信息技术蓬勃发展，每天都有新产品问世，同时不断地形成新的趋势。这种不断的变化使得信息技术和软件专业人员、开发人员、科学家以及投资者都不敢怠慢，并引发了新的职业机会和有意义的工作。然而，竞争是激烈的，与最新的技术和趋势保持同步是永恒的要求。对于专业人士来说，在全球IT行业中，入行、生存和成长都变得日益复杂。
技术的快速发展从根本上改变了数据产生、处理、分析和消耗的方式。组织机构以及互联网捕获和分析的数据量有了巨大的增长，互联网也推动了大型数据来源和有效数据处理的需求。
想在IT这样一个充满活力的行业中高效地学习，就必须做到：对核心技术概念和设计通则有很好的理解；具备适应各种平台和应用的敏捷性；对当前和即将到来的行业趋势和标准有充分的认识。
为了满足这些需求，许多技术创新已经应用于操控、处理和分析我们所谓的“大数据”。大数据相关创新中最受欢迎的领域包括分布式和并行计算、Hadoop、大数据云以及大数据内存计算。如何管理大数据、掌握大数据的核心技术、理解大数据相关的生态系统等，是作为大数据开发者必须学习和熟练掌握的。
本系列书以“大数据开发者”应掌握的技术为主线，共分两卷，以7个模块分别介绍如何管理大数据生态系统、如何存储和处理数据、如何利用Hadoop工具、如何利用NoSQL与Hadoop协同工作，以及如何利用Hadoop商业发行版和管理工具。
本系列书涵盖了大数据开发工作的核心内容，全面且详尽地涵盖了大数据开发的各个领域。
本文的核心
结构化数据存储在关系数据库中（RDB），使用SQL查询进行信息检索。非结构化数据包括广泛的文本、图像、视频——网页和博客，商业报告和新闻稿，电子邮件和短信。信息一般通过关键字搜索来检索。
存储这类信息的数据库被称为NoSQL数据库。如果你通过在运营商网站上填写一个表格，查询一个电话号码，访问的就是结构化数据。如果你在Google中输入一个名字，找到该人的网页、博客和生日视频，访问的就是非结构化数据。
IMC处理大数据的数据量，NoSQL数据库处理大数据的多样性。
《大数据技术与编程基础》
Wrox国际IT认证项目组著
大数据”近年成为IT领域的热点话题，人们每天都会通过互联网、移动设备等产生大量数据。如何管理大数据、掌握大数据的核心技术、理解大数据相关的生态系统等，是作为大数据开发者必须学习和熟练掌握的。
本书为第1卷，共4个模块，分别介绍大数据基础知识、大数据生态系统的管理、HDFS和MapReduce以及Hadoop工具（如Hive、Pig和Oozie等）。本书适用于想成为大数据开发者以及所有对大数据开发感兴趣的技术人员和决策者阅读。
《大数据分析与预测建模》
Wrox国际IT认证项目组著
本书首先提供大数据的概览，介绍大数据概念及其在商业中的应用、处理大数据的技术、Hadoop生态系统和MapReduce的相关内容，然后介绍如何理解分析、分析方法与工具，重点讲解流行分析工具R，介绍如何将数据集导入R和从R导出数据、在R中如何操纵和处理数据，之后详细介绍R中的函数和包、R的描述性统计、R中的图形分析、R中的假设检验、R中的线性回归、非线性回归、聚类分析、决策树、R和Hadoop的集成及Hive，通过这些实战内容，使读者掌握R语言在数据分析中的全面应用。通过本书，读者能对大数据概念、重要性及其应用有全面的了解，熟悉各种大数据分析工具。
本书适用于想成为大数据分析师的人员以及所有对大数据分析感兴趣的技术人员和决策者阅读
《机器学习、大数据分析和可视化》
Wrox国际IT认证项目组著
本书为第卷，首先介绍机器学习的类型和方法，R上的图模型和贝叶斯网络、人工神经网络、使用PCA和因子分析降维法以及支持向量机，并讲解如何用R语言实现各种网络，然后介绍大数据解决方案工程、社交媒体分析和文本分析、移动分析和大数据可视化，**后通过几个实际案例讲解大数据分析在各行业中的应用。
本书适用于想成为大数据分析师的人员以及所有对大数据分析感兴趣的技术人员和决策者阅读。
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