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作为推荐，这里我主要还是推荐自己仔细研读过的书，而我读过的书中某些可能已经很老了，甚至内容已经过时了，因此，这只算是抛砖引玉，大家可以选择类似的更新、更权威的书籍学习。
基础知识主要包括：语言。这里之所以拿出来说，是因为某些语言可能导致你使用完全不同的思路来设计服务器。一般来说，C/C++、Java、C# 之类可以归为一类，而 Go、Erlang 和他们区别很显著。关于语言的经典书籍太多，这里就不说了。
网络。想了解协议底层实现，可以看《TCP/IP 详解 卷2》。上层开发时，Windows 下可以看《Network Programming for Microsoft Windows》，Linux 下可以直接看看官方相关的 API 文档。Windows 下 IOCP，Linux 下 epoll（其他类 Unix 下的技术类似）是需要掌握的。实际开发中，网络库可能自己实现，也可以基于某些开源库开发，所以，无论是出于学习还是使用目的，都可以研究一下开源库，例如 libuv、libevent、boost ASIO。
操作系统相关。类 Unix 系统比较好的书籍就是《Advanced Programming in the UNIX Environment》了，Windows 下则可以看看《Windows核心编程》。系统相关的最核心的东西可能就是线程、进程，以及相关同步的内容了，看看《Multithreading applications in Win32》挺不错（包括类 Unix 系统下的开发者）
数据库。主要看你选择 SQL 还是 NOSQL。基本上搞搞 mysql、redis 不会错。
一些思想。光会各种技术是不能写出好的代码的，可能还需要学习一些更抽象的知识，所谓的一些”哲学“或者开发的指导思想。比较推荐的是《UNIX 编程艺术》，还有一本书《精益思想》，这本书和编程完全无直接关系。
《网络游戏核心技术与实战》日本人写的网络游戏服务器端开发的书, 结合游戏开发讲到了服务器端的方方面面, 但是相对的可能不够深入. 适合入门, 对游戏和技术有更好的理解. 然后就可以针对特定的技术领域, 比如网络, 数据存储等找专门的书来看了. 单纯从技术角度而言, 基础的东西并没有太多的不同. 只是网络游戏服务器端的应用领域相对狭窄, 所以市面上专门的书籍并不多。
怎样进行大数据的入门级学习？
文 | 郭小贤
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。
但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：
1. datapre-processing；(数据预处理）
2. datainterpretation；（数据解读）
3.datamodeling and analysis.（数据建模与分析）
这也就是我们做数据工作的三个大步骤：
1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；
2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；
3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。
这三个步骤未必严谨，每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤，但按我这几年的经验来看，按照这个大思路走，数据一般不会做跑偏。
这样看来，数据科学其实就是门复合型的技术，既然是技术就从编程语言谈起吧，为了简练，只说说R和Python。但既然是荐数据科学方面的书，我这里就不提R/Python编程基础之类的书了，直接上跟数据科学相关的。
R programming
如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用，那不妨就看看这两本：
R inaction：我的R语言大数据101。其实对于一个没有任何编程基础的人来说，一开始就学这本书，学习曲线可能会比较陡峭。但如果配合上一些辅助材料，如官方发布的R basics（http：//cran.r-project.org/doc/contrib/usingR.pdf），stackoverflow上有tag-R的问题集（Newest ‘r’ Questions），遇到复杂的问题可在上面搜索，总会找到解决方案的。这样一来，用这本书拿来入门学习也问题不大。而且这本书作者写得也比较轻松，紧贴实战。
