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從0開始學(xué)大數(shù)據(jù) 視頻教程 下載
轉(zhuǎn)載自：http://download.java1234.com/article/2269
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 資料目錄：
開篇詞講為什么說每個軟件工程師都應(yīng)該懂大數(shù)據(jù)技術(shù)
預(yù)習(xí)01講大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展史：大數(shù)據(jù)的前世今生
預(yù)習(xí)02講大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展史：從搜索引擎到人工智能
預(yù)習(xí)03講大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域：數(shù)據(jù)驅(qū)動一切
04講移動計算比移動數(shù)據(jù)更劃算
05講從RAID看垂直伸縮到水平伸縮的演化
06講新技術(shù)層出不窮，HDFS依然是存儲的王者
07講為什么說MapReduce既是編程模型又是計算框架
08講MapReduce如何讓數(shù)據(jù)完成一次旅行
09講為什么我們管Yarn叫作資源調(diào)度框架
10講模塊答疑：我們能從Hadoop學(xué)到什么
11講Hive是如何讓MapReduce實現(xiàn)SQL操作的
12講我們并沒有覺得MapReduce速度慢，直到Spark出現(xiàn)
13講同樣的本質(zhì)，為何Spark可以更高效
14講BigTable的開源實現(xiàn)：HBase
15講流式計算的代表：Storm、Flink、SparkStreaming
16講ZooKeeper是如何保證數(shù)據(jù)一致性的
17講模塊答疑：這么多技術(shù)，到底都能用在什么場景里
18講如何自己開發(fā)一個大數(shù)據(jù)SQL引擎
19講Spark的性能優(yōu)化案例分析（上）
20講Spark的性能優(yōu)化案例分析（下）
21講從阿里內(nèi)部產(chǎn)品看海量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的設(shè)計（上）：Doris的立項
22講從阿里內(nèi)部產(chǎn)品看海量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的設(shè)計（下）：架構(gòu)與創(chuàng)新
23講大數(shù)據(jù)基準(zhǔn)測試可以帶來什么好處
24講從大數(shù)據(jù)性能測試工具Dew看如何快速開發(fā)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)
25講模塊答疑：我能從大廠的大數(shù)據(jù)開發(fā)實踐中學(xué)到什么
26講互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品+大數(shù)據(jù)產(chǎn)品=大數(shù)據(jù)平臺
27講大數(shù)據(jù)從哪里來
28講知名大廠如何搭建大數(shù)據(jù)平臺
29講盤點可供中小企業(yè)參考的商業(yè)大數(shù)據(jù)平臺
30講當(dāng)大數(shù)據(jù)遇上物聯(lián)網(wǎng)
31講模塊答疑：為什么大數(shù)據(jù)平臺至關(guān)重要
32講互聯(lián)網(wǎng)運營數(shù)據(jù)指標(biāo)與可視化監(jiān)控
33講一個電商網(wǎng)站訂單下降的數(shù)據(jù)分析案例
35講如何利用大數(shù)據(jù)成為“增長黑客”
36講模塊答疑：為什么說數(shù)據(jù)驅(qū)動運營
37講如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測
38講如何發(fā)掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)系
39講如何預(yù)測用戶的喜好
40講機器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)原理是什么
41講從感知機到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
42講模塊答疑：軟件工程師如何進(jìn)入人工智能領(lǐng)域
所有的不確定都是機會——智慧寫給你的新年寄語
結(jié)束語講未來的你，有無限可能
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