中共中央政治局12月8日下午就实施国家大数据战略进行第二次集体学习。强调了大数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。
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几个要点：
要加快构建高速、移动、安全、泛在的新一代信息基础设施，统筹规划政务数据资源和社会数据资源，完善基础信息资源和重要领域信息资源建设，形成万物互联、人机交互、天地一体的网络空间。
要构建以数据为关键要素的数字经济。推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展。
对善于获取数据、分析数据、运用数据的人才迫切需求。也使得大数据的人才迫切。
一大波书单来袭：大数据有哪些书？你需要学什么?
大数据分析师权威教程：大数据分析与预测建模
作者： Wrox国际IT认证项目组
分类： 数据科学 > 大数据数据科学 > 数据统计与分析 > 数据分析
本系列图书以“大数据分析师”应掌握的IT技术为主线，共分两卷，以7个模块（第1卷包括4个模块，第2卷包括3个模块）分别介绍大数据入门，分析和R编程入门，使用R进行数据分析，用R进行高级分析，机器学习的概念，社交媒体、移动分析和可视化，大数据分析的行业应用等核心内容，全面且详尽地涵盖了大数据分析的各个领域。
本书为第1卷，首先提供大数据的概览，介绍大数据概念及其在商业中的应用、处理大数据的技术、Hadoop生态系统和MapReduce的相关内容，然后介绍如何理解分析、分析方法与工具，重点讲解流行分析工具R，介绍如何将数据集导入R和从R导出数据、在R中如何操纵和处理数据，最后详细介绍R中的函数和包、R的描述性统计、R中的图形分析、R中的假设检验、R中的线性回归、非线性回归、聚类分析、决策树、R和Hadoop的集成及Hive，通过这些实战内容，使读者掌握R语言在数据分析中的全面应用。通过本书，读者能对大数据概念、重要性及其应用有全面的了解，熟悉各种大数据分析工具。
本书适合想成为大数据分析师的人员以及所有对大数据分析感兴趣的技术人员和决策者阅读
大数据分析师权威教程：机器学习、大数据分析和可视化
作者： Wrox国际IT认证项目组
分类： 数据科学 > 大数据
本系列图书以“大数据分析师”应掌握的IT技术为主线，共分两卷，以7个模块（第1卷含4个模块，第2卷含3个模块）分别介绍大数据入门，分析和R编程入门，使用R进行数据分析，用R进行高级分析，机器学习的概念，社交媒体、移动分析和可视化，大数据分析的行业应用等核心内容，全面且详尽地涵盖了大数据分析的各个领域。
本书为第2卷，首先介绍机器学习的类型和方法，R上的图模型和贝叶斯网络、人工神经网络、使用PCA和因子分析降维法以及支持向量机，并讲解如何用R语言实现各种网络，然后介绍大数据解决方案工程、社交媒体分析和文本分析、移动分析和大数据可视化，最后通过几个实际案例讲解大数据分析在各行业中的应用。
本书适用于想成为大数据分析师的人员以及所有对大数据分析感兴趣的技术人员和决策者阅读。
SQL初学者指南（第2版）
作者： 【美】Larry Rockoff
分类： 数据科学 > 数据库 > SQL语言
这是一本针对SQL初学者的图书。本书覆盖了所有核心的SQL语言概念，并且配以丰富的示例进行讲解。本书以直观和逻辑的顺序来组织主题，一次只介绍一个SQL关键字，新的单词或概念是建立在之前的理解的基础之上。本书介绍了3种广泛使用的数据库的语法，它们是：Microsoft SQL Server、MySQL和Oracle，专门的“数据库的差异”板块则展示了3种数据库语法的不同之处，还介绍了如何下载和安装这些数据库的免费版本。
本书可作为SQL语言的初学者和初级的数据库管理员学习和参考用书，也可以作为高等院校相关专业的教学参考书。
Go Web编程
作者： 【新加坡】郑兆雄（Sau Sheong Chang）
Go Web编程经典著作，如果只读一本，它是首选
Ruby 社区以及Go社区的活跃贡献者全新作品
本书全面介绍使用Go语言开发Web应用所需的全部基本概念，并详细讲解如何运用现代设计原则使用Go语言构建Web应用。本书通过大量的实例介绍核心概念（如处理请求和发送响应、模板引擎和数据持久化），并深入讨论更多高级主题（如并发、Web应用程序测试以及部署到标准系统服务器和PaaS提供商）。
