大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于网络系统建设与运维初级职业教材的问题，于是小编就整理了2个相关介绍网络系统建设与运维初级职业教材的解答，让我们一起看看吧。
要做运维工程师，应前期读什么书籍，还应该具备哪些知识体系？
数据库基础，常用的数据库能够熟悉基本操作，比如对数据的增删改查，数据的备份恢复，数据库的安装，角色的创建等等，会的越多越好。然后就是操作系统，服务器的操作系统，windows，linux常用的操作等。这些是一些书本上的知识，还有有些知识平时积累的，和客户，和用户交流的能力，这个也很重要。如果你再会一点编程上的知识那就更好了，有些小问题自己可以修改修改。
大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐？
可以去大数据的公司上班或者培训就能更好的学习，首先你先了解大数据是什么，自己的方向是什么。
整体了解数据分析师
新人们被大数据，人工智能，21世纪是数据分析师的时代，立志成为一名数据分析师。数据分析到底是干什么的？数据分析都包含什么内容。
在开始前期呢 建议先看 一下 市面上讲数据分析内容的书籍，比如《大数据时代》《互联网+大数据》的一些基础的知识书籍，另外最好的是能找到外国人编写的 因为讲得比较全面 一点。但对于新人们还是有作用的，重点了解数据分析的流程，应用场景，以及书中提到的若干数据分析工具，5—6个小时，足够你对数据分析的了解与认识了。
了解统计学的知识
15—20个小时 进入了解一下统计学知识，作为入门就足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多统计知识。
要了解常用数理统计模型，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。
学习初级工具
20个小时，对于非技术类数据分析人员，初级工具只推荐一个：EXCEL.。基础篇必须学习，也可以用其他EXCEL进阶书籍。也可以学习网上的各种公开课。
本阶段重点要学习的是EXCEL中级功能使用（数据透视表，函数，各类图表适用场景及如何制作），如有余力可学习VBA
提升PPT能力
10个小时，作为数据分析人员，PPT制作能力是极其重要的一项能力。因此需要花一点时间来了解如何做重点突出，信息明确的PPT。以及如何把各类图表插入到PPT中而又便于更新数据，10个小时并不算多，但已经足够。你没有做过PPT的话，需要再增加多一点时间学习。
了解数据库和编程语言
10个小时 这个阶段有两个目标：学习基础的数据库和编程知识以提升你将来的工作效率，以及测试一下你适合学习哪一种高级数据分析工具。对于前面，数据库建议学MySQL，编程语言建议学Python数据库学到联合查询就好了，性能优化，备份那些内容用不到，Python能多学就多学点 反正对你也没有坏处。
学习高级工具
10个小时 虽然EXCEL可以解决70%以上的问题，但剩下的30%还是需要高级工具来做，高级分析工具有两个选择：SPSS和R。虽然R有各种各样的好处，但我给的建议是根据你的上一步中的学习感觉来定学哪一个工具，要是学编程语言学的很痛苦，就学SPSS,要是学的很快乐，就学R不管用哪一种工具，都要把你学统计学时候学会的重点模型跑一边，学会建立和小幅度优化模型即可。
目前大数据的技术体系已经非常庞大了，初学者要根据自己的发展规划来制定学习规划，入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。
对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说，入门大数据可以先从编程语言开始，接着学习大数据平台知识，然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上，可以重点考虑一下Java语言，相对于其他编程语言来说，目前Java岗位的人才需求量相对大一些。
对于要从事算法岗的同学来说，入门大数据也可以分成三个阶段，第一个阶段是编程语言的学习，第二个阶段是学习算法基础，这个阶段需要学习一下统计学、机器学习相关知识，为后续奠定一个基础，第三个阶段是结合场景来开展算法实践，这个阶段也需要掌握大数据平台的相关知识。
如果仅仅想通过学习大数据技术来提升自己的数据力，本身并没有从事大数据岗位的想法，那么入门大数据可以从学习Python语言开始，然后进一步学习基于Python语言来完成数据分析，这个过程同样要考虑到应用场景的问题，可以跟自己的专业方向相结合。
从整个大数据的技术体系结构来看，大数据技术涉及到数据采集、整理、存储、分析、呈现、应用和安全等领域，这些领域都可以采用单独学习的方式，比如既可以从数据采集开始学起，也可以从数据分析开始学起，但是不论从哪个领域开始学起，一定要重视与场景相结合，不能脱离场景来学习大数据技术。
最后，如果有学习大数据相关的问题，可以向我发起咨询。
到此，以上就是小编对于网络系统建设与运维初级职业教材的问题就介绍到这了，希望介绍关于网络系统建设与运维初级职业教材的2点解答对大家有用。
