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  • 文章介绍
  • 课程简介:

    完整的大数据知识体系,将包含 6 个模块。

    模块一 Hadoop 大数据原理与架构

    为什么讲大数据都要从 Hadoop 开始?大数据的问题和挑战不同以往,它的处理方法与技巧也颇有不同。理解大数据面对的问题以及处理技巧,是构建大数据知识体系的源头。理解大数据,从理解 Hadoop 开始。

    模块二 大数据生态体系主要产品原理与架构

    大数据领域不只有 Hadoop,还有数据仓库 Hive、NoSQL 系统 HBase、计算引擎 Spark、流计算引擎 Storm、Flink,以及分布式一致性解决方案 ZooKeeper 等,它们构成了一个完整的大数据生态体系,解决各种场景下的不同问题。

    模块三 大数据开发实践

    本模块以大数据开发者的视角重新审视大数据的各个方面,结合作者在阿里巴巴、Intel 从事大数据开发的实践经历,从“局内人”的视角为你揭秘大数据开发的内里乾坤。

    模块四 大数据平台与系统集成

    大数据从哪里来?算出来的结果又到哪里去?如何将大数据技术集成到当前系统中去?需不需要自己开发?有没有商业的解决方案?这可能是使用大数据时最迫切需要解决的问题。

    模块五 大数据分析与运营

    数据分析是大数据应用的一个重要场景,互联网企业运营常用的数据分析指标有哪些?如何呈现?数据分析结果异常了,企业关键绩效指标下滑了,该如何去追踪定位其原因?这些应用场景和问题答案都可以在本模块中找到。

    模块六 大数据算法

    大数据最激动人心的应用还是大数据机器学习,但大数据机器学习算法是不是真的有那么难?数学不好还能不能学好、用好大数据算法呢?这个模块告诉你,其实大数据算法并不难,原理一样很简单。

    课程目录:

    从0开始学大数据 /
    ├──01-开篇词 (1讲)
    | ├──00丨开篇词丨为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术?.html 1.55M
    | ├──00丨开篇词丨为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术?.mp3 2.95M
    | └──00丨开篇词丨为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术?.pdf 2.19M
    ├──02-预习模块 (3讲)
    | ├──01丨预习01丨大数据技术发展史:大数据的前世今生.html 1.26M
    | ├──01丨预习01丨大数据技术发展史:大数据的前世今生.mp3 5.06M
    | ├──01丨预习01丨大数据技术发展史:大数据的前世今生.pdf 1.54M
    | ├──02丨预习02丨大数据应用发展史:从搜索引擎到人工智能.html 1.95M
    | ├──02丨预习02丨大数据应用发展史:从搜索引擎到人工智能.mp3 5.33M
    | ├──02丨预习02丨大数据应用发展史:从搜索引擎到人工智能.pdf 2.40M
    | ├──03丨预习03丨大数据应用领域:数据驱动一切.html 1.96M
    | ├──03丨预习03丨大数据应用领域:数据驱动一切.mp3 5.34M
    | └──03丨预习03丨大数据应用领域:数据驱动一切.pdf 2.05M
    ├──03-模块一 Hadoop大数据原理与架构 (7讲)-更多精彩课程请加AG110360
    | ├──04丨移动计算比移动数据更划算.html 2.04M
    | ├──04丨移动计算比移动数据更划算.mp3 4.96M
    | ├──04丨移动计算比移动数据更划算.pdf 2.03M
    | ├──05丨从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.html 2.09M
    | ├──05丨从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.mp3 4.65M
    | ├──05丨从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.pdf 2.41M
    | ├──06丨新技术层出不穷,HDFS依然是存储的王者.html 1.59M
    | ├──06丨新技术层出不穷,HDFS依然是存储的王者.mp3 6.27M
    | ├──06丨新技术层出不穷,HDFS依然是存储的王者.pdf 2.11M
    | ├──07丨为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架?.html 1.77M
    | ├──07丨为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架?.mp3 4.65M
    | ├──07丨为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架?.pdf 2.31M
    | ├──08丨MapReduce如何让数据完成一次旅行?.html 2.23M
    | ├──08丨MapReduce如何让数据完成一次旅行?.mp3 5.26M
    | ├──08丨MapReduce如何让数据完成一次旅行?.pdf 2.35M
    | ├──09丨为什么我们管Yarn叫作资源调度框架?.html 1.71M
    | ├──09丨为什么我们管Yarn叫作资源调度框架?.mp3 5.57M
    | ├──09丨为什么我们管Yarn叫作资源调度框架?.pdf 1.78M
    | ├──10丨模块答疑:我们能从Hadoop学到什么?.html 4.31M
    | ├──10丨模块答疑:我们能从Hadoop学到什么?.mp3 6.37M
    | └──10丨模块答疑:我们能从Hadoop学到什么?.pdf 7.99M
    ├──04-模块二 大数据生态体系主要产品原理与架构 (7讲)
    | ├──11丨Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的?.html 2.21M
    | ├──11丨Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的?.mp3 5.50M
    | ├──11丨Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的?.pdf 2.43M
    | ├──12丨我们并没有觉得MapReduce速度慢,直到Spark出现.html 1.54M
    | ├──12丨我们并没有觉得MapReduce速度慢,直到Spark出现.mp3 5.30M
    | ├──12丨我们并没有觉得MapReduce速度慢,直到Spark出现.pdf 1.79M
    | ├──13丨同样的本质,为何Spark可以更高效?.html 2.83M
    | ├──13丨同样的本质,为何Spark可以更高效?.mp3 5.55M
    | ├──13丨同样的本质,为何Spark可以更高效?.pdf 3.06M
    | ├──14丨BigTable的开源实现:HBase.html 2.25M
    | ├──14丨BigTable的开源实现:HBase.mp3 4.72M
    | ├──14丨BigTable的开源实现:HBase.pdf 2.18M
    | ├──15丨流式计算的代表:Storm、Flink、SparkStreaming.html 1.74M
    | ├──15丨流式计算的代表:Storm、Flink、SparkStreaming.mp3 5.82M
    | ├──15丨流式计算的代表:Storm、Flink、SparkStreaming.pdf 1.98M
    | ├──16丨ZooKeeper是如何保证数据一致性的?.html 2.54M
    | ├──16丨ZooKeeper是如何保证数据一致性的?.mp3 3.90M
    | ├──16丨ZooKeeper是如何保证数据一致性的?.pdf 2.91M
    | ├──17丨模块答疑:这么多技术,到底都能用在什么场景里?.html 2.75M
    | ├──17丨模块答疑:这么多技术,到底都能用在什么场景里?.mp3 4.90M
    | └──17丨模块答疑:这么多技术,到底都能用在什么场景里?.pdf 4.38M
    ├──05-模块三 大数据开发实践 (8讲)
    | ├──18丨如何自己开发一个大数据SQL引擎?.html 1.99M
    | ├──18丨如何自己开发一个大数据SQL引擎?.mp3 5.22M
    | ├──18丨如何自己开发一个大数据SQL引擎?.pdf 2.31M
    | ├──19丨Spark的性能优化案例分析(上).html 1.32M
    | ├──19丨Spark的性能优化案例分析(上).mp3 5.48M
    | ├──19丨Spark的性能优化案例分析(上).pdf 1.74M
    | ├──20丨Spark的性能优化案例分析(下).html 2.28M
    | ├──20丨Spark的性能优化案例分析(下).mp3 5.47M
    | ├──20丨Spark的性能优化案例分析(下).pdf 2.90M
    | ├──21丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计(上):Doris的立项.html 2.93M
