大数据0基础入门书籍推荐，如果你选择的大数据方向不同小编推荐的书籍也不同，下面主要介绍大数据工程师、数据分析师、数据挖掘工程师就业方向的大数据基础差入门书籍。

　　一、大数据工程师入门书籍：

　　在互联网公司广泛招聘偏平台业务方向，ETL和OLTP等，主要是基于Hadoop技术栈来处理大数据，算法要求不是特别高。

　　经典图书推荐：《Hadoop放心指南》《Hive编程指南》《Hbase放心指南》《大数据技术全解》、《大数据挑战NoSql》《Mahout实战》

　　二、数据分析师入门书籍：

　　在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告，互联网公司的产品经理差不多类型了，统计学能力要求高，SPSS、SAS、R、SQL。

　　经典图书推荐：《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion》等。

　　三、数据挖掘工程师入门书籍：

　　在互联网、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析，基本数据结构算法、机器学习等都要求较高。Hadoop、spark技术栈，Java、Python、C++、Scala、Shell。

　　经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《数据挖掘导论》、《数据挖掘-实用机器学习技术》；《机器学习》Tom Michael 、《机器学习导论》、周志华《机器学习》、《机器学习实战》、《集体智慧编程》、《统计学习方法》ESL 《Elements of Statistical Learning》 ISL 《An Introduction to Statistical Learning》PRML 《Pattern Recognition and Machine Learning》《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《推荐系统》、《数据可视化》《Thinking in Java》、《Python核心编程》、《Thinking in C++》等。

　　四、大数据基础差入门书：

　　《Hadoop大数据技术原理与应用》这本书围绕Hadoop生态圈相关系统介绍大数据处理架构Hadoop。全书共11章节，其中，第1-2章主要带领大家认识Hadoop以及学会搭建Hadoop集群。第3-5章讲解了分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce以及分布式协调服务。第6章讲解的是Hadoop2新特性，包含YARN和高可用特性。第7-10章主要讲解Hadoop生态圈的相关辅助系统，包括Hive、Flume、Azkaban和Sqoop。第11章是一个综合项目——网站流量日志数据分析系统，其目的是教会大家如何利用Hadoop生态圈技术构建大数据系统架构并进行开发，同时加深Hadoop技术的理解。