Dataanalysis and graphics using R：使用R语言做数据分析的入门书。这本书的特点也是紧贴实战，没有过多地讲解统计学理论，所以喜欢通过情境应用来学习的人应该会喜欢这本入门书。而且这本书可读性比较强，也就是说哪怕你手头没电脑写不了代码，有事没事拿出这本书翻一翻，也能读得进去。
但如果你先用R来从事实实在在的数据工作，那么上面两本恐怕不够，还需要这些：
Modernapplied statistics with S：这本书里统计学的理论就讲得比较多了，好处就是你可以用一本书既复习了统计学，又学了R语言。（S/Splus和R的关系就类似于Unix和Linux，所以用S教程学习R，一点问题都没有）
Datamanipulation with R：这本书实务性很强，它教给你怎么从不同格式的原始数据文件里读取、清洗、转换、整合成高质量的数据。当然和任何一本注重实战的书一样，本书也有丰富的真实数据或模拟数据供你练习。对于真正从事数据处理工作的人来说，这本书的内容非常重要，因为对于任何研究，一项熟练的数据预处理技能可以帮你节省大量的时间和精力。否则，你的研究总是要等待你的数据。
RGraphics Cookbook：想用R做可视化，就用这本书吧。150多个recipes，足以帮你应付绝大多数类型的数据。以我现在极业余的可视化操作水平来看，R是最容易做出最漂亮的图表的工具了。
Anintroduction to statistical learning with application in R：这本书算是著名的the element of statistical learning的姊妹篇，后者更注重统计（机器）学习的模型和算法，而前者所涉及的模型和算法原没有后者全面或深入，但却是用R来学习和应用机器学习的很好的入口。
Ahandbook of statistical analysis using R：这本书内容同样非常扎实，很多统计学的学生就是用这本书来学习用R来进行统计建模的。
Python
Think Python，ThinkStats，Think Bayes：这是AllenB. Downey写的著名的Think X series三大卷。其实是三本精致的小册子，如果想快速地掌握Python在统计方面的操作，好好阅读这三本书，认真做习题，答案链接在书里有。这三本书学通了，就可以上手用Python进行基本的统计建模了。
PythonFor Data Analysis： 作者是pandas的主要开发者，也正是Pandas使Python能够像R一样拥有dataframe的功能，能够处理结构比较复杂的数据。这本书其实analysis讲得不多，说成数据处理应该更合适。掌握了这本书，处理各种糟心的数据就问题不大了。
Introductionto Python for Econometrics， Statistics and DataAnalysis：这本书第一章就告诉你要安装Numpy， Scipy， Matplotlib， Pandas， IPython等等。然后接下来的十好几章就是逐一介绍这几个库该怎么用。很全面，但读起来比较枯燥，可以用来当工具书。
PracticalData Analysis： 这本书挺奇葩，貌似很畅销，但作者把内容安排得东一榔头西一棒子，什么都讲一点，但一个都没讲透。这本书可以作为我们学习数据分析的一个索引，看到哪块内容有意思，就顺着它这个藤去摸更多的瓜。
PythonData Visualization Cookbook： 用Python做可视化的教材肯定不少，我看过的也就这一本，觉得还不错。其实这类书差别都不会很大，咬住一本啃下来就是王道。
Exploratory Data Analysis 和 Data Visualization
Exploratory DataAnalysis：John Tukey写于1977年的经典老教材，是这一领域的开山之作。如今EDA已经是统计学里的重要一支，但当时还是有很多人对他的工作不屑一顾。可他爱数据，坚信数据可以以一种出人意料的方式呈现出来。正是他的努力，让数据可视化成为一门无比迷人的技术。但这本书不推荐阅读了，内容略过时。要想完整地了解EDA，推荐下一本：
ExploratoryData Analysis with MATLAB：这本书虽然标题带了个MATLAB，但实际上内容几乎没怎么讲MATLAB，只是每讲一个方法的时候就列出对应的MATALB函数。这本书的重要之处在于，这是我读过的讲EDA最系统的一本书，除了对visualization有不输于John Tucky的讲解外，对于高维的数据集，通过怎样的方法才能让我们从中找到潜在的pattern，这本书也做了详尽的讲解。全书所以案例都有对应的MATALB代码，而且还提供了GUI（图形用户界面）。所以这本书学起来还是相当轻松愉悦的。