本书以一个网络论坛为例，讲解如何使用请求处理器、多路复用器、模板引擎、存储系统等核心组件构建一个Go Web应用，然后在这一应用的基础上，构建出相应的Web服务。值得一提的是，本书在介绍Go Web开发方法时，基本上只用到Go语言自带的标准库，而不会用到任何特定的Web框架，读者学到的知识将不会局限于特定的框架，即使将来需要用到现成的框架或者自行构建框架，仍然会从本书中获益。本书除了讲解具体的Web开发方法，还介绍如何对Go Web应用进行测试，如何使用Go的并发特性提高Web应用的性能，以及如何在Heroku、Google App Engine、Digital Ocean等云平台上部署Go Web应用；此外，书中还传授一些Go Web开发方面的经验和提示。这些重要的实践知识将帮助读者快速成为真正具有生产力的Go Web开发者。
概率图模型：基于R语言
作者： 【法】David Bellot（大卫·贝洛特）
★ 概率图，热门的机器学习研究方向
★ 借助流行的R语言，掌握贝叶斯网络和马尔科夫网络
【预计上市时间：12月12日】
概率图模型结合了概率论与图论的知识，提供了一种简单的可视化概率模型的方法，在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有着广阔的应用前景。
本书旨在帮助读者学习使用概率图模型，理解计算机如何通过贝叶斯模型和马尔科夫模型来解决现实世界的问题，同时教会读者选择合适的R语言程序包、合适的算法来准备数据并建立模型。
本书适合各行业的数据科学家、机器学习爱好者和工程师等人群阅读、使用。
R语言编程指南
作者： 任坤
分类： 数据科学 > 大数据
高效数据分析师实用指南
本书通过15章内容，向读者全面讲解了R的基础知识和编程技巧。本书不仅介绍了R的安装、基本对象、工作空间管理、基本表达式、基本对象操作、字符串的使用等基础内容，还对数据处理、R的内部机制、元编程、面向对象编程、数据库操作、数据操作进行了讲解，同时也涉及高性能计算、网页爬虫和效率提升等重要主题。
本书面向数据领域的从业人员，尤其适合想要通过学习R编程及相关工具提升数据处理效率的读者阅读，也适合计算机或统计相关专业的学生参考使用。通过阅读本书，读者将全面掌握R的相关特性及其在数据处理和分析方面的应用，极大地提升自己的专业技能。
Spark Cookbook 中文版
作者： 【印度】Rishi Yadav（亚达夫）
分类： 数据科学 > 大数据 > Spark
Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，它非常小巧玲珑，让数据分析更加快速，已逐渐成为新一代大数据处理平台中的佼佼者。
本书分为12章，从认识Apache Spark开始讲解，陆续介绍了Spark的使用、外部数据源、Spark SQL、Spark Streaming、机器学习、监督学习中的回归和分类、无监督学习、推荐系统、图像处理、优化及调优等内容。
本书适合大数据领域的技术人员，可以帮助他们更好地洞悉大数据，本书也适合想要学习Spark进行大数据处理的人员，它将是一本绝佳的参考教程。
数据科学家修炼之道
作者： 【美】Zacharias Voulgaris（弗格里斯）
分类： 数据科学 > 大数据
数据科学家是指采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察力的工程师，他们往往集技术专家和数据分析师的角色于一身。在IT行业中，数据科学家将在创造力、沟通能力以及与商业世界的联系方面得到更多的锻炼机会，是当前非常有发展潜力的新兴职位。
本书全面介绍了成为数据科学家应当了解的各类知识。全书共分18章，首先介绍了数据科学与大数据、数据科学的重要性，接着介绍了数据科学家的类型、思维体系、技术资质、经验、社交圈、所用的软件、学习新知和解决问题，另外还介绍了机器学习与R语言平台、数据科学的处理流程、所需的具体技能，最后介绍了数据科学求职、自我展示，并提供了一些有关职业数据科学家和资深数据科学家的案例学习。
本书内容全面、轻松易读，非常适合从事数据科学相关工作的读者阅读，是一本可以帮助读者应聘数据科学家职位的求职指南。
Kafka入门与实践
作者： 牟大恩
分类： 软件开发 > 编程语言
