ThoughtWorks資料智慧型讀書雷達

2021-10-20 09:18:27 字數 3071 閱讀 7622

學習和分享都是存在於thoughtworks基因裡的東西,這幾年thoughtworks陸陸續續推出了多個版本的《讀書雷達》,有的專注產品創新,有的專注軟體開發,還有關注社會公益領域的內容。通過這樣的方式給這些領域分享我們的學習方法和總結,也為對這些領域感興趣的人提供一些從快速入門到高階的指導。

thoughtworks資料智慧型事業部自三年前成立以來,就致力於將thoughtworks在敏捷軟體開發、精益數位化產品創新等工作方法與資料智慧型領域的成熟實踐結合,為客戶解決新形勢下如何實現資料驅動的智慧型企業的問題,為行業帶來創新的解決資料問題的方法和實踐總結。

這版《資料智慧型讀書雷達》由thoughtworks資料智慧型事業部的同事們自發組織完成的,是大家修煉和實踐的總結。我們希望將之作為資料智慧型事業部三年的一些沉澱,為即將進入資料領域工作的畢業生們、正計畫將資料智慧型作為轉型方向的個人以及企業內部新成立的急需快速成長的資料團隊,提供了乙份資料智慧型領域的快速成長指南。

我們根據實現智慧型企業的不同階段劃分了四個主題:

考慮到讀者資料智慧型認知會處在不同的階段,我們把每個主題分為三個等級,分別為基礎、高階和高階。在雷達圖中,讀者可以根據該書在圖中距離圓心的遠近,判斷它的難度級別。我們還使用了不同的圖示來表達對每本書的傾向性意見,其中,三角形圖示代表「強烈推薦」,圓形圖示代表「推薦」。我們希望這類書籍對於個人而言,可以根據自己目前的水平,選擇適合自己的書籍。

這裡是《資料智慧型讀書雷達》的豆列。

推薦語

1.《卓越的商務溝通》

2.《麥肯錫工作法》

3.《金字塔原理》

4.《智慧型商業》

5.《精益企業》

在構建軟體產品中,面對不斷變化的市場環境、客戶期望和不斷出現的新技術,企業如何應對,本書給出了很好的解答。

6.《精益服務解決方案》

7.《智慧型革命》

8.《大資料大創新》

9.《原則》

本書和作者瑞·達利歐都已經名聲在外,蓋茨和張瑞敏的頂力推薦。瑞·達利歐在本書中分享的生活和工作原則,幫助他從乙個普通中產階級家庭的孩子成長為這個時代最成功的人士之一。達利歐的原則不一定每一條都適用每乙個人,但在此為基礎,構建自己的原則,是必須要做的事情,作者給出了構建原則的方法。

10.《值得信賴的顧問》

顧問的最高境界,是成為客戶心中無可替代的人。專業技能的差距相對容易彌補,但信任的建立確實是難上加難。書中講述了大量的故事、經驗和例項,既有成功的,也有失敗的;既有作者親身經歷的,也有旁觀目睹的。好好讀一下,對每一位勵志成為資深顧問的同仁一定會有幫助。

11.《hadoop應用架構》

12.《大資料日知錄》

13.《dataops cookbook》

14.《大資料之路》

15.《mapreduce設計模式》

16.《apache kylin權威指南》

17.《資料中臺》

這是一部系統講解資料中臺建設、管理與運營的著作,旨在幫助企業將資料轉化為生產力,實現數位化和數智化轉型,此書章節連貫比較系統,推薦給數字/智化轉型的專業服務人員和企業中帶領轉型的踐行者們。

18.《演算法與資料中臺》

19.《平台革命》

20.《架構即未來》

21.《資料倉儲》

資料倉儲之父inmon的經典力作,是資料倉儲核心概念和方法的最全面的介紹。它介紹了用於設計數倉系統的基礎元件,多種數倉策略,以及用於載入索引和管理資料的技術。本書是傳統資料倉儲系統的入門之選。

22.《資料架構》

23.《streaming systems》

本書系統地介紹了流式處理中面臨各種問題和解決方案。包括流式處理和批處理的比較,處理亂序資料的原則和實踐,保證資料準確性的處理技術等等。不管是設計流式系統,還是使用流式處理工具,都值得閱讀本書。

24.《敏捷分析》

25.《精益資料分析》

26.《資料倉儲工具箱》

論述維度建模技術、模式和實踐的經典之作,包括了詳盡的理論基礎和真實世界中的複雜案例,是資料建模不可多得的參考書。

27.《building a scalable data warehouse with data vault 2.0》

28.《hadoop權威指南》

29.《kafka權威指南》

30.《spark權威指南》

31.《dama資料管理知識體系指南》

32.《大資料智慧型》

33.《統計學習方法(第2版)》

34.《資料探勘導論》

35.《機器學習》

機器學習這本書,很早作為教材一樣的經典推薦給學者,書中沒有酷炫的故事,只有清晰的推理,從傳統機器學習的相關演算法,到深度學習的各個演算法,書中都涵蓋了具體的演算法邏輯,正如其名,機器學習的相關演算法,在這本書都可以看到。

36.《機器學習實戰》

入門必備書籍,介紹從事資料科學和機器學習必備的基礎技能。也是tensorflow認證的推薦學習書籍。

37.《使用者畫像》

38.《赤裸裸的統計學》

39.《深度學習推薦系統》

40.《聯邦學習》

41.《為什麼 關於因果關係的新科學》

42.《深度學習》

本書是深度學習聖經般的指導書籍。較為系統的講解了深度學習的演算法原理,包含了非常細節的公式推導,仔細研究將可以幫助我們夯實基礎。本書覆蓋了當時的大部分深度學習模型,包括卷積神經網路,序列神經網路,自編碼器,生成模型等內容。

43.《deep reinforcement learning hands-on》

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