.从0开始学大数据
资源介绍
《从0开始学大数据》是一套全面深入的大数据学习资源，内容涵盖大数据的基础知识、核心概念、算法、开发实践以及在大厂的应用案例。资源从大数据的发展史讲起，逐步深入到Ha、MaRu、HDFS等关键技术，再到Sark、Fk等现代大数据处理框架。还包括大数据平台的搭建、性能优化、数据运营以及与人工智能的结合。无论是大数据初学者还是有一定基础的学者，都能从这套资源中获得宝贵的知识。
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资源228.32 MB0-结束语 (讲)3.73 MB
结束语丨未来的你，有无限可能.pdf2.01 MB
结束语丨未来的你，有无限可能.html1.72 MB09-智慧写给你的寄语 (讲)3.63 MB所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.pdf2.11 MB所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.html1.52 MB08-模块六 大数据算法 (6讲)31.50 MB42丨模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域？.pdf2.30 MB4丨从感知机到神经网络算法.pdf4.04 MB40丨机器学习的数学原理是什么？.pdf1.61 MB39丨如何预测用户的喜好？.pdf2.37 MB38丨如何发掘数据之间的关系？.pdf3.14 MB37丨如何对数据进行分类和预测？.pdf3.80 MB42丨模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域？.html1.85 MB4丨从感知机到神经网络算法.html3.80 MB40丨机器学习的数学原理是什么？.html1.61 MB39丨如何预测用户的喜好？.html1.97 MB38丨如何发掘数据之间的关系？.html2.51 MB37丨如何对数据进行分类和预测？.html2.52 MB07-模块五 大数据分析与运营 (5讲)24.24 MB36丨模块答疑：为什么说数据驱动运营？.pdf4.62 MB35丨如何利用大数据成为“增长黑客”？.pdf1.38 MB34丨A-B测试与灰度发布必知必会.pdf2.00 MB33丨一个电商网站订单下降的数据分析案例.pdf1.94 MB32丨互联网运营数据指标与可视化监控.pdf3.54 MB36丨模块答疑：为什么说数据驱动运营？.html2.73 MB35丨如何利用大数据成为“增长黑客”？.html1.22 MB34丨A-B测试与灰度发布必知必会.html1.57 MB33丨一个电商网站订单下降的数据分析案例.html1.71 MB32丨互联网运营数据指标与可视化监控.html3.53 MB06-模块四 大数据平台与系统集成 (6讲)31.70 MB3丨模块答疑：为什么大数据平台至关重要？.pdf7.36 MB30丨当大数据遇上物联网.pdf1.85 MB29丨盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.pdf1.87 MB28丨知名大厂如何搭建大数据平台？.pdf3.18 MB27丨大数据从哪里来？.pdf2.10 MB26丨互联网产品+大数据产品=大数据平台.pdf1.39 MB3丨模块答疑：为什么大数据平台至关重要？.html4.76 MB30丨当大数据遇上物联网.html1.63 MB29丨盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.html1.79 MB28丨知名大厂如何搭建大数据平台？.html2.72 MB27丨大数据从哪里来？.html1.84 MB26丨互联网产品+大数据产品=大数据平台.html1.21 MB05-模块三 大数据开发实践 (8讲)47.31 MB25丨模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么？.pdf7.93 MB24丨从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.pdf1.55 MB23丨大数据基准测试可以带来什么好处？.pdf2.23 MB22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.pdf5.18 MB2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.pdf3.68 MB20丨Spark的性能优化案例分析（下）.pdf2.90 MB9丨Spark的性能优化案例分析（上）.pdf1.74 MB8丨如何自己开发一个大数据SQL引擎？.pdf2.31 MB25丨模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么？.html4.60 MB24丨从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.html1.20 MB23丨大数据基准测试可以带来什么好处？.html1.87 MB22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.html3.62 MB2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.html2.93 MB20丨Spark的性能优化案例分析（下）.html2.28 MB9丨Spark的性能优化案例分析（上）.html1.32 MB8丨如何自己开发一个大数据SQL引擎？.html1.99 MB04-模块二 大数据生态体系主要产品原理与架构 (7讲)34.57 MB7丨模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里？.pdf4.38 MB6丨ZooKeeper是如何保证数据一致性的？.pdf2.91 MB5丨流式计算的代表：Storm、Flink、SparkStreaming.pdf1.98 MB4丨BigTable的开源实现：HBase.pdf2.18 MB3丨同样的本质，为何Spark可以更高效？.pdf3.06 MB2丨我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现.pdf1.79 MB丨Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的？.pdf2.43 MB7丨模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里？.html2.75 MB6丨ZooKeeper是如何保证数据一致性的？.html2.54 MB5丨流式计算的代表：Storm、Flink、SparkStreaming.html1.74 MB4丨BigTable的开源实现：HBase.html2.25 MB3丨同样的本质，为何Spark可以更高效？.html2.83 MB2丨我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现.html1.54 MB丨Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的？.html2.21 MB03-模块一 Hadoop大数据原理与架构 (7讲)36.73 MB0丨模块答疑：我们能从Hadoop学到什么？.pdf7.99 MB09丨为什么我们管Yarn叫作资源调度框架？.pdf1.78 MB08丨MapReduce如何让数据完成一次旅行？.pdf2.35 MB07丨为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架？.pdf2.31 MB06丨新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者.pdf2.11 MB05丨从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.pdf2.41 MB04丨移动计算比移动数据更划算.pdf2.03 MB0丨模块答疑：我们能从Hadoop学到什么？.html4.31 MB09丨为什么我们管Yarn叫作资源调度框架？.html1.71 MB08丨MapReduce如何让数据完成一次旅行？.html2.23 MB07丨为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架？.html1.77 MB06丨新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者.html1.59 MB05丨从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化.html2.09 MB04丨移动计算比移动数据更划算.html2.04 MB02-预习模块 (3讲)11.16 MB03丨预习03丨大数据应用领域：数据驱动一切.pdf2.05 MB02丨预习02丨大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能.pdf2.40 MB0丨预习0丨大数据技术发展史：大数据的前世今生.pdf1.54 MB03丨预习03丨大数据应用领域：数据驱动一切.html1.96 MB02丨预习02丨大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能.html1.95 MB0丨预习0丨大数据技术发展史：大数据的前世今生.html1.26 MB0-开篇词 (讲)3.74 MB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？.pdf2.19 MB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？.html1.55 MB1、本网站数据来自互联网，通过自动抓取公开网页链接构建数据库，系统将基于链接特征选择性收录符合收录标准的内容
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