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免费的大数据学习资料,这一份就足够

p柯西
 p柯西
发布于 06/14 01:14
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  朋友不在于多,知心就好;资料不在于多,精致就好。一份专业的大数据学习资料才是学习大数据的利刃。小编分享的这套大数据学习资料将从学习大纲、书籍、视频教程分别分享。

在这里还是要推荐下我自己建的***大数据学习交流群:784557197***,群里都是学大数据开发的,如果你正在学习大数据 ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有大数据软件开发相关的),包括我自己整理的一份2018最新的大数据进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。

#大数据学习资料之大数据学习大纲

  # 阶段一、 Java语言基础

  Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

  ### 阶段二、 HTML、CSS与JavaScript

  PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

  ### 阶段三、 JavaWeb和数据库

  数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

  ### 阶段四、 Linux&Hadoopt体系

  Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

  ### 阶段五、 实战(一线公司真实项目)

  数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

  ### 阶段六、 Spark生态体系

  Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一:基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二:新浪网(www.sina.com.cn)

  ### 阶段七、 Storm生态体系

  storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一:日志告警系统项目、实战二:猜你喜欢推荐系统实战

  ### 阶段八、 大数据分析 —AI(人工智能)

  # Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

  ### 1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目:户外设备识别分析

  大数据学习资料之学习书籍

  ### 1、《为数据而生》

  书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下,相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。

  ### 2、《智能时代》

  这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍,分别以技术和思维方式的改变为主线,从工业革命这个角度嵌入,顺理成章的延伸出大数据与智能化,但是没有将过多笔墨放在技术的深究上,而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业,这正是作者的用心之处。

  ### 3、《R语言预测实战》

  R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域,主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高,备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测,可以兼具效率与价值于一身。

  ### 3、《数据之巅》

  这本书中,从小数据时代到大数据的崛起,作者以宏大的历史观、文化观、大数据观,给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。

  ### 4、《Hadoop权威指南》

  《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始,由浅入深,结合理论和实践,全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。

  ### 5、《Hive编程指南》

  《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南,旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。

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