本书以Kafka 0.10.1.1版本以基础，对Kafka的基本组件的实现细节及其基本应用进行了详细介绍，同时，通过对Kafka与当前大数据主流框架整合应用案例的讲解，进一步展现了Kafka在实际业务中的作用和地位。本书共10章，按照从抽象到具体、从点到线再到面的学习思维模式，由浅入深，理论与实践相结合，对Kafka进行了分析讲解。
本书中的大量实例来源于作者在实际工作中的实践，具有现实指导意义。相信读者阅读完本书之后，能够全面掌握Kafka的基本实现原理及其基本操作，能够根据书中的案例举一反三，解决实际工作和学习中的问题。此外，在阅读本书时，读者可以根据本书对Kafka理论的分析，再结合Kafka源码进行定位学习，了解Kafka优秀的设计和思想以及更多的编码技巧。
本书适合应用Kafka的专业技术人员阅读，包括但不限于大数据相关应用的开发者、运维者和爱好者，也适合高等院校、培训结构相关专业的师生使用。
Python数据分析
作者： 【印尼】Ivan Idris
分类： 数据科学 > 数据统计与分析 > 数据分析
Python是一种多范型编程语言，既适用于面向对象的应用开发，又适合函数式设计模式。Python已经成为数据科学家进行数据分析、可视化以及机器学习的一种理想编程语言，它能帮助你快速提升工作效率。
本书将会带领新手熟悉Python数据分析相关领域的方方面面，从数据检索、清洗、操作、可视化、存储到高级分析和建模。同时，本书着重讲解一系列开源的Python模块，诸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、 Cython、scikit-learn和NLTK等。此外，本书还介绍了数据可视化、信号处理、时间序列分析、数据库、预测性分析和机器学习等主题。通过阅读本书，你将华丽变身数据分析高手。
中共中央政治局12月8日下午就实施国家大数据战略进行第二次集体学习。强调了大数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。几个要点：要加快构建高速、移动、安全、泛在的新一代信息基础设施，统筹规划政务数据资源和社会数据资源，完善基础信息资源和重要领域信息资源建设，形成万物互联、人机交互、天地一体的网络空间。要构建以数据为关键要素的数字经济。推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展。对善于获取数据、分析数据、运用数据的人才迫切需求。也使得大数据的人才迫切。一大波书单来袭：大数据有哪些书？你需要学什么?大数据分析师权威教程：大数据分析与预测建模作者： Wrox国际IT认证项目组分类： 数据科学 > 大数据数据科学 > 数据统计与分析 > 数据分析本系列图书以“大数据分析师”应掌握的IT技术为主线，共分两卷，以7个模块（第1卷包括4个模块，第2卷包括3个模块）分别介绍大数据入门，分析和R编程入门，使用R进行数据分析，用R进行高级分析，机器学习的概念，社交媒体、移动分析和可视化，大数据分析的行业应用等核心内容，全面且详尽地涵盖了大数据分析的各个领域。本书为第1卷，首先提供大数据的概览，介绍大数据概念及其在商业中的应用、处理大数据的技术、Hadoop生态系统和MapReduce的相关内容，然后介绍如何理解分析、分析方法与工具，重点讲解流行分析工具R，介绍如何将数据集导入R和从R导出数据、在R中如何操纵和处理数据，最后详细介绍R中的函数和包、R的描述性统计、R中的图形分析、R中的假设检验、R中的线性回归、非线性回归、聚类分析、决策树、R和Hadoop的集成及Hive，通过这些实战内容，使读者掌握R语言在数据分析中的全面应用。通过本书，读者能对大数据概念、重要性及其应用有全面的了解，熟悉各种大数据分析工具。本书适合想成为大数据分析师的人员以及所有对大数据分析感兴趣的技术人员和决策者阅读大数据分析师权威教程：机器学习、大数据分析和可视化作者： Wrox国际IT认证项目组分类： 数据科学 > 大数据本系列图书以“大数据分析师”应掌握的IT技术为主线，共分两卷，以7个模块（第1卷含4个模块，第2卷含3个模块）分别介绍大数据入门，分析和R编程入门，使用R进行数据分析，用R进行高级分析，机器学习的概念，社交媒体、移动分析和可视化，大数据分析的行业应用等核心内容，全面且详尽地涵盖了大数据分析的各个领域。