摘要：
大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐？Python是真的火，还是炒得火？大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐？大数据是目前最火的技术之一，《人类简史》的作者尤瓦尔·赫拉利最新著作《... 大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐？
大数据是目前最火的技术之一，《人类简史》的作者尤瓦尔·赫拉利最新著作《未来简史》直言不讳说表达了未来是数据的天下，喊出了信数据得永生的口号。数据方面的人才是企业急需招聘和储备的高级人才之一。
***车、百度、拉勾这些公司都在招聘大数据分析师，并且工资都很高。关于大数据入门，可以给你一些阶段性的学习，希望能帮到你。
这个问题其实还是挺难回答的，结合个人的工作经验，说一下我自己的看法。上班族和大学生非常适合线上学习呢，推荐北京尚学堂，他家线上平台是百战程序员，教学质量和师资力量都挺好的。在我看来任何事情，任何工作都是基于兴趣的前提下，当然兴趣和学习谁先谁后，这是一个循序渐进的过程。第一：我们掌握了一些基本的知识，统计学是必不可少的，概率论等都是大数据的基础，大数据的本职是发现潜在的事物规律，因此统计学是一个再好不过的学科，通过样本来逼进总体，从而发现内在的规律，指导我们业务工作。第二：工具类，我们有基础的知识，但是我们还需要工具，工具是我们处理数据的利器。所以，我们需要掌握一些常用的工具，例如Excel、R、SQL等相关的语言。第三、兴趣，永远保持兴趣，是一项工作取得成就的前提，能不能在大数据上深入的更深一些，需要我们拥有良好心态和积极主动的探索的精神。最后，大数据是一个很大的概念，或者说涉及到的职业比较多，需要我们做好提前的判断，未来自己到底适应哪种职业，才能取得更好的成绩，如果掌握大数据技术，系统学习才是王道，那就来北京尚学堂吧，线上品牌是百战程序员。
新手入门大数据，首先要搞清楚自己的基础水平，学习本是一件严肃的事情，不能盲目，要有目标。
首先分为两类：一是有一定的编程基础，想要学习大数据以达到技术的提升和深造；
二是零基础想要涉猎大数据行业。
作为零基础的你，建议你不要急于涉猎大数据技术，而是先深入学习一门编程语言（java、python等等）。当然了如果感兴趣也可以看一下推荐的书籍，但主要任务还是要放在基础上。
作为有基础的你，可以先从以下大数据书籍入手：
大数据书籍
1、《为数据而生》
书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。
2、《智能时代》
这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍，分别以技术和思维方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，顺理成章的延伸出大数据与智能化，但是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是作者的用心之处。
可以去大数据的公司上班或者培训就能更好的学习，首先你先了解大数据是什么，自己的方向是什么。
整体了解数据分析师
新人们被大数据，人工智能，21世纪是数据分析师的时代，立志成为一名数据分析师。数据分析到底是干什么的？数据分析都包含什么内容。
在开始前期呢 建议先看 一下 市面上讲数据分析内容的书籍，比如《大数据时代》《互联网+大数据》的一些基础的知识书籍，另外最好的是能找到外国人编写的 因为讲得比较全面 一点。但对于新人们还是有作用的，重点了解数据分析的流程，应用场景，以及书中提到的若干数据分析工具，5—6个小时，足够你对数据分析的了解与认识了。
了解统计学的知识
15—20个小时 进入了解一下统计学知识，作为入门就足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多统计知识。
要了解常用数理统计模型，重点放在学习模型的工作原理，输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，需要用的时候再回来看。
学习初级工具
一提到“大数据”，大家会想到什么？海量数据，快速处理，挖掘数据的价值，数据的模糊处理技术……“大数据”是一种数据，一种技术，一件事情，它还可以指代一种经济模式、创业类型。
和“大数据”这个标签相关的工作职位也越来越多，每一个的职衔听起来都很酷，同时存在的，还有很多很酷的说法，比如“未来10年最赚钱的就是做大数据”之类。众多有为有志的青年学子，包括职场中人，深深为之吸引，生出投身其中的念头。
“大数据行业”还是一个新的行业。新，意味着门槛低，意味着没有旧有势力，意味着大有可为。在方兴未艾的窗口期内，不管你以前是干什么的，只要真心想进来，总能进得来。但同时，也意味着巨大的泡沫，和未来迅速紧缩的风险。
进来容易，要想立足，就得不断学习，内外双修——内：理论知识的习学研究，目前主要包括：统计知识、机器学习知识和数据库知识等；外：对工具的运用，Java, Python, R, SQL,SAS, SPSS, Excel, Tableau等等。