VisualizeThis：中译本叫“鲜活的数据”，作者是个“超级数据迷”，建立了一个叫http：//flowingdata.com的网页展示他的数据可视化作品，这本书告诉你该选择什么样的可视化工具，然后告诉你怎样visualize关系型数据、时间序列、空间数据等，最后你就可以用数据讲故事了。如果你只想感受一下数据可视化是个什么，可以直接点开下面这个链接感受下吧！A tour through the visualization zoo（A TourThrough the Visualization Zoo）
Machine Learning Data Mining
这一块就不多说了，不是因为它不重要，而是因为它太太太重要。所以这一部分就推两本书，都是”世界名著“，都比较难读，需要一点点地啃。这两本书拿下，基本就算是登堂入室了。其实作为机器学习的延伸和深化，概率图模型（PGM）和深度学习（deep learning）同样值得研究，特别是后者现在简直火得不得了。但PGM偏难，啃K.Daphne那本大作实在太烧脑，也没必要，而且在数据领域的应用也不算很广。deep learning目前工业界的步子迈得比学术界的大，各个domain的应用如火如荼，但要有公认的好教材问世则还需时日，所以PGM和deep learning这两块就不荐书了。
TheElement of Statistical Learning：要学机器学习，如果让我只推荐一本书，我就推荐这本巨著。Hastie、Tibshirani、Friedman这三位大牛写书写得太用心了，大厦建得够高够大，结构也非常严谨，而且很有前瞻性，纳入了很多前沿的内容，而不仅仅是一部综述性的教材。（图表也做得非常漂亮，应该是用R语言的ggplot2做的。）这本书注重讲解模型和算法本身，所以需要具备比较扎实的数理基础，啃起这本书来才不会太吃力。事实上掌握模型和算法的原理非常重要。机器学习（统计学习）的库现在已经非常丰富，即使你没有完全搞懂某个模型或算法的原理和过程，只要会用那几个库，机器学习也能做得下去。但你会发现你把数据代进去，效果永远都不好。但是，当你透彻地理解了模型和算法本身，你再调用那几个库的时候，心情是完全不一样的，效果也不一样。
DataMining： Concepts and Techniques， by Jiawei Han and Micheline Kamber 数据挖掘的教材汗牛充栋，之所以推荐这本韩家炜爷爷的，是因为虽然他这本书的出发点是应用，但原理上的内容也一点没有落下，内容非常完整。而且紧跟时代，更新的很快，我看过的是第二版，就已经加进去了social network analysis这种当时的前沿内容。现在已经有第三版了，我还没看过，但应该也加入了不少新内容。其实这本书并不难读，只是篇幅较长，啃起来比较耗时。
其实这两本书里单拎出来一块内容可能又是几本书的节奏，比如bayesian方法，再拿出两三本书来讲也不为过，我个人用到的比较多，而且也确实有不少好书。但并非是所有data scientist都要用到，所以这一块就不再细说。
还有一些印象比较深刻的书：
Big DataGlossary： 主要讲解大数据处理技术及工具，内容涵盖了NoSQL，MapReduce，Storage，Servers，NLP库与工具包，机器学习工具包，数据可视化工具包，数据清洗，序列化指南等等。总之，是一本辞典式的大数据入门指导。
Mining ofMassive Datasets：这本书是斯坦福大学Web Mining的讲义，里面很多内容与韩家炜的Data Mining那本书重合，但这本书里详细地讲了MapReduce的设计原理，PageRank（Google创业时期的核心排序算法，现在也在不断优化更新）讲解得也比较详细。
DevelopingAnalytic Talent： 作者是个从事了十几年数据工作的geek，技术博客写得很有个人风格，写的内容都比较偏门，通常只有具备相关数据处理经验的人能体会出来，丝毫不照顾初学者的感受。比如他会谈到当数据流更新太快时该怎么办，或者MapReduce在什么时候不好用的问题，才不管你懂不懂相关基础原理。所以这本书不太适合初学者阅读。这本书其实是作者的博客文章的集结，用how to become a data scientist的逻辑把他近几年的博客文章串联了起来。
Past， Present and Future of Statistical Science：这本书是由COPSS（统计学社主席委员会，由国际各大统计学会的带头人组成）在50周年出版的一本纪念册，里面有50位统计学家每人分别贡献出的一两篇文章，有的回忆了自己当年如何走上统计学这条路，有的探讨了一些统计学的根本问题，有的谈了谈自己在从事的前沿研究，有的则给年轻一代写下了寄语。非常有爱的一本书。
