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大数据分析技术与应用一站式学习(值得收藏)

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大数据分析技术与应用学习教程所谓大数据(Big Data)███,就是需要处理的数据量非常巨大,已经达到了 TB、PB 甚至 EB▓▓、ZB 级别,需要成千上万块硬盘才能存储。传统的技术手段在大数据面前不堪一击▄■▄,只能探索一套新的解决方案。

这套《大数据技术与应用教程》对大数据处理过程中涉及的各种关键技术做了详细的介绍■■■,包括大数据思维、大数据采集、大数据处理▄■▄■、大数据存储、大数据挖掘、大数据应用等各个环节▓▄▓▄,帮助初学者规划了一条完整的学习路线。

这套教程只是一本入门指南手册,目的是给初学者指引方向▄▓,它虽然讲解了大数据的各种技术▓█▄■,但并不非常深入。对于大数据开发人员,还需要结合其它教程深度学习▄■▓;对于大数据从业者,这些知识已经足够了。

优质学习资源▄▓:数据观(中国大数据分析产业观察)中国大数据技术与应用联盟▓█、大数据分析学习路线大数据学习书籍
教程目录:
1. 大数据是什么█■▄?1分钟了解大数据的概念!
2. 大数据时代是什么意思?
3. 大数据的产生和作用(详细分析███)
4. 大数据时代的10个重大变化(长篇神文)
5. 大数据处理的基本流程:数据抽取与集成+数据分析+数据解释
6. 大数据开发涉及到的关键技术有哪些▓▓?
7. 大数据采集技术概述
8. 通过系统日志采集大数据
9. 通过网络爬虫采集大数据
10. Scrapy网络爬虫简介
11. 大数据预处理架构和方法简介
12. 大数据预处理之数据清洗
13. 大数据预处理之数据集成
14. 大数据预处理之数据转换
15. 大数据预处理之数据消减
16. 离散化和数值概念层次树简介
17. 大数据处理技术有哪些?
18. GFS、MapReduce和BigTable▄■▄:Google的三种大数据处理系统
19. Hadoop大数据处理框架简介
20. Hadoop HDFS分布式文件系统简介
21. HDFS基本原理和设计理念
22. HDFS架构和实现机制简介
23. HDFS读取和写入数据简介
24. HDFS两种操作方式:命令行和Java API
25. NoSQL非关系型数据库简介
26. NoSQL数据库类型简介
27. Hadoop HBase数据库简介
28. HBase列式数据模型简介
29. HBase Shell常用命令和基本操作(附带实例)
30. HBase主要运行机制(物理存储和逻辑架构■■■)
31. HBase常用Java API
32. HBase Java API编程实例
33. Hadoop MapReduce简介
34. Hadoop MapReduce架构
35. Hadoop MapReduce工作流程
36. MapReduce实例分析:单词计数
37. MapReduce执行流程和Shuffle过程
38. MapReduce编程实例:单词计数
39. Spark是什么▄■▄■?Spark和Hadoop的区别
40. Spark RDD是什么?
41. Spark总体架构和运行流程
42. Spark生态圈简介
43. Spark开发实例(编程实践)
44. Spark Streaming简介
45. Spark Streaming的系统架构
46. Spark Streaming编程模型
47. Spark DStream相关操作
48. Spark Streaming编程实战(开发实例▓▄▓▄)
49. 数据挖掘是什么?
50. Spark MLlib简介
51. 数据挖掘之分类和预测简介
52. 决策树和朴素贝叶斯算法简介
53. 回归分析预测技术简介
54. 什么是聚类分析?聚类分析方法的类别
55. k-means聚类算法简介
56. DBSCAN聚类算法简介
57. 数据挖掘之关联规则分析简介
58. Apriori算法和FP-Tree算法简介
59. 基于大数据的精准营销
60. 基于大数据的个性化推荐系统
61. 大数据预测(大数据核心应用▄▓)
62. 大数据的其他应用领域
63. 大数据可以应用在哪些行业▓█▄■?
64. 大数据在金融行业的应用
65. 大数据在互联网行业的应用
66. 大数据在物流行业的应用
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