大数极指南
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了解大数据理论和实践方面的有用资源。
2.2. Jake VanderPlas
撰写的《数据科学手册：处理数据的基本工具》
尽管本书并非专门讨论大数据，但它提供了适用于大数据环境的实用见解和工具，包括数据操作、可视化和分析。
2.3. Martin Kleppmann 的《设计数据密集型应用程序》
这本书对于理解如何构建和设计数据密集型应用程序至关重要，这对于任何处理大数据的人来说都至关重要。
3.网站和博客
**3.1。分析维迪亚
该网站提供大量资源，包括有关大数据 WhatsApp 营销数据库 和数据科学的文章、网络研讨会和教程。这是一个学习新技术和了解行业趋势的绝佳平台。
**3.2.数据科学中心
数据科学中心提供一系列资源，包括有关大数据和数据科学的博客、网络研讨会和白皮书。它对初学者和经验丰富的专业人士都很有用。
**3.3. O’Reilly 媒体
O’Reilly 提供一系列有关大数 为了拦截他们——尤其是纳米、微观和中型 据技术的书籍、视频和在线课程。他们的平台 O’Reilly Learning 提供有关最新工具和技术的大量资源。
4.在线论坛和社区
**4.1.数据科学 Stack Exchange
此问答网站是获取与大数据和数据科学相关的具体问题的答案的宝贵资源。社区非常活跃，包括许多经验丰富的专业人士。
**4.2. Kaggle
Kaggle 不仅是一个数据科学竞赛平台，也是一个您可以访问数据集、笔记本和讨论论坛以提高大数据技能的社区。
**4.3. GitHub
GitHub 是查找和贡献与大数据相关的开源项目的绝佳场所。探索存储库并与他人合作可以提供实践经验和见解。
