一、大數據領域十大必讀書籍？

1. 《數據挖掘：實用機器大數據分析技術》是大數據領域的經典之作，系統講解機器學習、數據挖掘以及統計分析等的實用技術。2. 《Spark快速大數據分析》詳細介紹了Spark的編程模型、核心技術以及優化調優等內容，是快速入門Spark的良心之選。3. 《大數據面面觀》從歷史、概念、技術和應用等多個層面深入介紹了大數據的全貌，理論與實踐并重，適合初學者閱讀。4. 《Hadoop權威指南》詳細介紹了大數據處理框架Hadoop的實現原理和應用場景，是入門Hadoop的首選。5. 《基于大數據的機器學習》涵蓋機器學習基礎、評估指標、常用算法等內容，全面介紹面向大數據的機器學習方法。6. 《Python數據科學手冊》介紹了基于Python進行數據分析的方法和工具，內容豐富，適合學習Python的數據科學工作者。7. 《數據挖掘導論》系統講解數據挖掘中的概念、技術和應用，深入淺出，適合入門學習數據挖掘的初學者。8. 《深度學習》是深度學習領域的經典之作，詳細介紹了深度學習的理論、算法、工具和應用等。9. 《R語言實戰》介紹了基于R語言進行數據分析的方法和工具，手把手教學，適合學習R語言的數據分析師。10. 《數據可視化之美》詳細介紹了數據可視化的概念、原理、技術和應用，提供了實用的數據可視化工具和技巧。

二、數據治理的八大領域？

八大領域:數據戰略、數據治理、數據架構、數據標準、數據質量、數據安全、數據應用、數據生存周期。

數據治理戰略規劃包括:

1.數據治理的內容和范圍。

2.數據治理的實施路徑、方法和策略。

3.數據治理的責任主體、組織機構和崗位分工。

4.數據治理的實施計劃表。

5.數據治理的目標。

6.數據治理的應用場景，如支持系統應用集成、支持決策分析。

三、數學領域必讀的經典書籍？

《數學之美》和《離散數學及其應用》是數學領域必讀的經典書籍。1. 《數學之美》介紹了數學的歷史以及一些基本的數學概念，對清晰的數學思維有很大的幫助。是理解數學思維以及鼓勵激發興趣的好書。2. 《離散數學及其應用》是數學中常用的一種數學方法，涉及離散、邏輯等內容，也是整個電子信息領域的一部分，內容通俗易懂，閱讀起來是相對簡單的。

四、ic設計領域書籍推薦？

《IC設計基礎》是2003年西安電子科技大學出版社出版的圖書，作者是任艷穎，王彬。本書中的代碼與腳本都經過精心挑選，具有典型性，讀者可在實踐中借鑒。本書可作為IC設計培訓教材，也可作為有關技術人員的參考書。作為IC的一名設計者，應當精通電路基礎結構、硬件設計語言、EDAI具、應用協議等知識。

五、有關數據分類的書籍？

以下是一些：1. 《數據挖掘概念與技術》：這本書涵蓋了數據分類的各個方面，包括貝葉斯分類器、決策樹、人工神經網絡等。2. 《機器學習》：這本書是機器學習領域的經典著作，涵蓋了包括聚類、分類、回歸等在內的機器學習算法。3. 《數據科學實戰》：這本書詳細介紹了如何使用Python和R等語言進行數據分類，包括決策樹、支持向量機等算法。4. 《大數據分析》：這本書涵蓋了大數據分析的各個方面，包括數據預處理、數據分類等，同時也介紹了許多實際應用案例。5. 《數據挖掘導論》：這本書是數據挖掘領域的經典著作，詳細介紹了各種數據挖掘算法，包括分類、聚類等。6. 《統計學》：這本書介紹了統計學的基本原理和方法，包括回歸分析、方差分析等，這些方法在數據分類中都有應用。7. 《機器學習實戰》：這本書通過多個案例介紹了如何將機器學習算法應用于實際問題中，包括分類問題。8. 《深度學習實戰》：這本書介紹了深度學習算法的原理和應用，包括卷積神經網絡、循環神經網絡等，這些算法可以用于解決分類問題。9. 《數據分類技術》：這本書詳細介紹了各種數據分類技術的原理和應用，包括決策樹、貝葉斯分類器、支持向量機等。10. 《數據分析實戰》：這本書通過多個案例介紹了如何將數據分析技術應用于實際問題中，包括分類問題。

六、古登堡計劃的公共領域書籍？

古登堡是德國最早印刷家，為紀念他，將保存人類的經典書籍計劃，稱為古登堡計劃。包括科技，文藝，哲學，宗教，人文等。受快餐文化影響，小視頻，小格言流行。人類進步，社會發展的書籍少有問津。故，此計劃太好了！

七、不同領域的圣經級書籍有哪些？

1997年，455位國際社會學協會的成員每個人投票選出5本20世紀出版的對自己最有影響的社會學著作，最終共有978本社會學著作上榜，其中有100本著作被4位以上的人提到。被提到最多的著作是韋伯的《經濟與社會》。

八、化學領域有哪些必讀的經典書籍？

化學：

《有機化學》邢其毅

《物理化學》傅獻彩

《結構化學》周公度

《有機合成:切斷法》沃倫(StuartWarren)

計算機科學：

《深入理解計算機系統》（csapp），RandalE.Bryant，DavidR.OHallaren著，本書外號就是計算機科學的圣經，理解計算機科學的第一本書。

《計算機程序設計藝術》

Photoshop：

實用、經典、深入首推關文濤的這兩本：

《選擇的藝術PhotoshopCS3圖像處理深度剖析》

《選擇的藝術-PhotoshopCS圖層通道深度剖析》

另外還有兩本外國人的大作，DanMargulis寫的：

《PhotoshopLab修色圣典》

《Photoshop修色圣典》

能完全理解這四本書的人可以說對Photoshop的原理和對色彩的理解達到了極高的水平。

電氣工程：

《電路》邱關源

心理學：

《心理學與生活》

公認的心理學導論經典之作。

現在中文版已經出了第19版，價格也翻了兩番。。。

德州撲克領域：

《easygame》作者：andrewseidman，估計十年內都不會過時

攝影的:

《紐約攝影學院教材》

九、產生高維數據的領域？

高維生物基因表達數據、高維醫學圖像數據、互聯網中的高分辨率圖像（視頻）數據。

十、大數據書籍推薦？

查看以下幾本推薦的大數據書籍：《大數據：創新、變革與商業價值》、《利用大數據提升企業競爭力》、《權威指南：BI與大數據分析》、《大數據和機器學習》。