学习大数据技术，从优秀的书籍开始

例如传统的单层感知器模型、多层感知器模型，以及卷积神经网络、循环神经网络、受限玻耳兹曼机、深度信念网络等一些更为复杂的模型；构建深度学习模型的实验设计方法以及实验过程中的特征选择方法；应用R语言进行机器学习和深度学习实践的案例。

AI时代全面来临，大数据、人工智能引领科技创新潮流，获得国家政策大力支持，前景广阔。乘风破浪、逐梦前行，成功就在脚下。学习大数据技术，除了必要的大数据学习路线图的指引之外，想要进一步提升至自己的技术，就要从优秀的书籍开始读起，书读百遍其义自见！

对于大数据技术的学习，千锋老师为你甄选了以下学习大数据的优秀书籍，为了自己的高薪未来，收起游戏，开始阅读吧！

一、《Effective Java中文版》（第2版）

本书为我们带来了共78条程序员必备的经验法则，针对你每天都会遇到的编程问题提出了有效、实用的解决方案。

这本经典Jolt获奖作品实属众望所归。作者对新版进行了彻底的更新。涵盖了自第l版之后所引入的Java E5和Java SE 6的特性，同时开发了新的设计模式和语言习惯用法，介绍了如何充分利用从泛型到枚举、从注解到自动装箱的各种特性。

书中的每一章都包含几个“条目”，以简洁的形式呈现，自成独立的短文，它们提出了具体的建议，对于Java平台精妙之处的独到见解，以及优秀的代码范例。每个条目的综合描述和解释都阐明了应该怎么做，不应该怎么做，以及为什么。

二、《深度学习：R语言实践指南》

本书内容主要涉及：深度学习的数学理论基础，包括重要的统计学和线性代数的相关基本概念和知识；深度学习的各种典型模型，例如传统的单层感知器模型、多层感知器模型，以及卷积神经网络、循环神经网络、受限玻耳兹曼机、深度信念网络等一些更为复杂的模型；构建深度学习模型的实验设计方法以及实验过程中的特征选择方法；应用R语言进行机器学习和深度学习实践的案例。

机器学习领域资深工程师撰写，TensorFlow高效学习指南。面向广泛的技术受众（从数据科学家、工程师到学生和研究人员），本书介绍了TensorFlow的基本原理和实践方法。从TensorFlow中的一些基本示例开始，深入探讨诸如神经网络体系结构、TensorBoard可视化、TensorFlow抽象库和多线程输入管道等主题。

四、《Spark机器学习：核心技术与实践》

以实践方式助你掌握Spark机器学习技术。本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用，帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性，通过数据分析产生有价值的数据洞察力。

五、《Docker技术入门与实战》（第3版）

入门Docker的首本书，系统化掌握容器技术栈。本书从Docker基本原理开始，深入浅出地讲解Docker的构建与操作，内容系统全面，可帮助开发人员、运维人员快速部署Docker应用。

大数据是互联网发展的方向，大数据人才是未来的高薪贵族。祝愿每一位正在学习大数据的小伙伴都能成就自己的高薪未来！