本书为第2卷，首先介绍机器学习的类型和方法，R上的图模型和贝叶斯网络、人工神经网络、使用PCA和因子分析降维法以及支持向量机，并讲解如何用R语言实现各种网络，然后介绍大数据解决方案工程、社交媒体分析和文本分析、移动分析和大数据可视化，最后通过几个实际案例讲解大数据分析在各行业中的应用。本书适用于想成为大数据分析师的人员以及所有对大数据分析感兴趣的技术人员和决策者阅读。SQL初学者指南（第2版）作者： 【美】Larry Rockoff分类： 数据科学 > 数据库 > SQL语言这是一本针对SQL初学者的图书。本书覆盖了所有核心的SQL语言概念，并且配以丰富的示例进行讲解。本书以直观和逻辑的顺序来组织主题，一次只介绍一个SQL关键字，新的单词或概念是建立在之前的理解的基础之上。本书介绍了3种广泛使用的数据库的语法，它们是：Microsoft SQL Server、MySQL和Oracle，专门的“数据库的差异”板块则展示了3种数据库语法的不同之处，还介绍了如何下载和安装这些数据库的免费版本。本书可作为SQL语言的初学者和初级的数据库管理员学习和参考用书，也可以作为高等院校相关专业的教学参考书。Go Web编程作者： 【新加坡】郑兆雄（Sau Sheong Chang）Go Web编程经典著作，如果只读一本，它是首选Ruby 社区以及Go社区的活跃贡献者全新作品本书全面介绍使用Go语言开发Web应用所需的全部基本概念，并详细讲解如何运用现代设计原则使用Go语言构建Web应用。本书通过大量的实例介绍核心概念（如处理请求和发送响应、模板引擎和数据持久化），并深入讨论更多高级主题（如并发、Web应用程序测试以及部署到标准系统服务器和PaaS提供商）。本书以一个网络论坛为例，讲解如何使用请求处理器、多路复用器、模板引擎、存储系统等核心组件构建一个Go Web应用，然后在这一应用的基础上，构建出相应的Web服务。值得一提的是，本书在介绍Go Web开发方法时，基本上只用到Go语言自带的标准库，而不会用到任何特定的Web框架，读者学到的知识将不会局限于特定的框架，即使将来需要用到现成的框架或者自行构建框架，仍然会从本书中获益。本书除了讲解具体的Web开发方法，还介绍如何对Go Web应用进行测试，如何使用Go的并发特性提高Web应用的性能，以及如何在Heroku、Google App Engine、Digital Ocean等云平台上部署Go Web应用；此外，书中还传授一些Go Web开发方面的经验和提示。这些重要的实践知识将帮助读者快速成为真正具有生产力的Go Web开发者。概率图模型：基于R语言作者： 【法】David Bellot（大卫·贝洛特）★ 概率图，热门的机器学习研究方向★ 借助流行的R语言，掌握贝叶斯网络和马尔科夫网络【预计上市时间：12月12日】概率图模型结合了概率论与图论的知识，提供了一种简单的可视化概率模型的方法，在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有着广阔的应用前景。本书旨在帮助读者学习使用概率图模型，理解计算机如何通过贝叶斯模型和马尔科夫模型来解决现实世界的问题，同时教会读者选择合适的R语言程序包、合适的算法来准备数据并建立模型。本书适合各行业的数据科学家、机器学习爱好者和工程师等人群阅读、使用。R语言编程指南作者： 任坤分类： 数据科学 > 大数据高效数据分析师实用指南本书通过15章内容，向读者全面讲解了R的基础知识和编程技巧。本书不仅介绍了R的安装、基本对象、工作空间管理、基本表达式、基本对象操作、字符串的使用等基础内容，还对数据处理、R的内部机制、元编程、面向对象编程、数据库操作、数据操作进行了讲解，同时也涉及高性能计算、网页爬虫和效率提升等重要主题。本书面向数据领域的从业人员，尤其适合想要通过学习R编程及相关工具提升数据处理效率的读者阅读，也适合计算机或统计相关专业的学生参考使用。通过阅读本书，读者将全面掌握R的相关特性及其在数据处理和分析方面的应用，极大地提升自己的专业技能。Spark Cookbook 中文版作者： 【印度】Rishi Yadav（亚达夫）分类： 数据科学 > 大数据 > SparkSpark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，它非常小巧玲珑，让数据分析更加快速，已逐渐成为新一代大数据处理平台中的佼佼者。本书分为12章，从认识Apache Spark开始讲解，陆续介绍了Spark的使用、外部数据源、Spark SQL、Spark Streaming、机器学习、监督学习中的回归和分类、无监督学习、推荐系统、图像处理、优化及调优等内容。