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课程介绍 课程来源于极客时间《从0开始学大数据》 随着近些年大数据技术的发展,以 Hadoop、Spark 为代表的大数据开源项目早已迭代成熟,构建起生态化系统。与此对应,不论是开发者还是企业,关注点也已经从技术......

极客时间-从0开始学大数据

课程介绍

课程介绍

课程来源于极客时间《从0开始学大数据》

随着近些年大数据技术的发展,以 Hadoop、Spark 为代表的大数据开源项目早已迭代成熟,构建起生态化系统。与此对应,不论是开发者还是企业,关注点也已经从技术的演进转向如何更好地应用大数据,去支撑业务和云计算、人工智能的深度融合。在这个智能的时代,不论是否从事大数据开发,掌握大数据的原理和架构也早已成为每个工程师的必备技能。

但是,不论是大数据的技术还是应用,都始终处于动态变化的过程中。对于很多刚开始接触大数据、考虑使用大数据的人来说,这无疑带来了很多困惑。

天天听别人讲大数据,自己也看了不少资料,却不得要领,看不到完整的大数据知识轮廓。即使工作和大数据相关,但仍不清楚大数据平台究竟是如何运作的。领导让我搭建一套大数据平台,而我却是一头雾水,不知从何处入手。

如果你也有这样的困惑,不要着急。其实在很大程度上这是大数据知识体系的繁杂造成的,没有专家的明晰指导,多数人都很难真正做到入门,并且通过构建知识体系达到融会贯通。

在这个专栏里,李智慧将结合自己多年大数据开发、应用的经验,帮助你构建一套立体化的知识体系,并从不同视角、不同领域带你找到你在大数据领域的突破口,真正从普通开发者晋升为拥有大数据思维并能解决复杂问题的技术专家。