    | ├──21丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计(上):Doris的立项.mp3 4.04M
    | ├──21丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计(上):Doris的立项.pdf 3.68M
    | ├──22丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计(下):架构与创新.html 3.62M
    | ├──22丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计(下):架构与创新.mp3 4.97M
    | ├──22丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计(下):架构与创新.pdf 5.18M
    | ├──23丨大数据基准测试可以带来什么好处?.html 1.87M
    | ├──23丨大数据基准测试可以带来什么好处?.mp3 5.13M
    | ├──23丨大数据基准测试可以带来什么好处?.pdf 2.23M
    | ├──24丨从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.html 1.20M
    | ├──24丨从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.mp3 4.62M
    | ├──24丨从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.pdf 1.55M
    | ├──25丨模块答疑:我能从大厂的大数据开发实践中学到什么?.html 4.60M
    | ├──25丨模块答疑:我能从大厂的大数据开发实践中学到什么?.mp3 4.51M
    | └──25丨模块答疑:我能从大厂的大数据开发实践中学到什么?.pdf 7.93M
    ├──06-模块四 大数据平台与系统集成 (6讲)
    | ├──26丨互联网产品+大数据产品=大数据平台.html 1.21M
    | ├──26丨互联网产品+大数据产品=大数据平台.mp3 4.95M
    | ├──26丨互联网产品+大数据产品=大数据平台.pdf 1.39M
    | ├──27丨大数据从哪里来?.html 1.84M
    | ├──27丨大数据从哪里来?.mp3 5.53M
    | ├──27丨大数据从哪里来?.pdf 2.10M
    | ├──28丨知名大厂如何搭建大数据平台?.html 2.72M
    | ├──28丨知名大厂如何搭建大数据平台?.mp3 3.40M
    | ├──28丨知名大厂如何搭建大数据平台?.pdf 3.18M
    | ├──29丨盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.html 1.79M
    | ├──29丨盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.mp3 4.94M
    | ├──29丨盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.pdf 1.87M
    | ├──30丨当大数据遇上物联网.html 1.63M
    | ├──30丨当大数据遇上物联网.mp3 4.15M
    | ├──30丨当大数据遇上物联网.pdf 1.85M
    | ├──31丨模块答疑:为什么大数据平台至关重要?.html 4.76M
    | ├──31丨模块答疑:为什么大数据平台至关重要?.mp3 3.98M
    | └──31丨模块答疑:为什么大数据平台至关重要?.pdf 7.36M
    ├──07-模块五 大数据分析与运营 (5讲)
    | ├──32丨互联网运营数据指标与可视化监控.html 3.53M
    | ├──32丨互联网运营数据指标与可视化监控.mp3 4.61M
    | ├──32丨互联网运营数据指标与可视化监控.pdf 3.54M
    | ├──33丨一个电商网站订单下降的数据分析案例.html 1.71M
    | ├──33丨一个电商网站订单下降的数据分析案例.mp3 4.44M
    | ├──33丨一个电商网站订单下降的数据分析案例.pdf 1.94M
    | ├──34丨A-B测试与灰度发布必知必会.html 1.57M
    | ├──34丨A-B测试与灰度发布必知必会.mp3 3.96M
    | ├──34丨A-B测试与灰度发布必知必会.pdf 2.00M
    | ├──35丨如何利用大数据成为“增长黑客”?.html 1.22M
    | ├──35丨如何利用大数据成为“增长黑客”?.mp3 5.12M
    | ├──35丨如何利用大数据成为“增长黑客”?.pdf 1.38M
    | ├──36丨模块答疑:为什么说数据驱动运营?.html 2.73M
    | ├──36丨模块答疑:为什么说数据驱动运营?.mp3 5.47M
    | └──36丨模块答疑:为什么说数据驱动运营?.pdf 4.62M
    ├──08-模块六 大数据算法 (6讲)-更多精彩课程请加AG110360
    | ├──37丨如何对数据进行分类和预测?.html 2.52M
    | ├──37丨如何对数据进行分类和预测?.mp3 5.97M
    | ├──37丨如何对数据进行分类和预测?.pdf 3.80M
    | ├──38丨如何发掘数据之间的关系?.html 2.51M
    | ├──38丨如何发掘数据之间的关系?.mp3 5.57M
    | ├──38丨如何发掘数据之间的关系?.pdf 3.14M
    | ├──39丨如何预测用户的喜好?.html 1.97M
    | ├──39丨如何预测用户的喜好?.mp3 3.98M
    | ├──39丨如何预测用户的喜好?.pdf 2.37M
    | ├──40丨机器学习的数学原理是什么?.html 1.61M
    | ├──40丨机器学习的数学原理是什么?.mp3 4.61M
    | ├──40丨机器学习的数学原理是什么?.pdf 1.61M
    | ├──41丨从感知机到神经网络算法.html 3.80M
    | ├──41丨从感知机到神经网络算法.mp3 4.67M
    | ├──41丨从感知机到神经网络算法.pdf 4.04M
    | ├──42丨模块答疑:软件工程师如何进入人工智能领域?.html 1.85M
    | ├──42丨模块答疑:软件工程师如何进入人工智能领域?.mp3 4.62M
    | └──42丨模块答疑:软件工程师如何进入人工智能领域?.pdf 2.30M
    ├──09-智慧写给你的寄语 (1讲)
    | ├──所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.html 1.52M
    | ├──所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.mp3 1.47M
    | └──所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.pdf 2.11M
    └──10-结束语 (1讲)
    | ├──结束语丨未来的你,有无限可能.html 1.72M
    | ├──结束语丨未来的你,有无限可能.mp3 1.57M
    | └──结束语丨未来的你,有无限可能.pdf 2.01M

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