其它资料
Harvard Data Science：这是H大的Data science在线课，我没有修过，但口碑很好。这门课需要费用8千刀左右，比起华盛顿大学的4千刀的Data science在线课虽贵一倍，但比斯坦福的14千刀要便宜将近一半（而且斯坦福的更偏计算机）。如果想自学，早有好心人分享了slides：（https：//drive.google.com/folderview？id=0BxYkKyLxfsNVd0xicUVDS1dIS0kusp=sharing）和homeworks and solutions： （https：//github.com/cs109/content）
PyData：PyData是来自各个domain的用Python做数据的人每年举行一次的聚会，期间会有各路牛人举行一些规模不大的seminar或workshop，有好心人已经把video上传到github，有兴趣的去认领吧（DataTau/datascience-anthology-pydata · GitHub）
工具
R/Python/MATLAB（必备）：如果是做数据分析和模型开发，以我的观察来看，使用这三种工具的最多。R生来就是一个统计学家开发的软件，所做的事也自然围绕统计学展开。MATLAB虽然算不上是个专业的数据分析工具，但因为很多人不是专业做数据的，做数据还是为了自己的domain expertise（特别是科学计算、信号处理等），而MATLAB又是个强大无比的Domain expertise工具，所以很多人也就顺带让MATLAB也承担了数据处理的工作，虽然它有时候显得效率不高。Python虽然不是做数据分析的专业软件，但作为一个面向对象的高级动态语言，其开源的生态使Python拥有无比丰富的库，Numpy， Scipy 实现了矩阵运算/科学计算，相当于实现了MATLAB的功能，Pandas又使Python能够像R一样处理dataframe，scikit-learn又实现了机器学习。
SQL（必备）：虽然现在人们都说传统的关系型数据库如Oracle、MySQL越来越无法适应大数据的发展，但对于很多人来说，他们每天都有处理数据的需要，但可能一辈子都没机会接触TB级的数据。不管怎么说，不论是用关系型还是非关系型数据库，SQL语言是必须要掌握的技能，用什么数据库视具体情况而定。
MongoDB（可选）：目前最受欢迎的非关系型数据库NoSQL之一，不少人认为MongoDB完全可以取代mySQL。确实MongoDB方便易用，扩展性强，Web2.0时代的必需品。
Hadoop/Spark/Storm（可选）： MapReduce是当前最著名也是运用最广泛的分布式计算框架，由Google建立。Hadoop/Spark/storm都是基于MapReduce的框架建立起来的分布式计算系统，要说他们之间的区别就是，Hadoop用硬盘存储数据，Spark用内存存储数据，Storm只接受实时数据流而不存储数据。一言以蔽之，如果数据是离线的，如果数据比较复杂且对处理速度要求一般，就Hadoop，如果要速度，就Spark，如果数据是在线的实时的流数据，就Storm。
OpenRefine（可选）：Google开发的一个易于操作的数据清洗工具，可以实现一些基本的清洗功能。
Tableau（可选）：一个可交互的数据可视化工具，操作简单，开箱即用。而且图表都设计得非常漂亮。专业版1999美刀，终身使用。媒体和公关方面用得比较多。
Gephi（可选）：跟Tableau类似，都是那种可交互的可视化工具，不需要编程基础，生成的图表在美学和设计上也是花了心血的。更擅长复杂网络的可视化。
来自知乎
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做前端开发9年，推荐你下看下面的6本书
《JavaScript DOM 编程艺术》
超级前端畅销书，作为前端程序员必读两遍以上的书籍，这本书籍特别适合初学前端的新人，前端的核心技术就是JavaScript，同时也是前端的难点。而这本书非常适合入门，通俗易懂，生动的案例可以让初学者更好的进行理解。所提及的很多编程思想却适合低中级层次的前端开发者学习。
《JavaScript权威指南》
同样是前端程序员必读的一本书籍，不仅适合初学者，还适合那些已经在做前端工作的程序员进行随时翻阅。里面涵盖了JavaScript的所有内容，以及web浏览器所实现的JavaScript
API。对于了解js的基础知识，比如对象，数组，语法，作用域，闭包等等都很有帮助。
《JavaScript 高级程序设计》
