ยุคอินเทอร์เน็ตในปัจจุบันมีการกำหนดสถานะดิจิทัลอย่างไม่เป็นทางการสำหรับทุกแบรนด์เพื่อสร้างชื่อหรือเพื่อให้มีอยู่ในกลุ่มผู้ชมในฐานะเอนทิตีที่ใช้งานอยู่ กิจกรรมดิจิทัลนี้สร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลในแต่ละวันด้วยการโต้ตอบที่สอดคล้องกัน แม้ว่าข้อมูลจะมีความสำคัญและจำเป็นอย่างมากในการรักษาการบริการลูกค้าให้ถึงจุดสูงสุด แต่การรักษาโครงสร้างข้อมูลขนาดใหญ่และที่ไม่เป็นระเบียบนั้นเป็นไปไม่ได้ บิ๊กดาต้าหมายถึงข้อมูลจำนวนมาก การใช้งานที่เกี่ยวข้อง และขยายเทคโนโลยีเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลนั้น

ดูหลักสูตรเทคโนโลยีฟรีของเราเพื่อให้เหนือกว่าคู่แข่ง

บิ๊กดาต้าและความโดดเด่นของเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องนั้นยิ่งใหญ่มากจนรายงานอ้างว่าตลาดคาดการณ์การเติบโตประมาณ 273.4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2569 ที่อัตราการเติบโตต่อปีแบบทบต้น (CAGR) 11.0% ทั่วโลก ตลอดระยะเวลาคาดการณ์ การเติบโตอย่างต่อเนื่องและตลาดการแข่งขันทำให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นก้าวเข้าสู่ตลาดข้อมูลขนาดใหญ่ผ่านทรัพยากรที่มีอยู่และหลักสูตรระดับมืออาชีพ ดังนั้นเราจึงได้รวบรวมรายชื่อ หนังสือข้อมูลขนาดใหญ่ที่ดีที่สุดสำหรับผู้เริ่มต้น เพื่อช่วยเริ่มต้นอาชีพของคุณ!

สำรวจหลักสูตรวิศวกรรมซอฟต์แวร์ยอดนิยมของเรา

เรียนรู้หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม Executive PG โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ต่อไปนี้คือหนังสือสิบเล่มที่ดีที่สุดสำหรับบิ๊กดาต้าเพื่อติดตามการเดินทางของบิ๊กดาต้าของคุณ

หนังสือข้อมูลขนาดใหญ่ยอดนิยม

1. Big Data for Dummies โดย Judith Hurwitz, Alan Nugent, Marcia Kaufman และ Dr Fern Halper

Big Data for Dummies เป็นจุดเริ่มต้นที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มต้นในภาคธุรกิจที่หวังว่าจะเข้าใจเครื่องมือที่ใช้งานทั่วไป ผู้เชี่ยวชาญทั้งสี่คนได้รวมเอาหลักการสำคัญเพื่อทำความเข้าใจแนวทางบิ๊กดาต้าผ่านภาพรวมโดยละเอียด

แม้ว่าผู้เรียนมือใหม่หรือมือใหม่จะได้รับประโยชน์อย่างมากจากหนังสือเล่มนี้ แต่ผู้ที่แสวงหาความรู้ขั้นสูงในข้อมูลขนาดใหญ่อาจไม่พบว่ามีประโยชน์อย่างกว้างขวาง อย่างไรก็ตาม มันเป็นหนังสืออ้างอิงที่ยอดเยี่ยมและเป็นหนึ่งใน หนังสือข้อมูลขนาดใหญ่ที่ดีที่สุดสำหรับผู้เริ่ม ต้น

ทักษะการพัฒนาซอฟต์แวร์ตามความต้องการ

ตรวจสอบการรับรองขั้นสูงของ upGrad ใน DevOps

2. ข้อมูลขนาดใหญ่ในทางปฏิบัติ โดย Bernard Marr

แทนที่จะใช้รายละเอียดพื้นฐานและความสลับซับซ้อนของข้อมูลการขุด หนังสือการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เล่มนี้ให้ความกระจ่างเกี่ยวกับการใช้งานจริง การวิเคราะห์ และการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ภายในองค์กรที่ดำเนินการอยู่ หนังสือเล่มนี้นำเสนอมุมมองพื้นฐานเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่และเน้นว่าบริษัทต่างๆ ใช้ข้อมูลดังกล่าวในพื้นที่ต่างๆ อย่างไรเพื่อเก็บเกี่ยวผลลัพธ์ที่ต้องการ

หนังสือเล่มนี้ยังแบ่งปันรายละเอียดทางเทคนิคของโครงการที่ดำเนินการเพื่อสร้างแรงบันดาลใจให้กับปัญหาของผู้ใช้ หนังสือเล่มนี้ให้มุมมองเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้ผู้เรียนต้องอ่าน