本书适合大数据领域的技术人员，可以帮助他们更好地洞悉大数据，本书也适合想要学习Spark进行大数据处理的人员，它将是一本绝佳的参考教程。数据科学家修炼之道作者： 【美】Zacharias Voulgaris（弗格里斯）分类： 数据科学 > 大数据数据科学家是指采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察力的工程师，他们往往集技术专家和数据分析师的角色于一身。在IT行业中，数据科学家将在创造力、沟通能力以及与商业世界的联系方面得到更多的锻炼机会，是当前非常有发展潜力的新兴职位。本书全面介绍了成为数据科学家应当了解的各类知识。全书共分18章，首先介绍了数据科学与大数据、数据科学的重要性，接着介绍了数据科学家的类型、思维体系、技术资质、经验、社交圈、所用的软件、学习新知和解决问题，另外还介绍了机器学习与R语言平台、数据科学的处理流程、所需的具体技能，最后介绍了数据科学求职、自我展示，并提供了一些有关职业数据科学家和资深数据科学家的案例学习。本书内容全面、轻松易读，非常适合从事数据科学相关工作的读者阅读，是一本可以帮助读者应聘数据科学家职位的求职指南。Kafka入门与实践作者： 牟大恩分类： 软件开发 > 编程语言本书以Kafka 0.10.1.1版本以基础，对Kafka的基本组件的实现细节及其基本应用进行了详细介绍，同时，通过对Kafka与当前大数据主流框架整合应用案例的讲解，进一步展现了Kafka在实际业务中的作用和地位。本书共10章，按照从抽象到具体、从点到线再到面的学习思维模式，由浅入深，理论与实践相结合，对Kafka进行了分析讲解。本书中的大量实例来源于作者在实际工作中的实践，具有现实指导意义。相信读者阅读完本书之后，能够全面掌握Kafka的基本实现原理及其基本操作，能够根据书中的案例举一反三，解决实际工作和学习中的问题。此外，在阅读本书时，读者可以根据本书对Kafka理论的分析，再结合Kafka源码进行定位学习，了解Kafka优秀的设计和思想以及更多的编码技巧。本书适合应用Kafka的专业技术人员阅读，包括但不限于大数据相关应用的开发者、运维者和爱好者，也适合高等院校、培训结构相关专业的师生使用。Python数据分析作者： 【印尼】Ivan Idris分类： 数据科学 > 数据统计与分析 > 数据分析Python是一种多范型编程语言，既适用于面向对象的应用开发，又适合函数式设计模式。Python已经成为数据科学家进行数据分析、可视化以及机器学习的一种理想编程语言，它能帮助你快速提升工作效率。本书将会带领新手熟悉Python数据分析相关领域的方方面面，从数据检索、清洗、操作、可视化、存储到高级分析和建模。同时，本书着重讲解一系列开源的Python模块，诸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、 Cython、scikit-learn和NLTK等。此外，本书还介绍了数据可视化、信号处理、时间序列分析、数据库、预测性分析和机器学习等主题。通过阅读本书，你将华丽变身数据分析高手。Python金融大数据分析作者： 【德】Yves Hilpisch（伊夫 希尔皮斯科）分类： 数据科学 > 金融大数据一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书；金融应用开发领域从业人员必读。Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。邮书将持续发布免费教程资源和最新行业消息，欢迎关注我们~
Python金融大数据分析
作者： 【德】Yves Hilpisch（伊夫 希尔皮斯科）
分类： 数据科学 > 金融大数据
一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书；金融应用开发领域从业人员必读。
Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。
《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。
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