數據倉庫工具箱第3版pdf

❶ 大數據都需要學什麼

這要看你學到什麼程度了，初級的大數據工程師，大數據開發工程師，大數據維護工程師啊，再往後發展大數據研發工程師，大數據架構師，數據分析師，大數據高級工程師，大數據分析師專家，大數據挖掘師，大數據演算法師等；不管的研發，還是數據分析，還是運維，都要看以後的工作需要和發展，還有自我提升等，不同的方向分工又不太相同，大數據作為一門基礎科學，無論在數據開發及分析、物聯網和人工智慧演算法訓練領域，都有著核心技術和職位訴求。具體學習大數據一般分為以下幾個階段：
第一階段：大數據基礎
Java基礎——Java語法基礎。掌握JAVA的開發環境搭建以及基礎知識等.能夠熟練使用邏輯語法進行代碼編寫
數據結構——數組、鏈表、棧、隊列、排序、二分查找、散列表、哈希表、二叉樹，紅黑樹、遞歸樹，堆和棧。繼續提升大家的計算機素養，掌握演算法初步。
MySQL基礎——mysql安裝、基本SQL語句、SQL優化。掌握資料庫的基本應用。
Javaweb——tomacat、servlet、JSP 、MVC。掌握web開發的相關內容，理解數據來源
高級java——面向對象、網路編程、反射、多線程。理解分布式程序運行原理，為以後閱讀大數據框架打下基礎。
linux基礎——虛擬機安裝、常用linux命令、shell腳本。學會使用linux操作系統，為部署大數據集群做准備。
第二階段：大數據框架
Hadoop——分布式存儲、分布式計算、公共通用介面。掌握部署大數據集群，熟練編寫map-rece程序。
Zookeeper——Zookeeper協調機制、選舉機制。搭建高可用集群。
Hive——數據倉庫搭建、數據導入和分析。初步掌握數據倉庫的概念，為後續企業級數倉做准備。
Hbase——Hbase集群搭建、大數據資料庫工作原理、列式存儲、高吞吐量應用開發。掌握大數據資料庫Hbase的應用，科學的行鍵設計，熱點數據處理。
Kafka——理解消息隊列、Kafka集群部署、高並發高可用數據採集框架搭建。掌握高可以高並發數據隊列系統設計、能處理峰值問題。
Scala——Scala語法基礎、常用運算元、非同步通信。掌握優秀的數據處理語言Scala
Spark——Spark集群搭建、離線數據處理、實時數據處理、機器學習、圖計算。掌握一棧式解決方案Spark，它是大數據的核心模塊。
常用輔助框架——Sqoop、Flume、Presto、impala、Phoenix、oozie、ElasticSearch、kylin、MongoDB、Redi、Druid。掌握常用工具和與大數據緊密相關的框架，提高工作效率，拓展框架功能。
第三階段：機器學習
python基礎——python基礎語法、面向對象、Numpy。掌握python基礎語法和機器學習相關的基礎框架。
數學基礎——線性代數、微積分、概率、凸優化。本部分內容理解即可，對優化模型很重要。
常用演算法——回歸、KNN、決策樹、聚類、集成學習、SVM、多分類、貝葉斯、EM、隱馬模型、深度學習。掌握常用計算器學習演算法的原理，能夠根據數據特性選擇合適的模型，訓練泛化能力強的模型。
第四階段：項目實操
雲和數據有大數據專業，可以詳細了解一下，看看這個專業的職業發展。

❷ 《數據挖掘概念與技術（原書第3版）》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《數據挖掘》（（美）Jiawei Han）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

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書名：數據挖掘

作者：（美）Jiawei Han

譯者：范明

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2012-8

頁數：468

內容簡介：數據挖掘領域最具里程碑意義的經典著作

完整全面闡述該領域的重要知識和技術創新

這是一本數據挖掘和知識發現的優秀教材，結構合理、條理清晰。本書既保留了相當篇幅講述數據挖掘的基本概念和方法，又增加了若干章節介紹數據挖掘領域最新的技術和發展，因此既適合初學者學習又適合專業人員和實踐者參考。本書視角廣闊、資料翔實、內容全面，能夠為有意深入研究相關技術的讀者提供足夠的參考和支持。總之， 強烈推薦從高年級本科生到專業人員和實踐者都來閱讀這本書！

