物联网方面的书值得推荐。大数据书籍基本参考有以下几点:1，大数据预测2，大数据时代3，大数据分析:决胜互联网金融时代4。为数据而生:大数据创新实践5，爆发:大数据时代预测未来的新思维，有哪些优秀的大数据和数据可视化入门书籍？1.大数据分析:点石成金，现在，您正坐在一座金矿上，这座金矿要么埋藏在备份和归档数据中，要么隐藏在您面前的数据集中。大数据是为了提高公司的效率，拓展新的商业关系，做出更直观的决策，大数据足以让你的企业上一层楼。
写一个非计算机/统计背景的人如何在业余时间学习数据分析的技巧。数据分析作为一项通用技能，会进入越来越多不同的工作岗位。毕竟掌握数据分析不仅可以提高自己相应的业务能力，还可以让自己建立一个数据驱动的视角去思考各种问题。基本功:无论学什么，还是需要先有一个大的框架。
那么在业余时间，我们就需要有一本可以随时查漏补缺的书。你应该得到简单的统计数字。数据库知识:关系数据库很重要，因为在学习数据分析的初期甚至很长一段时间，你所接触到的数据都是存储在关系数据库中的，所以你需要学习SQL语言来查询数据。SQL入门非常快，我强烈推荐《SQL知道的和知道的》。全书通俗易懂，是学习SQL语言的最佳选择。
1。整体理解数据分析5小时。新人们被“大数据”、“人工智能”、“21世纪是数据分析师的时代”等信息所吸引，立志成为一名数据分析师。那么问题来了。数据分析是做什么的？数据分析包含哪些内容？市面上有很多关于数据分析的书籍。这里我简单的推荐一下数据分析。这本书对于有基础知识的人来说可以称之为消遣性阅读，但对于新人还是有一定作用的。阅读的时候，不需要了解太多，只需要关注数据分析的流程、应用场景，以及书中提到的一些数据分析工具，而不用担心分析模型的实现。
二、了解统计知识10个小时15个小时，仅仅够你了解统计知识，作为入门就够了，但是你要知道，以后随着工作内容的深入，你需要学习更多的统计知识。现阶段推荐两本书:《简单解释统计学》、《统计学:从数据到结论》。你要了解常用的数学统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等。)，重点介绍学习模型的工作原理、输入内容和输出内容。至于具体的数学推导，可以暂时放在一边，需要的时候再回来看。
3、有没有适合自学数据分析的书推荐第一类:理论类。理论类的书，比如《大数据时代》《数据之巅》。第二类:技术。技术书籍，比如Hadoop技术系列的内幕。这类书主要是指系统技术，构建大数据系统时系统是如何工作的，各系统组件的设计目标、框架结构、适用场景、工作原理、运行机制、实现功能等等。这类书适合IT系统部门和开发部门的技术人员。