一套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。

课程大纲

| ├──01讲大数据技术发展史:大数据的前世今生.html 45.39kb
| ├──01讲大数据技术发展史:大数据的前世今生.mp3 5.00M
| ├──02讲大数据应用发展史:从搜索引擎到人工智能.html 50.46kb
| ├──02讲大数据应用发展史:从搜索引擎到人工智能.mp3 5.26M
| ├──03讲大数据应用领域:数据驱动一切.html 51.42kb
| ├──03讲大数据应用领域:数据驱动一切.mp3 5.21M
| ├──04讲移动计算比移动数据更划算.html 48.75kb
| ├──04讲移动计算比移动数据更划算.mp3 4.83M
| ├──05讲从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.html 47.25kb
| ├──05讲从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.mp3 4.64M
| ├──06讲新技术层出不穷,HDFS依然是存储的王者.html 53.33kb
| ├──06讲新技术层出不穷,HDFS依然是存储的王者.mp3 6.26M
| ├──07讲为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架.html 51.02kb
| ├──07讲为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架.mp3 4.53M
| ├──08讲MapReduce如何让数据完成一次旅行.html 52.06kb
| ├──08讲MapReduce如何让数据完成一次旅行.mp3 5.24M
| ├──09讲为什么我们管Yarn叫作资源调度框架.html 49.28kb
| ├──09讲为什么我们管Yarn叫作资源调度框架.mp3 5.56M
| ├──10讲模块答疑:我们能从Hadoop学到什么.html 56.09kb
| ├──10讲模块答疑:我们能从Hadoop学到什么.mp3 6.35M
| ├──11讲Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的.html 47.31kb
| ├──11讲Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的.mp3 5.49M
| ├──12讲我们并没有觉得MapReduce速度慢,直到Spark出现.html 48.94kb
| ├──12讲我们并没有觉得MapReduce速度慢,直到Spark出现.mp3 5.24M
| ├──13讲同样的本质,为何Spark可以更高效.html 49.87kb
| ├──13讲同样的本质,为何Spark可以更高效.mp3 5.54M
| ├──14讲BigTable的开源实现:HBase.html 45.20kb
| ├──14讲BigTable的开源实现:HBase.mp3 4.70M
| ├──15讲流式计算的代表:Storm、Flink、SparkStreaming.html 49.87kb
| ├──15讲流式计算的代表:Storm、Flink、SparkStreaming.mp3 11.58M
| ├──16讲ZooKeeper是如何保证数据一致性的.html 43.22kb
| ├──16讲ZooKeeper是如何保证数据一致性的.mp3 7.51M
| ├──17讲模块答疑:这么多技术,到底都能用在什么场景里.html 47.75kb
| ├──17讲模块答疑:这么多技术,到底都能用在什么场景里.mp3 9.75M
| ├──18讲如何自己开发一个大数据SQL引擎.html 44.74kb
| ├──18讲如何自己开发一个大数据SQL引擎.mp3 10.38M
| ├──19讲Spark的性能优化案例分析(上).html 43.90kb
| ├──19讲Spark的性能优化案例分析(上).mp3 10.67M
| ├──20讲Spark的性能优化案例分析(下).html 40.42kb
| ├──20讲Spark的性能优化案例分析(下).mp3 10.91M
| ├──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.html 36.18kb
| ├──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.mp3 8.03M
| ├──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.html 37.28kb
| ├──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.mp3 9.65M
| ├──23讲大数据基准测试可以带来什么好处.html 33.70kb
| ├──23讲大数据基准测试可以带来什么好处.mp3 10.19M
| ├──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.html 42.49kb
| ├──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.mp3 8.95M
| ├──25讲模块答疑:我能从大厂的大数据开发实践中学到什么.html 37.74kb
| ├──25讲模块答疑:我能从大厂的大数据开发实践中学到什么.mp3 8.87M
| ├──26讲互联网产品+大数据产品=大数据平台.html 37.32kb
| ├──26讲互联网产品+大数据产品=大数据平台.mp3 9.85M
| ├──27讲大数据从哪里来.html 35.44kb
| ├──27讲大数据从哪里来.mp3 10.77M
| ├──28讲知名大厂如何搭建大数据平台.html 31.18kb
| ├──28讲知名大厂如何搭建大数据平台.mp3 6.75M
| ├──29讲盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.html 38.31kb
| ├──29讲盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.mp3 9.82M
| ├──30讲当大数据遇上物联网.html 40.13kb
| ├──30讲当大数据遇上物联网.mp3 8.24M
| ├──31讲模块答疑:为什么大数据平台至关重要.html 35.76kb
| ├──31讲模块答疑:为什么大数据平台至关重要.mp3 7.81M
| ├──32讲互联网运营数据指标与可视化监控.html 33.03kb
| ├──32讲互联网运营数据指标与可视化监控.mp3 9.16M
| ├──33讲一个电商网站订单下降的数据分析案例.html 31.26kb
| ├──33讲一个电商网站订单下降的数据分析案例.mp3 8.59M
| ├──34 A B测试与灰度发布必知必会.mp3 7.87M
| ├──34 A B测试与灰度发布必知必会.png 5.69M
| ├──35讲如何利用大数据成为“增长黑客”.html 36.54kb
| ├──35讲如何利用大数据成为“增长黑客”.mp3 10.18M
| ├──36讲模块答疑:为什么说数据驱动运营.html 37.28kb
| ├──36讲模块答疑:为什么说数据驱动运营.mp3 10.65M
| ├──37讲如何对数据进行分类和预测.html 38.81kb
| ├──37讲如何对数据进行分类和预测.mp3 11.88M
| ├──38讲如何发掘数据之间的关系.html 41.76kb
| ├──38讲如何发掘数据之间的关系.mp3 11.08M
| ├──39讲如何预测用户的喜好.html 30.27kb
| ├──39讲如何预测用户的喜好.mp3 7.91M
| ├──40讲机器学习的数学原理是什么.html 33.76kb
| ├──40讲机器学习的数学原理是什么.mp3 9.06M
| ├──41讲从感知机到神经网络算法.html 37.30kb
| ├──41讲从感知机到神经网络算法.mp3 9.18M
| ├──42讲模块答疑:软件工程师如何进入人工智能领域.html 32.97kb
| ├──42讲模块答疑:软件工程师如何进入人工智能领域.mp3 8.96M
| ├──结束语讲未来的你,有无限可能.html 39.15kb
| ├──结束语讲未来的你,有无限可能.mp3 3.10M
| ├──开篇词讲为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术.html 39.36kb
| ├──开篇词讲为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术.mp3 2.82M
| ├──所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.html 35.30kb
| └──所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.mp3 2.68M

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