书籍名称有哪些？

一、书籍名称有哪些？

五大类分为：

1、马克思主义、列宁主义、毛泽东思想

2、哲学

3、社会科学

4、自然科学

5、综合性图书。

22类分为：

1、马克思主义、列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论

2、哲学、宗教

3、社会科学总论

4、政治、法律

5、军事

6、经济

7、文化、科学、教育、体育

8 、语言、文字

9、文学

10、艺术

11、历史、地理

12、自然科学总论

13、数理科学和化学

14、天文学、地球科学

15、生物科学

16、医药、卫生

17、农业科学

18、工业技术

19、交通运输

20、航空、航天

21、环境科学、安全科学

22、综合性图书

二、大数据领域十大必读书籍？

1. 《数据挖掘：实用机器大数据分析技术》是大数据领域的经典之作，系统讲解机器学习、数据挖掘以及统计分析等的实用技术。2. 《Spark快速大数据分析》详细介绍了Spark的编程模型、核心技术以及优化调优等内容，是快速入门Spark的良心之选。3. 《大数据面面观》从历史、概念、技术和应用等多个层面深入介绍了大数据的全貌，理论与实践并重，适合初学者阅读。4. 《Hadoop权威指南》详细介绍了大数据处理框架Hadoop的实现原理和应用场景，是入门Hadoop的首选。5. 《基于大数据的机器学习》涵盖机器学习基础、评估指标、常用算法等内容，全面介绍面向大数据的机器学习方法。6. 《Python数据科学手册》介绍了基于Python进行数据分析的方法和工具，内容丰富，适合学习Python的数据科学工作者。7. 《数据挖掘导论》系统讲解数据挖掘中的概念、技术和应用，深入浅出，适合入门学习数据挖掘的初学者。8. 《深度学习》是深度学习领域的经典之作，详细介绍了深度学习的理论、算法、工具和应用等。9. 《R语言实战》介绍了基于R语言进行数据分析的方法和工具，手把手教学，适合学习R语言的数据分析师。10. 《数据可视化之美》详细介绍了数据可视化的概念、原理、技术和应用，提供了实用的数据可视化工具和技巧。

三、大数据书籍推荐？

查看以下几本推荐的大数据书籍：《大数据：创新、变革与商业价值》、《利用大数据提升企业竞争力》、《权威指南：BI与大数据分析》、《大数据和机器学习》。

四、有关教育的书籍名称？

1.陶行知《中国教育改造》：教育救国的思想

2.晏阳初《平民教育与乡村建设运动》“世界平民教育之父”

3.郭秉文《中国教育制度沿革史》 一本书了解中国教育史，是第一本以非中国传统视角、用英文介绍中国教育体制沿革的书。

4.张雪门《幼稚园教材研究 幼稚教育新论》

5.陈友松《中国教育财政之改进》中国教育财政学的第一部专书，奠定了研究教育财政学的典范

6.舒新城《近代中国留学史 近代中国教育思想史》中国近代第一部研究留学问题的专著，中国教育史学科建立的标志，是研究有关中国留学历史的必读书目，也为日后书写中国留学教育史贡献了基本范式。

五、好听的系列书籍名称？

瓦卢亚王朝三部曲：《玛戈王后》《蒙梭罗夫人》《四十五卫士》

六、关于时间的书籍名称？

《时间机器》（The Time Machine），[英]H·G·威尔斯（HG Wells）著

即便现在的眼光来看，这本1895年出版的科幻小说依然精彩绝伦！与大多数19世纪晚期时间旅行题材的作品不同，威尔斯小说中的主角并不是一个被动的特工：这本书中的主人公有一个特殊装置，他能够通过这个装置自由前往现在、过去与未来的任何一个时间点。威尔斯对当时与记忆、意识、视觉感知、心理暗示以及心理幻觉有关的各类科学文献颇有研究，比如在《时间机器》的第一章里，他就简明扼要地介绍了“时间知觉”的概念。书中，当时间机器即将踏上它的处女航时，威尔斯安排了一个心理学家的角色来为它拨动按钮，这也许是他在以自己的方式致敬心理学——这个为他的创作提供了很多背景支持的领域吧。

《时间旅行》（Time Travel），[美]詹姆斯·格列柯（James Gleick）著

格列柯在《时间旅行》这本书里对以前与“时间旅行”这个主题相关的作品做了详细而深入的探讨，通过对这些作品的分析，格列柯讨论了真正实现时间旅行的（完全不可能的）可能性，读来十分有趣，引人入胜。他几乎对每个领域都有所涉及——赛博空间、时间胶囊、宿命论；神秘博士、巴门尼德（古希腊哲学家）、纳博科夫（作家，《洛丽塔》作者）等等。这本书会告诉读者，为什么我们不能满足于仅活在当下。

七、绿色环保书籍名称？

《绿色生活》是2008年新华出版社出版的图书，作者是坦尼娅·哈。

本书中的“绿色”涵义是环保、健康、安全与节省。无论是选择化妆品、购买家用电器、装修住宅、节省能源，还是孕育一个小孩，本书引导你如何在不牺牲你原有生活方式的情况下做出改变。

八、有关数据分类的书籍？

以下是一些：1. 《数据挖掘概念与技术》：这本书涵盖了数据分类的各个方面，包括贝叶斯分类器、决策树、人工神经网络等。2. 《机器学习》：这本书是机器学习领域的经典著作，涵盖了包括聚类、分类、回归等在内的机器学习算法。3. 《数据科学实战》：这本书详细介绍了如何使用Python和R等语言进行数据分类，包括决策树、支持向量机等算法。4. 《大数据分析》：这本书涵盖了大数据分析的各个方面，包括数据预处理、数据分类等，同时也介绍了许多实际应用案例。5. 《数据挖掘导论》：这本书是数据挖掘领域的经典著作，详细介绍了各种数据挖掘算法，包括分类、聚类等。6. 《统计学》：这本书介绍了统计学的基本原理和方法，包括回归分析、方差分析等，这些方法在数据分类中都有应用。7. 《机器学习实战》：这本书通过多个案例介绍了如何将机器学习算法应用于实际问题中，包括分类问题。8. 《深度学习实战》：这本书介绍了深度学习算法的原理和应用，包括卷积神经网络、循环神经网络等，这些算法可以用于解决分类问题。9. 《数据分类技术》：这本书详细介绍了各种数据分类技术的原理和应用，包括决策树、贝叶斯分类器、支持向量机等。10. 《数据分析实战》：这本书通过多个案例介绍了如何将数据分析技术应用于实际问题中，包括分类问题。

九、篮球数据分析书籍？

篮球规则与数据分析战术这本书不错

十、科研数据统计书籍？

《统计学》《探索性数据分析》《应用线性回归》