欢迎关注[_a***_]职通车头条号，下次不迷路。
Python是真的火，还是炒得火？
首先python是真的蛮火的，所以期间有些炒作是正常显现。
咱们先来聊聊python的起源，1989年圣诞节前夕，一位来自荷兰的大神Guido von Rossum在过圣诞节时，因为没有女朋友，闲得无聊的他想找点事情做，于是就发明了python语言。
龟叔给Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，事实上python也真的做到了这三点，同时Python还完美兼备了C语言，j***a的优势，拥有丰富的类和库函数。
python有很多优点，简单总结一下：
简单易学：python的代码量很少，相比于C/C++，非常容易上手；
免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布内容；
3.可移植性好：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上，这些平台包括linux、Windows、FreeBSD遮羞主流平台上，还可以用在BeOS，QNX这些基于Linux开发的平台。
4.丰富的库：Python标准库非常很庞大，所以它可以处理许多不同的工作，比如单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、W***文件、密码系统、GUI设计等等。
编程界有句老话：“不要觉得什么语言火爆，就去学习什么语言”，放在python上真是再合适不过了。
2020年3月，新的编程语言排行榜新鲜出炉，TIOBE 最新发布了 3 月编程语言排行榜。我们可以看到，前三名分别为J***a、C、Python。相较于上个月，Python继续以1.85% 上升至 10.11%，以10.11% 的份额稳居第三。
看到这个问题，我也想发表一点自己的意见。
按说Python语言从上世纪90年代初诞生到现在算起来已有近30个年头了，按年龄算起来跟一直最流行的J***a语言差不多，说实话一直以来它的性能方面可能没有C++和J***a表现那么优秀，但是它相比较起前两者来说简单易学而且功能更加全面，有人甚至称其为胶水语言，因为它能通过混编使用很多流行语言的类库。所以一直以来拥有一大批爱好者。说到它火，其实还是近两年的事，先看一下过去一年世界范围内对于编程语言的热度排行榜前20的情况。
可以看到Python的热度过去的2018年蹿升了5.5个百分点，超越了一直以来的霸主J***a坐上头把交椅。5.5个百分点的蹿升，这应该不是一般的火。
那么它是炒作的吗？我们来看看原因到底是什么让它的热度能够如此快速的飙升。
首先，还是目前技术大趋势为主要推手，我们都知道今年技术界最热门的方向就是机器学习、数据挖掘、人工智能等，而这些技术都属于交叉性的技术方向，它需要融合多个领域甚至多个技术栈的内容来综合处理，所以Python语言作为一种简单便捷还具备融合功能的语言成了它们的首先，我们可以看到像Spark，TensorFlow很多主流的大数据和人工智能框架都支持Python语言。
其次，近年来以Unix/Linux核心技术延展而出现的容器技术以及云计算技术的发展，让我们使用普通商用机群组就可以替代过去的小型服务器，应用程序的部署和管理方面Unix/Linux技术栈成为主流，而他们的Shell脚本成为运维管理利器，而我们知道Python语言创立之初在设计上就兼具了Shell和C语言的优点，这样Python越来越成为云服务自动化运维管理应用开发的主流语言之一。
作为一个以python为主要编程语言的IT从业者，我说说我的看法。
在编程语言中， Python 长期稳居前3，已经在数据分析、人工智能领域得到广泛的运用，越来越多的企业也开始使用python。Python 方向岗位的薪水也是居高不下，成为目前最有潜力的编程语言之一。
Python的几个主要应领域包括
1，WEB开发
2，自动化运维
3，Python爬虫
4，大数据与数据分析挖掘（主要方向之一）
5，人工智能（主要方向之一）
是真的火。
有几个值得同学关注的应用领域：
一是爬虫，目前在爬虫应用中，python是可以称得上是首选语言，在爬虫方面，爬虫有非常多很优秀的库，无论是***请求，网页解析，还是成熟框架，python语言都有巨大的优势。
二是数据分析，python和R可以说是数据分析的左膀右臂，目前来看，借助于完整的生态，python更具优势，也会被越来越多的人作为数据分析的主力语言。python数据分析在当数据可以直接读取到内存的时候，无论效率还是灵活性，都是极其优秀的。
三是python在自动化办公、服务器监控等方面也是最好的选择。
四是深度学习和机器学习方面，python是当之无愧的第一语言，比如最流行的深度学习框架，都选择python作为首选的api语言，像是tensorflow,pytorch等。
另外，得益于python简洁的语法，python也是编程入门的推荐入门语言。
越来越多人关注python、学习python也就不奇怪了。
到此，以上就是小编对于flink 运维管理的问题就介绍到这了，希望介绍关于flink 运维管理的2点解答对大家有用。
