1、《大数据时代》：作者维克托·迈尔-舍恩伯格（Victor Mayer-Schnberger）和肯尼斯·库克罗（Kenneth Cukier）合著的这本书是大数据领域的经典之作，介绍了大数据的概念、技术和应用，并探讨了大数据对社会和经济的影响。
2、《大数据应用人才培养系列教材》（ 《虚拟化与容器》、《云计算》、《【工学】高被引图书前三甲，你读过吗？》、《云计算》、《大数据导论》、0755-79055- ）内容从简单到复杂，既遵循理论到实践的学习过程，也遵循系统而广的原则。
3、《大数据概论》：作者张斌，这本书对大数据的基本概念、技术体系、应用领域等做了全面的介绍，是了解大数据的入门书籍。 《大数据分析：方法与实践》：作者王晓初、戴勇，这本书从实践角度出发，介绍了大数据分析的方法和案例，对于掌握大数据分析技能很有帮助。
4、详细讲解 Mapreduce，Mapreduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架，也是每个大数据工程师应该熟练掌握的。Hadoop2x集群搭建前面带领大家开发了大量的 MapReduce程序。
保险科技首先是科技，其次才是保险。 它以包括区块链、人工智能、大数据、云计算、物联网、生物科技等在内的科技为核心，围绕保险的方方面面进行表现，广泛运用于产品创新、保险营销和保险公司内部管理等方面， 通过创建新的平台、运用新的技术服务保险消费者。
保险科技技术主要包括人工智能（AI）、区块链（Blockchain）、大数据（Big Data）和物联网（IoT）。这些技术与保险业的结合，不仅可以提高效率，优化客户体验，还可以创新保险产品，实现更精准的定价和风险管理。首先，人工智能在保险业务中的应用非常广泛。
以下是爱保科技公司应用的一些保险科技技术：区块链技术。爱保科技利用区块链技术完成了保险投保、理赔等环节的去中心化，保证数据的安全性和可信度。人工智能技术。爱保科技利用人工智能技术进行数据分析和风险评估，提升了保险精准度和效率。大数据技术。
1、利用所有的数据，而不再仅仅依靠部分数据，而是全体数据。多角度考虑，多角度猜想。利用大数据多样性，发散思维。并非所有的事情都必须知道现象背后的原因，即因果关系，而应注重相关关系。确定其真实性，虚假的数据固不可取，不说会让你犯下大错误，至少会让你的工作白费时间。
2、回顾图1，我们在讲大数据思维时，利用自上而下的次序，从大数据的功用入手，深入到理论内核，再到可供操作的范式。但真正上手实践，需要脚踏实地，自下而上的行动。
3、在大数据时代，我们需要具备以下思维方式： 数据驱动思维：大数据时代的决策和判断应该基于数据和事实，而不是凭空臆测或主观猜测。数据驱动思维要求我们学会收集、分析和解读大量的数据，从中发现模式、规律和趋势，以支持正确的决策。
4、大数据的五种思维方式分别是：总体思维、容错思维、相关思维、智能思维和平台思维。 总体思维：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，甚至是全体数据，而不再依赖于随机采样。这意味着我们可以更全面地了解事物，发现以前可能被忽视的细节。
《大数据应用人才培养系列教材》（ 《虚拟化与容器》、《云计算》、《【工学】高被引图书前三甲，你读过吗？》、《云计算》、《大数据导论》、0755-79055- ）内容从简单到复杂，既遵循理论到实践的学习过程，也遵循系统而广的原则。
本阶段推荐书籍有二：《深入浅出统计学》《统计学：从数据到结论》，要了解常用数理统计模型（描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等），重点放在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，学不会可暂放一边，需要用的时候再回来看。
第一大类：理论类。 理论层面的书籍，比如《大数据时代》 、《数据之巅》 。第二大类：技术类。 技术层面的书籍，比如《Hadoop技术内幕》系列。这一类的书籍，主要是指系统技术类，在构建大数据系统时，系统如何运作，各系统组件的设计目标、框架结构、适用场景、工作原理、运作机制、实现功能等等。
可以看看 大数据spark专家王家林的“Spark大数据实例开发教程”，这本书包括5章内容，第1章为Spark简介；第2章为Spark RDD实践案例与解析；第3章为Spark SQL实践案例与解析；第4章为Spark Streaming实践案例与解析；第5章为Tachyon实战案例与解析。
