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荒川大數(shù)據(jù)技術基礎 22 講,直擊大數(shù)據(jù)核心價值,抓住智能時代掘金利器

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荒川大數(shù)據(jù)技術基礎 22 講,直擊大數(shù)據(jù)核心價值,抓住智能時代掘金利器資源簡介:

?大數(shù)據(jù)技術基礎 22 講,直擊大數(shù)據(jù)核心價值,抓住智能時代掘金利器。串聯(lián)起數(shù)據(jù)生產(chǎn)、數(shù)據(jù)收集 、數(shù)據(jù)傳輸、 數(shù)據(jù)存儲、 數(shù)據(jù)挖掘 、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應用這條數(shù)據(jù)流轉的鏈條,為你講解大數(shù)據(jù)體系,共分 5 個模塊,共 22 篇。

 

荒川大數(shù)據(jù)技術基礎 22 講,直擊大數(shù)據(jù)核心價值,抓住智能時代掘金利器課程目錄

[6512] 開篇詞? 如何在龐大的大數(shù)據(jù)體系中明確路徑?.md

[6513] 01? 從天氣預報看什么是大數(shù)據(jù).md

[6514] 02? 從萌芽到爆發(fā),大數(shù)據(jù)經(jīng)歷了哪些發(fā)展?.md

[6515] 03? 為了追趕當下趨勢,我們要做什么思想準備?.md

[6516] 04? 阿里美團這些大廠都在用什么大數(shù)據(jù)架構?.md

[6517] 05? 大數(shù)據(jù)開發(fā)必備工具——Hadoop.md

[6518] 06? 精準溯源:大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)到底是從哪兒來的?.md

[6519] 07? 專為解決大數(shù)據(jù)存儲問題而產(chǎn)生的 HDFS.md

[6520] 08? HBae 和 Hive 你能分清楚嗎?.md

[6521] 09? 讓你徹底明白為什么大公司都在做云服務.md

[6522] 10? 消息系統(tǒng) Kafka 與 Flume 如何抉擇.md

[6523] 11? MapReduce 處理大數(shù)據(jù)的基本思想有哪些.md

[6524] 12? Spark 與 Flink 的愛恨情仇(上).md

[6525] 13? Spark 與 Flink 的愛恨情仇(下).md

[6526] 14? 帶你聊一聊標準化數(shù)據(jù)挖掘全流程.md

[6527] 15? 讓你一看就懂的數(shù)據(jù)挖掘四大經(jīng)典算法.md

[6528] 16? 計算機視覺 VS 自然語言處理,你選哪個?.md

[6529] 17? 如何深入分析電商數(shù)據(jù)中的價值?.md

[6530] 18? 數(shù)據(jù)可視化:如何直觀地“看見”數(shù)據(jù)?.md

[6531] 19? 如何快速搭建一個推薦系統(tǒng)?.md

[6532] 20? 如何從零開始做數(shù)據(jù)化運營?.md

[6533] 21? 大數(shù)據(jù)環(huán)境下如何保護隱私.md

[6534] 22? 數(shù)據(jù)中臺:用大數(shù)據(jù)賦能業(yè)務.md

[6535] 彩蛋? 大數(shù)據(jù)時代,未來將去向何方.md

[6536] 結束語? 得大數(shù)據(jù)者得天下.md

文檔

[6512] 開篇詞? 如何在龐大的大數(shù)據(jù)體系中明確路徑?.mp4

[6513] 01? 從天氣預報看什么是大數(shù)據(jù).mp4

[6514] 02? 從萌芽到爆發(fā),大數(shù)據(jù)經(jīng)歷了哪些發(fā)展?.mp4

[6515] 03? 為了追趕當下趨勢,我們要做什么思想準備?.mp4

[6516] 04? 阿里美團這些大廠都在用什么大數(shù)據(jù)架構?.mp4

[6517] 05? 大數(shù)據(jù)開發(fā)必備工具——Hadoop.mp4

[6518] 06? 精準溯源:大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)到底是從哪兒來的?.mp4

[6519] 07? 專為解決大數(shù)據(jù)存儲問題而產(chǎn)生的 HDFS.mp4

[6520] 08? HBae 和 Hive 你能分清楚嗎?.mp4

[6521] 09? 讓你徹底明白為什么大公司都在做云服務.mp4

[6522] 10? 消息系統(tǒng) Kafka 與 Flume 如何抉擇.mp4

[6523] 11? MapReduce 處理大數(shù)據(jù)的基本思想有哪些.mp4

[6524] 12? Spark 與 Flink 的愛恨情仇(上).mp4

[6525] 13? Spark 與 Flink 的愛恨情仇(下).mp4

[6526] 14? 帶你聊一聊標準化數(shù)據(jù)挖掘全流程.mp4

[6527] 15? 讓你一看就懂的數(shù)據(jù)挖掘四大經(jīng)典算法.mp4

[6528] 16? 計算機視覺 VS 自然語言處理,你選哪個?.mp4

[6529] 17? 如何深入分析電商數(shù)據(jù)中的價值?.mp4

[6530] 18? 數(shù)據(jù)可視化:如何直觀地“看見”數(shù)據(jù)?.mp4

[6531] 19? 如何快速搭建一個推薦系統(tǒng)?.mp4

[6532] 20? 如何從零開始做數(shù)據(jù)化運營?.mp4

[6533] 21? 大數(shù)據(jù)環(huán)境下如何保護隱私.mp4

[6534] 22? 數(shù)據(jù)中臺:用大數(shù)據(jù)賦能業(yè)務.mp4

[6535] 彩蛋? 大數(shù)據(jù)時代,未來將去向何方.mp4

[6536] 結束語? 得大數(shù)據(jù)者得天下.mp4

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