如果你想把JavaScript非常完全的系统学习一遍，我强烈推荐这本书，这本书可以一直保留，在用这本书的过程中还可以画下重点，以后可以作为参考，是工作中非常强力的帮手。面试的时候也可以很好的应用上，我们俗称的“红宝书”。
《你不知道的JavaScript》
这本书不适合前端的初学者，想要深入的了解JavaScript原理，这是每一个前端程序员必须要研究的一本书籍。要让不求甚解的JavaScript开发者迎难而上，深入语言内部，弄清楚JavaScript每一个零部件的用途。如果可以把这本书吃透，那么以后理解任何东西都可以很快的理解和掌握。
《Vue.js权威指南》
Vue作为现在前端的主流框架，在国内应用最为广泛，所以了解Vue原理必须要啃一本Vue的书籍。我之所以推荐这本，是因为这本书对于引导初用Vue的开发者有着质的提升。从基础知识到主流打包以及源码解析，还有很多实践的案例，都是一本不错的实用性书籍。主要内容包括数据绑定、指令、表单控件绑定、过滤器、组件、表单验证、服务通信、路由和视图、vue-cli、测试开发和调试、源码解析及主流打包构建工具等。该书内容全面，讲解细致，示例丰富，适用于各层次的开发者。
《编程之美》
无论是什么岗位的程序员，必读的一本书籍，没有读过这本书的程序员几乎都是假程序员。这本书有60道算法和程序设计题目，这些题目大部分在近年的笔试，面试中出现过，或者是被微软员工热烈讨论过。作者试图从书中各种有趣的问题出发，引导读者发现问题，分析问题，解决问题，寻找更优的解法。可以大幅度提高自己的编程思维和对于这个行业的深入思考，最终变成技术大牛。
如果不想买纸质版的书籍，到我的前端交流分享群进行下载PDF电子书。
常在这里回答问题，热爱技术，喜欢帮别人解答行业技术问题和行业知识。
如果大家对于学习前端有任何不懂的可以随时来问我，我给你提供一个非常不错的前端交流学习qun：前面是二九六，中间是二一二，后面是五六二。有问题就在里面问我，这样你可以少走很多弯路，做起来有效率，记得多跟有经验的人交流，别闭门造车。如果没有比较好的教程，也可以管我要。
你对此有什么见解，觉得小编推荐的这些前端书籍还靠谱吗？
评论区说出你的想法！
亲，新手学前端的话，这些书籍资料参考一下呗~
1、《JavaScript高级程序设计(第3版) 红皮书 》，适合有一定编程经验的Web应用开发人员阅读，也可作为高校及社会实用技术培训相关专业课程的教材。
2、《JavaScript权威指南(第6版)》 犀牛书，本书不仅适合初学者系统学习，也适合有经验的 JavaScript 开发者随手翻阅。
3、《JavaScript DOM编程艺术 (第2版)》，本书在简洁明快地讲述JavaScript和DOM的基本知识之后，通过几个实例演示了专业水准的网页开发技术，透彻阐述了平稳退化等一批至关重要的 JavaScript编程原则和最佳实践，并全面探讨了HTML5以及jQuery等JavaScript库。
4、《CSS权威指南(第三版)》，不管你是一个有经验的Web开发人员还是一个彻底的初学者，《CSS权威指南(第3版)》都是你的CSS学习源泉。
5、《JavaScript设计模式》，适合JavaScript初学者、前端设计者、JavaScript程序员学习，也可以作为大专院校相关专业师生的学习用书，以及培训学校的教材。
6、《你不知道的JavaScript(上中下卷) 》，本书既适合JavaScript语言初学者了解其精髓，又适合经验丰富的JavaScript开发人员深入学习。
7、《Vue.js权威指南》，该书内容全面，讲解细致，实例丰富，适用于各层次的开发者。
学习路线：
第1阶段：前端页面重构(4周)
内容包含了：(PC端网站布局项目、HTML5+CSS3基础项目、WebApp页面布局项目)
第2阶段：JavaScript高级程序设计(5周)
内容包含：(原生JavaScript交互功能开发项目、面向对象进阶与ES5/ES6应用项目、JavaScript工具库自主研发项目)
第3阶段：PC端全栈项目开发(3周)
内容包含：(jQuery经典交互特效开发、HTTP协议、Ajax进阶与PHP/JAVA开发项目、前端工程化与模块化应用项目、PC端网站开发项目、PC端管理信息系统前端开发项目)
第4阶段：移动端项目开发(6周)
内容包含：(Touch端项目、微信场景项目、应用Angular+Ionic开发WebApp项目、应用Vue.js开发WebApp项目、应用React.js开发WebApp项目)
第5阶段：混合(Hybrid,ReactNative)开发(1周)
内容包含：(微信小程序开发、ReactNative、各类混合应用开发)
第6阶段：NodeJS全栈开发(1周)
内容包括：(WebApp后端系统开发、一、NodeJS基础与NodeJS核心模块二、Express三、noSQL数据库)
希望对你有用~望采纳~