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| 文件名: 大数据零基础到深入-part3-实战.zip | |
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大数据零基础到深入，学完后，理论知识上最少最少可以入门，也可以做出点东西。 大纲如下： 开篇词讲为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术 预习01讲大数据技术发展史：大数据的前世今生 预习02讲大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能 预习03讲大数据应用领域：数据驱动一切 04讲移动计算比移动数据更划算 05讲从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化 06讲新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者 07讲为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架 08讲MapReduce如何让数据完成一次旅行 09讲为什么我们管Yarn叫作资源调度框架 10讲模块答疑：我们能从hadoop学到什么 11讲Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的 12讲我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现 13讲同样的本质，为何Spark可以更高效 14讲BigTable的开源实现：Hbase 15讲流式计算的代表：storm、Flink、SparkStreaming 16讲ZooKeeper是如何保证数据一致性的 17讲模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里 18讲如何自己开发一个大数据SQL引擎 19讲Spark的性能优化案例分析（上） 20讲Spark的性能优化案例分析（下） 21讲从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（上）：Doris的立项 22讲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 23讲大数据基准测试可以带来什么好处 24讲从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统 25讲模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么 26讲互联网产品+大数据产品=大数据平台 27讲大数据从哪里来 28讲知名大厂如何搭建大数据平台 29讲盘点可供中小企业参考的商业大数据平台 30讲当大数据遇上物联网 31讲模块答疑：为什么大数据平台至关重要 32讲互联网运营数据指标与可视化监控 33讲一个电商网站订单下降的数据分析案例 35讲如何利用大数据成为“增长黑客 36讲模块答疑：为什么说数据驱动运营 37讲如何对数据进行分类和预测 38讲如何发掘数据之间的关系 39讲如何预测用户的喜好 40讲机器学习的数学原理是什么 41讲从感知机到神经网络算法 42讲模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域 所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语 结束语讲未来的你，有无限可能 |
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