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亲，新手学前端的话，这些书籍资料参考一下呗~
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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~
百度百科：
NoSQL与关系型数据库设计理念比较
关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。
特点：
它们可以处理超大量的数据。
它们运行在便宜的PC服务器集群上。
它们击碎了性能瓶颈。
没有过多的操作。
Bootstrap支持
缺点：
但是一些人承认，没有正式的官方支持，万一出了差错会是可怕的，至少很多管理人员是这样看。
此外，nosql并未形成一定标准，各种产品层出不穷，内部混乱，各种项目还需时间来检验
数据分析是一门专业且跨越多个领域的学科，我整理了数据分析师看的书，希望对你有所帮助：
数据分析师的必读书单：Excel
《谁说菜鸟不会数据分析》
知名度比较高的一套书，适合新手，优点是它和数据分析结合，而不是单纯地学习函数。学会函数适用的场景和过程比它本身更重要。
是否需要学习VBA是仁者见仁的答案。我个人不建议。Excel VBA的最大优势是适用性广，哪怕去其他行业其他职位，都离不开Excel，这时候它就是一个工作加分的亮点。但是在互联网行业，对数据分析师，VBA的性价比就不高了。
这里只推荐一本，因为我就翻过上面这本，还没全看…
数据分析师的必读书单：数据可视化
数据可视化的书不多。市面上多以编程为主，面向新手和设计的教程寥寥无几。 如果只是了解图表，看Excel的书籍也管用。
内容很丰富，涉及可视化的方方面面，也囊括更类编程语言和设计软件：Python+JS+R+Excel。作者还有另外一本书《数据之美》。
可视化是一门侧重灵感的学科，有一种入门技巧是从他人设计中学习，从模仿开始，了解他人是如何设计的，这个网络上有大量的信息图可以参考。当然数据分析师更需要的是如何发现，别只学习展示。
英文足够好，可以看Edward Tufte的著作：《The Visual Display of Quantitative Information》、《Envisioning Information》、《Beautiful Evidence》。他是数据可视化的领军人物，他的理念是反对为艺术效果而混淆或者简化数据。暂时没有中文版。
数据分析师的必读书单：分析思维
《金字塔原理》
分析思维首推《金字塔原理》，金字塔原理有些人说它晦涩难懂，我认为是芭芭拉这个老太有骗稿费之嫌，本书包含了报告、写文、演讲等诸多内容。可以细看可以快看。另外还有一本同名案例集，有兴趣可以买。
另外麦肯锡相关的书籍还有《麦肯锡意识》《麦肯锡工具》《麦肯锡方法》等。
《深入浅出数据分析》
深入浅出系列是对新手非常友好的丛书，用生动但啰嗦的语言讲解案例。厚厚的一本书翻起来很快。本书涉及的基础概念比较广，包含一点统计学知识，学下来对数据分析思维会有一个大概了解。
《精益数据分析》
国外的精益系列一直以互联网创业作内容导向，本书也属于此类。如果是互联网行业相关，可以看看。它介绍了不同领域的指标，以及产品不同时期的侧重点。案例都是欧美，这部分做参考用。
接下来的几本，是兴趣向读物。《黑天鹅》能拓展思维，讲叙了不确定性。《思考的技术》，大前研一的著作，也是咨询类经典。如果对咨询向的分析感兴趣，还可以看BCG系列，或者刷CaseBook。《批判性思维》，则是教你如何形成理性思维。
数据分析师的必读书单：SQL
数据库有很多种，常见有Oracle，MySQL，SQL Server等。我推荐学习MySQL，这是互联网公司的主流数据库。以后学习Hadoop生态时，MySQL也是最接近Hive语法的语言。
MySQL不需要专门看书学习，因为数据分析师以查询为主，不需要考虑数据性能、数据安全和架构的问题。使用搜索引擎能解决90%的问题，我就是w3cschool学的。
《MySQL必知必会》
如果真想买书看，可以看这本，适合新手向的学习，看基础概念和查询相关的章节即可。网络上大部分MySQL都是偏DBA的'。
如果想深入，可以看《高性能MySQL》，对分析师没啥用。至于另外一个方向NoSQL，对入门者还是小众了些。
如果有余力，就学习正则表达式吧，清洗数据的工作就靠它了。
数据分析师的必读书单：统计学
统计学是比较大的范围，分析师往后还需要学线性代数和矩阵、关系代数等。初学者不需要掌握所有公式定理的数学推导，懂得如何应用就行用。
《深入浅出统计学》
大概是最啰嗦的深入浅出系列，从卖橡皮鸭到赌博机的案例，囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。书本注重应用和趣味性，数学推理一般。
《商务与经济统计》
国外的经典教材，已经出到第十二版了。国外教材都有丰富有趣的案例，所以读起来会比国内的轻松不少。如果你还在读书，不妨买这本看一看。
名字既然有商务与经济，所以书中辅以了大量的相关案例。书内容很多，看起来不会快，适合细读。
《The Elements of Statistical Learning》
稍微有一些难度的英文书籍，属于进阶版统计学，国外很推崇。如果要往机器学习发展，这本书可以打下很好的基础。
以上书籍的难度是逐步递增的。统计学是机器学习的基础，是概率、矩阵等实际应用。现在已经有很多统计工具，Excel的分析工具库、传统行业的SPSS、SAS以及R、Python等，使用过程都不用计算推导，大学考试才会考，现在都是计算机解决，轻松不少。
数据分析师的必读书单：业务知识
不同领域的业务知识都不一样，这里以互联网举例。
《增长黑客》
增长黑客的概念就是随着这本书的畅销传播开来。增长黑客在国内即是数据分析+运营/产品的复合型人才。这本书好的地方在于拓展思路，告诉我们数据能够做什么，尤其是连AB测试都不清楚的新人。
实际涉及的业务知识不多，我推荐，是希望新人能够了解数据驱动的概念，这本算是我走上数据化运营的启蒙读物了。
《从零开始做运营》
知乎亮哥的书籍，互联网所有的数据都是和运营相关的，如果是新手，就以此学习业务知识。如果已经工作很多，就略过吧。
