新高中数学必修二统计题目，新高中数学必修二统计题目及答案

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于新高中数学必修二统计题目的问题，于是小编就整理了1个相关介绍新高中数学必修二统计题目的解答，让我们一起看看吧。

1. 想要学习大数据，应该看些什么书？

想要学习大数据，应该看些什么书？

谢谢邀请！

大数据的基础学科有三个，分别是数学、统计学和计算机学，所以学习大数据首先要具备一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论和离散数学，然后是基础的统计学基础和计算机基础。

虽然大数据的岗位比较多，遍布数据的***集、整理、存储、安全、分析、呈现等方面，但是比较核心的大数据岗位包括大数据平台研发、大数据应用开发和大数据分析等，这些岗位虽然在知识结构上有一定的区别，但是基本的大数据知识是一定要具备的，下面做一个介绍。

第一：算法设计。大数据的核心是数据价值化，数据分析则是数据价值化的重要途径，而算法设计则是数据分析的核心，因此算法设计在大数据知识体系中具有重要的地位。算法设计的书籍比较多，推荐读一下《算法导论》，这是一本比较经典的算法设计类书籍。

第二：编程语言。算法设计之后就需要进行算法实现，算法实现就需要掌握编程语言，能够实现算法的编程语言有很多，包括R、Python、J***a等都可以，推荐系统学习一下Python语言，***用Python完成算法实现在目前的大数据和机器学习领域是一个比较普遍的选择。

第三：大数据平台。大数据平台是大数据应用的基础，目前比较常见的大数据平台包括Hadoop和Spark。Hadoop平台已经被业界使用多年，已经形成了一个比较完善的生态体系，建议从Hadoop开始学起。

第四：机器学习。机器学习与大数据的关系越来越密切，目前在大数据分析领域经常***用机器学习的方式。通过大数据进入机器学习领域，再全面进入人工智能领域也是目前一个比较常见的学习路线。

大数据的学习需要一个系统的过程，另外最好在学习的过程中能结合实际案例进行，这样会有一个更好的效果。

作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。

欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。

给大家推荐一份大数据书单

１、Flink入门与实战

Flink是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，它可以基于Hadoop进行开发和使用，与Hadoop紧密结合。本书旨在帮助读者从零开始快速掌握Flink的基本原理与核心功能，

并具有以下特点：

1. 这是一本Flink入门级图书，力求详细而完整地描述Flink基础理论与实际操作。
   

2. ***用Flink 1.6版本写作，案例丰富实用，做到学以致用。
   

3. 细节与案例兼顾，深入浅出展现Flink技术精髓。
   

4. 51CTO热门网课配套教材，可与网课结合学习，快速提升大数据开发技能。

２、Redis实战

[美] 约西亚 L.卡尔森（Josiah，L.，Carlson） 著，黄健宏 译

豆瓣评分８.０

３、Redis入门指南（第2版）

李子骅 著

《Redis入门指南（第2版）》是一本Redis的入门指导书籍，以通俗易懂的方式介绍了Redis基础与实践方面的知识，包括历史与特性、在开发和生产环境中部署运行Redis、数据类型与命令、使用Redis实现队列、事务、***、管道、持久化、优化Redis存储空间等内容，并***用任务驱动的方式介绍了PHP、Ruby、Python和Node.js这4种语言的Redis客户端库的使用方法。

４、Hadoop虚拟化

[美] 乔治·特鲁希略（George Trujillo） 著，陈鹏，肖明兴 译

本书旨在帮助读者了解和掌握不同虚拟化Hadoop选择的优缺点、虚拟化Hadoop的配置及其注意事项。本书共分15章，主要内容包括Hadoop平台在企业转型中扮演的重要角色、Hadoop基础概念、YARN与HDFS、现代数据平台、数据***集、Hadoop SQL引擎、Hadoop中的多租户、虚拟化基础、虚拟化Hadoop实践、虚拟化Hadoop、虚拟化Hadoop主服务器、虚拟化Hadoop工作节点、私有云中的Hadoop即服务、Hadoop安装以及Hadoop Linux配置。

５、HBase权威指南 [HBase： The Definitive Guide]

[美] Lars George 著，代志远，刘佳，蒋杰 译

Apache HBase项目管理委员会***Michael Stack作序推荐。作者Lars George是HBase Committer，HBase文档的主要贡献者，Cloudera公司解决方案架构师，主要为Hadoop和HBase提供技术支持、咨询和培训工作。这是一本介绍HBase内部机制的书，是HBase开发指南。

本书探讨了如何通过使用与HBase高度集成的Hadoop将HBase的可伸缩性变得简单；把大型数据集分布到相对廉价的商业服务器集群中；使用本地J***a客户端，或者通过提供了REST、***ro和Thrift应用编程接口的***服务器来访问HBase；了解HBase架构的细节，包括存储格式、预写日志、后台进程等；在HBase中集成MapReduce框架；了解如何调节集群、设计模式、拷贝表、导入批量数据和删除节点等。 本书适合使用HBase进行数据库开发的高级数据库研发人员阅读。

先夯实一下理论知识，推荐这些书籍，比较不枯燥，并且可以对数据分析有一个宏观的观念。《精益数据分析》：其中包含了大量经典案例，讲解了第一关键指标法、如何建立指标体系，避免虚荣指标、创业公司不同阶段需要什么样的数据分析侧重等都有深入浅出的理论。还有一些其他的数据分析书籍《***都是网站分析师》、《深入浅出统计学》等，内容都很详实。同时建议学习几项技能，Excel、SQL都是必备的，数据分析思想也很重要，需要了解行业关注的指标，才能让自己的数据分析技能服务于行业，建议听一些线上课程，参加线下沙龙和课程等。

欢迎关注公众号哦~SensorsDataCrop，有更多数据分析知识

想从零开始的人，就不要过于依赖大数据。理由，大数据会制约你的想象力，桎梏你的开发能力。大数据对从零开始的人来说，只可借鉴利用，绝不可重用。常规领域里的应用，那是另一说。哈哈。对吧？

第一阶段：大数据基础语言的学习

• J***a语言基础：J***a开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、J***a语言基础、J***a流程控制、J***a字符串、J***a数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与***
• HTML、CSS与J***aScript：PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生J***aScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
• J***aWeb和数据库：数据库、J***aWeb开发核心、J***aWeb开发内幕

推荐书籍：

• 《Effective J***a》

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。 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J***a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。

第二阶段： Linux&Hadoop生态体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

推荐书籍：

• 《Big Data》

在大数据的背景下，我很少看到关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题。这本书却提供了令人耳目一新的全面解决方案。

• 《Hadoop权威指南》

《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。

• 《Hive编程指南》

《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据***。

第三阶段： 分布式计算

• 分布式计算框架：Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（***://***.sina***.cn）
• storm技术架构体系：Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战

推荐书籍：

• 《Spark 快速大数据分析》

《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark 的用法，它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。

• 《Spark机器学习：核心技术与实践》

本书***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。

第四阶段： 大数据项目实战

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

第五阶段：大数据分析 —AI（人工智能）

主要是讲解Data Analyze数据分析基础、数据可视化、sklearn中三类朴素贝叶斯算法以及python机器学习等提升个人能力的内容！

到此，以上就是小编对于新高中数学必修二统计题目的问题就介绍到这了，希望介绍关于新高中数学必修二统计题目的1点解答对大家有用。