1R programming
如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用，那不妨就看看这两本：
R in action：我的R语言大数据101。其实对于一个没有任何编程基础的人来说，一开始就学这本书，学习曲线可能会比较陡峭。但如果配合上一些辅助材料，如官方发布的 R basics
2Python
Think Python，Think
Stats，Think Bayes：这是Allen B. Downey写的著名的Think X
series三大卷。其实是三本精致的小册子，如果想快速地掌握Python在统计方面的操作，好好阅读这三本书，认真做习题，答案链接在书里有。这三本书学通了，就可以上手用Python进行基本的统计建模了。
3Exploratory Data Analysis 和 Data Visualization
Exploratory Data
Analysis：John
Tukey写于1977年的经典老教材，是这一领域的开山之作。如今EDA已经是统计学里的重要一支，但当时还是有很多人对他的工作不屑一顾。可他爱数据，坚信数据可以以一种出人意料的方式呈现出来。正是他的努力，让数据可视化成为一门无比迷人的技术。
4Machine Learning & Data Mining
这一块就不多说了，不是因为它不重要，而是因为它太太太重要。所以这一部分就推两本书，都是”世界名著“，都比较难读，需要一点点地啃。这两本书拿下，基本就算是登堂入室了。其实作为机器学习的延伸和深化，概率图模型（PGM）和深度学习（deep
learning）同样值得研究，特别是后者现在简直火得不得了。但PGM偏难，啃K.Daphne那本大作实在太烧脑，也没必要，而且在数据领域的应用也不算很广。deep
learning目前工业界的步子迈得比学术界的大，各个domain的应用如火如荼，但要有公认的好教材问世则还需时日，所以PGM和deep
learning这两块就不荐书了。
学习规划：
理论+思路+工具+实践
入门大数据需要学习：
1、学习计算机知识
2、学习Linux操作系统
推荐学习资源：Linux 基金会关于 Linux 的介绍、《Linux 新手终极指南》、《Linux 命令行》
3、学习Java编程
书籍推荐：《Java编程思想》、《Effective Java》
大数据核心技术学习：
4、Hadoop系统
5、Scala和Spark
6、实时计算storm
本回答被网友采纳我们做数据工作的三个大步骤：
1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；
2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；
3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。
这三个步骤未必严谨，每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤，但按我这几年的经验来看，按照这个大思路走，数据一般不会做跑偏。
大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