—— 美國CHOICE雜志

這是一本非常優秀的數據挖掘教材，最新的第3版反映了數據挖掘領域的最新發展和變化。書中增加了2006年第2版以來最新的引用資料，新增小節討論可視化、模式挖掘以及最新的聚類方法。本書配有豐富及完善的教輔支持，包括配套網站、大量的習題集以及習題答案等。盡管這是一本數據挖掘的教材，但對於讀者沒有太高的要求，只需要讀者具有少量編程經驗並了解基本的資料庫設計和統計分析知識。還有兩點值得注意：第一，本書的參考書目是關於了解數據挖掘研究的非常好的參考列表；第二，書中的索引非常全面和有效，能夠幫助讀者很容易地定位相關知識點。其他學科的研究人員和分析人員，例如，流行病學家、金融分析師、心理測量研究人員，也會發現本書非常有用。

—— Computing Reviews

當代商業和科學領域大量激增的數據量要求我們採用更加復雜和精細的工具來進行數據分析、處理和挖掘。盡管近年來數據挖掘技術取得的長足進展使得我們廣泛收集數據越來越容易，但技術的發展依然難以匹配爆炸性的數據增長以及隨之而來的大量數據處理需求，因此我們比以往更加迫切地需要新技術和自動化工具來幫助我們將這些數據轉換為有用的信息和知識。

本書前版曾被KDnuggets的讀者評選為最受歡迎的數據挖掘專著，是一本可讀性極佳的教材。它從資料庫角度全面系統地介紹數據挖掘的概念、方法和技術以及技術研究進展，並重點關注近年來該領域重要和最新的課題——數據倉庫和數據立方體技術，流數據挖掘，社會網路挖掘，空間、多媒體和其他復雜數據挖掘。每章都針對關鍵專題有單獨的指導，提供最佳演算法，並對怎樣將技術運用到實際工作中給出了經過實踐檢驗的實用型規則。如果你希望自己能熟練掌握和運用當今最有力的數據挖掘技術，那本書正是你需要閱讀和學習的寶貴資源。本書是數據挖掘和知識發現領域內的所有教師、研究人員、開發人員和用戶都必讀的一本書。

【本書特色】

引入了許多演算法和實現示例，全部以易於理解的偽代碼編寫，適用於實際的大規模數據挖掘項目。

討論了一些高級主題，例如挖掘面向對象的關系型資料庫、空間資料庫、多媒體資料庫、時間序列資料庫、文本資料庫、萬維網以及其他領域的應用等。

全面而實用地給出用於從海量數據中獲取盡可能多信息的概念和技術。

作者簡介：Jiawei Han（韓家煒）伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學系Abel Bliss教授。由於在數據挖掘和資料庫系統領域卓有成效的研究工作，他曾多次獲得各種榮譽和獎勵，包括2004年ACM SIGKDD頒發的最佳創新獎，2005年IEEE Computer Society頒發的技術成就獎，2009年IEEE頒發的W. Wallace McDowell獎。他是ACM和IEEE Fellow。

Micheline Kamber 擁有加拿大康考迪亞大學計算機科學碩士學位，她是NSERC Scholar，先後在加拿大麥吉爾大學、西蒙-弗雷澤大學及瑞士從事研究工作。

Jian Pei（裴健）目前是加拿大西蒙-弗雷澤大學計算機科學學院教授。2002年，他在Jiawei Han教授的指導下獲得西蒙-弗雷澤大學博士學位。

❸ 怎麼理解數據倉庫中的面向主題

1、面向主題，是讓你面向主題去分析問題，架構模型，而不是非要物理上回分開，就像答面向對象編程一樣
2、「很多資料中都寫數據倉庫的數據模型是使用「第三範式」，數據集市才使用多維的星型模型」這個是不對的，因為在Inmon 和 Kimball 的書中都沒有表示這種說法
Inmon 表是建數倉需要有個企業級的一致數據模型，並沒有表示非要第三範式，這個第三範式是 Kimball 在自己的書里說 Inmon 的方式用第三範式不好啦啥的，具體自己看書《數據倉庫工具箱-維度建模權威指南》第一種1.5節
數據集市使用維度建模，這個說法Kimball 也沒有說過，而是 Inmon 在自己的書里說維度建模只適合數據集市，具體看《數據倉庫》第5張5.19節（應該是這一節）

PS：其實感覺他倆的觀點差不多，只是根據他們必須得給自己的觀點加油吶喊而已，兩個人互撕很多年了