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+01-开篇词 (1讲)
00开篇词为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术?.html 00开篇词为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术?.mp3 00开篇词为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术?.pdf +02-预习模块 (3讲) 01预习01大数据技术发展史:大数据的前世今生.html 01预习01大数据技术发展史:大数据的前世今生.mp3 01预习01大数据技术发展史:大数据的前世今生.pdf 02预习02大数据应用发展史:从搜索引擎到人工智能.html 02预习02大数据应用发展史:从搜索引擎到人工智能.mp3 02预习02大数据应用发展史:从搜索引擎到人工智能.pdf 03预习03大数据应用领域:数据驱动一切.html 03预习03大数据应用领域:数据驱动一切.mp3 03预习03大数据应用领域:数据驱动一切.pdf +03-模块一 Hadoop大数据原理与架构 (7讲) 04移动计算比移动数据更划算.html 04移动计算比移动数据更划算.mp3 04移动计算比移动数据更划算.pdf 05从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.html 05从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.mp3 05从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.pdf 06新技术层出不穷,HDFS依然是存储的王者.html 06新技术层出不穷,HDFS依然是存储的王者.mp3 06新技术层出不穷,HDFS依然是存储的王者.pdf 07为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架?.html 07为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架?.mp3 07为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架?.pdf 08MapReduce如何让数据完成一次旅行?.html 08MapReduce如何让数据完成一次旅行?.mp3 08MapReduce如何让数据完成一次旅行?.pdf 09为什么我们管Yarn叫作资源调度框架?.html 09为什么我们管Yarn叫作资源调度框架?.mp3 09为什么我们管Yarn叫作资源调度框架?.pdf 10模块答疑:我们能从Hadoop学到什么?.html 10模块答疑:我们能从Hadoop学到什么?.mp3 10模块答疑:我们能从Hadoop学到什么?.pdf +04-模块二 大数据生态体系主要产品原理与架构 (7讲) 11Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的?.html 11Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的?.mp3 11Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的?.pdf 12我们并没有觉得MapReduce速度慢,直到Spark出现.html 12我们并没有觉得MapReduce速度慢,直到Spark出现.mp3 12我们并没有觉得MapReduce速度慢,直到Spark出现.pdf 13同样的本质,为何Spark可以更高效?.html 13同样的本质,为何Spark可以更高效?.mp3 13同样的本质,为何Spark可以更高效?.pdf 14BigTable的开源实现:HBase.html 14BigTable的开源实现:HBase.mp3 14BigTable的开源实现:HBase.pdf 15流式计算的代表:Storm、Flink、SparkStreaming.html 15流式计算的代表:Storm、Flink、SparkStreaming.mp3 15流式计算的代表:Storm、Flink、SparkStreaming.pdf 16ZooKeeper是如何保证数据一致性的?.html 16ZooKeeper是如何保证数据一致性的?.mp3 16ZooKeeper是如何保证数据一致性的?.pdf 17模块答疑:这么多技术,到底都能用在什么场景里?.html 17模块答疑:这么多技术,到底都能用在什么场景里?.mp3 17模块答疑:这么多技术,到底都能用在什么场景里?.pdf +05-模块三 大数据开发实践 (8讲) 18如何自己开发一个大数据SQL引擎?.html 18如何自己开发一个大数据SQL引擎?.mp3 18如何自己开发一个大数据SQL引擎?.pdf 19Spark的性能优化案例分析(上).html 19Spark的性能优化案例分析(上).mp3 19Spark的性能优化案例分析(上).pdf 20Spark的性能优化案例分析(下).html 20Spark的性能优化案例分析(下).mp3 20Spark的性能优化案例分析(下).pdf 21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 21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 21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 22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 22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 22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 23大数据基准测试可以带来什么好处?.html 23大数据基准测试可以带来什么好处?.mp3 23大数据基准测试可以带来什么好处?.pdf 24从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.html 24从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.mp3 24从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.pdf 25模块答疑:我能从大厂的大数据开发实践中学到什么?.html 25模块答疑:我能从大厂的大数据开发实践中学到什么?.mp3 25模块答疑:我能从大厂的大数据开发实践中学到什么?.pdf +06-模块四 大数据平台与系统集成 (6讲) 26互联网产品+大数据产品=大数据平台.html 26互联网产品+大数据产品=大数据平台.mp3 26互联网产品+大数据产品=大数据平台.pdf 27大数据从哪里来?.html 27大数据从哪里来?.mp3 27大数据从哪里来?.pdf 28知名大厂如何搭建大数据平台?.html 28知名大厂如何搭建大数据平台?.mp3 28知名大厂如何搭建大数据平台?.pdf 29盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.html 29盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.mp3 29盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.pdf 30当大数据遇上物联网.html 30当大数据遇上物联网.mp3 30当大数据遇上物联网.pdf 31模块答疑:为什么大数据平台至关重要?.html 31模块答疑:为什么大数据平台至关重要?.mp3 31模块答疑:为什么大数据平台至关重要?.pdf +07-模块五 大数据分析与运营 (5讲) 32互联网运营数据指标与可视化监控.html 32互联网运营数据指标与可视化监控.mp3 32互联网运营数据指标与可视化监控.pdf 33一个电商网站订单下降的数据分析案例.html 33一个电商网站订单下降的数据分析案例.mp3 33一个电商网站订单下降的数据分析案例.pdf 34A-B测试与灰度发布必知必会.html 34A-B测试与灰度发布必知必会.mp3 34A-B测试与灰度发布必知必会.pdf 35如何利用大数据成为“增长黑客”?.html 35如何利用大数据成为“增长黑客”?.mp3 35如何利用大数据成为“增长黑客”?.pdf 36模块答疑:为什么说数据驱动运营?.html 36模块答疑:为什么说数据驱动运营?.mp3 36模块答疑:为什么说数据驱动运营?.pdf +08-模块六 大数据算法 (6讲) 37如何对数据进行分类和预测?.html 37如何对数据进行分类和预测?.mp3 37如何对数据进行分类和预测?.pdf 38如何发掘数据之间的关系?.html 38如何发掘数据之间的关系?.mp3 38如何发掘数据之间的关系?.pdf 39如何预测用户的喜好?.html 39如何预测用户的喜好?.mp3 39如何预测用户的喜好?.pdf 40机器学习的数学原理是什么?.html 40机器学习的数学原理是什么?.mp3 40机器学习的数学原理是什么?.pdf 41从感知机到神经网络算法.html 41从感知机到神经网络算法.mp3 41从感知机到神经网络算法.pdf 42模块答疑:软件工程师如何进入人工智能领域?.html 42模块答疑:软件工程师如何进入人工智能领域?.mp3 42模块答疑:软件工程师如何进入人工智能领域?.pdf +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 所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.mp3 所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.pdf +10-结束语 (1讲) 结束语未来的你,有无限可能.html 结束语未来的你,有无限可能.mp3 结束语未来的你,有无限可能.pdf |
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