ตรวจสอบ Python Bootcamp ของ upGrad

3. การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย R โดย Simon Walkowiak

หนังสือ Big Data Analytics มีไว้สำหรับผู้ที่ต้องการทำงานร่วมกับ R ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ โดยจะแนะนำผู้อ่านเกี่ยวกับทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานและการประมวลผลอัลกอริธึม แม้ว่าพวกเขาจะขาดความเชี่ยวชาญใน R ก็ตาม เนื่องจากภาษาโปรแกรม R มีความคล่องแคล่วทางสถิติอย่างมาก ความต้องการในอุตสาหกรรมบิ๊กดาต้าจึงเพิ่มขึ้น

หนังสือเล่มนี้เริ่มต้นการเดินทางด้วยการกำหนดข้อมูลขนาดใหญ่และปัจจัยพื้นฐาน R อย่างไรก็ตาม เมื่อคุณดำเนินการต่อไป การนำภาษา R ไปใช้งานในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นไปตามเส้นโค้งการเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่ยินดีจะดำดิ่งลงไปในหัวข้อนี้

อ่านบทความยอดนิยมของเราเกี่ยวกับการพัฒนาซอฟต์แวร์

4. Spark: The Definitive Guide โดย Bill Chambers และ Matei Zaharia

Apache Spark เป็นชื่อที่โดดเด่นในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่รู้จักกันในการประมวลผลข้อมูลแบบโอเพนซอร์ส หนังสือเล่มนี้รวบรวมพื้นฐานของ Spark และการทำงานโดยละเอียดพร้อมกับข้อมูลขนาดใหญ่และการนำไปใช้สำหรับการจัดการข้อมูล

เป็นคู่มือที่ครอบคลุมสำหรับ Spark และการมีส่วนร่วมในข้อมูลขนาดใหญ่ในขณะเดียวกันก็ให้กรณีการใช้งานที่หลากหลายเพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น

5. Big Data: การปฏิวัติที่จะเปลี่ยนรูปแบบการใช้ชีวิต การทำงาน และการคิดของเรา โดย Viktor Mayer- Schonberger

นอกเหนือจากการอ่านหนังสือทางเทคนิคเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่และการใช้งานในกรณีต่างๆ ที่หลากหลายแล้ว หนังสือเล่มนี้สำรวจบทบาทของข้อมูลขนาดใหญ่ในโลกปัจจุบันจากมุมมองที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค โดยให้ข้อมูลเชิงลึกว่าบิ๊กดาต้ามีอิทธิพลต่อการตัดสินใจทางธุรกิจและชีวิตประจำวันอย่างไร นอกจากนี้ยังกล่าวถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมในอนาคต นี่เป็นการเปลี่ยนแปลงที่ยอดเยี่ยมจากหนังสือข้อมูลทางเทคนิคทั่วไป และให้ข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นเท่าเทียมกันในการใช้งาน

6. การออกแบบแอปพลิเคชั่นเร่งรัดข้อมูลโดย Martin Kleppmann

คู่มือที่ครอบคลุมของ Martin Kelppmann ในการประมวลผลข้อมูลและการจัดเก็บข้อมูล บรรยายเทคนิคสมัยใหม่เพื่อใช้เครื่องมือการจัดการข้อมูลเพื่อการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล ขณะศึกษาฐานข้อมูลสมัยใหม่ หนังสือเล่มนี้ครอบคลุมบริการดิจิทัลยอดนิยมที่มีชื่อเสียงและสถาปัตยกรรมของบริการเหล่านั้นเพื่อให้ได้จุดสำคัญ ทุ่มเทให้กับวิศวกรซอฟต์แวร์ สถาปนิก และผู้จัดการที่ชื่นชอบการเขียนโค้ดและต้องการดำดิ่งลึกลงไปในการเสริมสร้างทักษะของตน

7. ใหญ่เกินกว่าจะเพิกเฉย โดย Phil Simon

หนังสือเล่มนี้เขียนขึ้นโดยผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี ฟิล ไซมอน ครอบคลุมถึงปัจจัยพื้นฐาน เครื่องมือที่จำเป็น แนวคิด และเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าที่เกี่ยวข้อง เพื่อทำความเข้าใจกระแสปัจจุบันในตลาด ด้วยบิ๊กดาต้าที่ก้าวเข้าสู่เกือบทุกอุตสาหกรรม จำเป็นต้องทราบถึงความโดดเด่นและการใช้งานภายใต้ข้อมูลเดียวกัน หนังสือเล่มนี้ยังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอิทธิพลในอนาคตที่อาจเกิดขึ้นกับอุตสาหกรรมที่หลากหลาย

8. จริยธรรมของบิ๊กดาต้า: สร้างสมดุลระหว่างความเสี่ยงและนวัตกรรม โดย Kord Davis และ Doug Patterson

แม้ว่าหนังสือบิ๊กดาต้าส่วนใหญ่จะกล่าวถึงด้านเทคนิคหรืออิทธิพลที่มีต่อตลาดในปัจจุบัน แต่หนังสือเล่มนี้ก็ก้าวไปข้างหน้า กล่าวถึงข้อกังวลด้านจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขนาดใหญ่และเทคนิคการจัดการข้อมูล เห็นได้ชัดว่าข้อมูลขนาดใหญ่ทำงานร่วมกับรายละเอียดส่วนบุคคลของผู้ชมอย่างไร แม้ว่าผลที่ตามมาทางจริยธรรมนั้นแทบจะไม่ได้รับการพิจารณาเมื่อใช้เป็นกลุ่ม

หนังสือเล่มนี้นำทางเทคนิคการจัดการข้อมูลที่สอดคล้องกับค่านิยมของบริษัทและฝึกการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อคงความเป็นส่วนตัวและปัญหาการเป็นเจ้าของไว้ที่อ่าว

9. การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่กับ SAS โดย David Pope

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย SAS ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญของ SAS ที่ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดการข้อมูลและนำพลังของ SAS ไปใช้เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานบิ๊กดาต้า หนังสือเล่มนี้ดำเนินการผ่านคุณสมบัติต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ การเพิ่มประสิทธิภาพ การพยากรณ์ และการรายงานเพื่อจัดการกับโครงสร้างข้อมูลขนาดใหญ่ และให้การจัดการที่ง่ายดายด้วยความช่วยเหลือของ SAS

10. การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่โดย Peter Ghavami

การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ของ Peter Ghavami เป็นการอ่านที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่ต้องการข้อมูลขนาดใหญ่ขององค์กร นักวิเคราะห์ข้อมูล และวิศวกร โดยมีเป้าหมายเพื่อใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เพื่อจัดโครงสร้างข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังกล่าวถึงรายละเอียดนโยบาย สถาปัตยกรรม และกลยุทธ์สมัยใหม่ในการจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ที่ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลผ่านการจัดการวงจรชีวิต

การเสริมสร้างความเข้มแข็งให้กับ Big Data Career Advanced Certification

การก้าวเข้าสู่การเขียนโปรแกรมบิ๊กดาต้าด้วยการศึกษาด้วยตนเองไม่เพียงพอ เสริมทักษะและดำเนินการต่อด้วยโปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูงของ upGrad ในการเขียนโปรแกรม Big Data ซึ่งนำเสนอโดย IIIT-Bangalore

หลักสูตรนี้ออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับมืออาชีพด้านเทคโนโลยีและนักวิเคราะห์มือใหม่เพื่อเริ่มต้นการเดินทางของข้อมูลขนาดใหญ่ผ่านโปรแกรมที่เชื่อถือได้ซึ่งขยายหลักสูตรข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีรายละเอียดพร้อมวิชาที่เกี่ยวข้อง หลักสูตรนี้ประกอบด้วยหลักสูตรที่มีความรอบรู้ ซึ่งรวมถึงหัวข้อต่างๆ เช่น การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ คลังข้อมูล PySpark และ AWS Cloud เพื่อให้ทันกับแนวโน้มของอุตสาหกรรม หลักสูตรนี้สร้างขึ้นภายใต้ผู้นำในอุตสาหกรรมปัจจุบัน ขยายตัวเลือกที่เชื่อถือได้สำหรับผู้เรียนเพื่อบรรลุโอกาสในอนาคตนับไม่ถ้วน

นอกจากโครงสร้างหลักสูตรที่แข็งแกร่งแล้ว แพลตฟอร์มของ upGrad ยังมอบสภาพแวดล้อมที่เฟื่องฟูสำหรับผู้เรียนในการไขข้อสงสัยและบรรลุความชัดเจนมากขึ้นในแผนอาชีพของตนด้วยการสนับสนุนด้านอาชีพแบบ 360 องศา การให้คำปรึกษา คำแนะนำด้านอาชีพ ฯลฯ

เยี่ยมชม upGrad เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักสูตร!

บทสรุป

ไม่ว่าคุณจะกำลังมองหาคู่มือฉบับย่อเพื่อเสริมสร้างพื้นฐานของคุณหรือหวังที่จะก้าวหน้าต่อไปในหัวข้อที่ซับซ้อน หนังสือที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้มีทุกสิ่งสำหรับทุกความต้องการ การรวมหนังสือข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ไว้ในรายการเรื่องรออ่านสามารถช่วยคุณทำลายน้ำแข็งด้วยข้อมูลขนาดใหญ่และเตรียมพร้อมสำหรับการสัมภาษณ์ด้านเทคนิคได้ดียิ่งขึ้น