涵盖了深度学习（TensorFlow、Theano、Caffe、Keras）、scikit-learn、Kaggle、大数据（Spark、Hadoop MapRedu...
Spark 3.2 相关内容 学习目标：掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想使用SparkSQL进行结构化数据处理，实现Spark On Hive掌握Pandas数据处理分析，以及Pandas on Spark实现Structured Streaming，完成多数据源的实时数据处理具备Spark全栈开发能力，满足大数据行业多场景统一技术栈的数据开发需求，提供就业核心竞争力。完成...
三、大数据阶段学习 很兴奋,在经过了JavaSE和Linux学习之后,我们成功来到了大数据阶段,也终于走入了正题。 也许,此时的你,对大数据很懵懂,也很神秘。不要慌,我带你卷下去... 首先我们要明白,大数据技术是干嘛的? 解决大量数据的存储和计算问题。 那么我先带小伙伴们,极速了解大数据技术生态圈。 我在公众号写一篇...
1.自研数据仓库项目 （自研数据仓库项目、云学习大数据平台项目、云学习用户画像项目、电商大数据平台项目、问答大数据平台）理与计算、表格与图表组件交互与组件联动、数据跳转与钻取、数据切片与筛选）第6阶段-就业冲刺 1.高频面试题讲解 （MySQL性能优化、Linux高频面试题、HDFS小文件解决方案、YARN优化、Hive数据倾斜解...
三、大数据方面核心技术 大数据的概念比较抽象，而大数据技术栈的庞大程度也是让人叹为观止。大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个...
一、大数据处理流程1.1 数据收集1.2 数据存储1.3 数据分析1.4 数据应用1.5 其他框架二、学习路线2.1 语言基础2.2 Linux 基础2.3 构建工具2.4 框架学习三、开发工具四、结语 一、大数据处理流程 上图是一个简化的大数据处理流程图，大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节...
第三阶段：深入学习大数据平台与分层架构 在这个阶段，建议大家着重 学习大数据平台CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）以及阿里数仓分层架构，同时深入研究Hive与Presto的使用、性能调优和调度。学习CDH大数据平台： Cloudera提供的CDH是一个全面的大数据平台，包括Hadoop、Hive、HBase等组件。深入学习CDH的安装、配置和...
理论学习只是第一步，更重要的是通过实践来巩固和深化所学知识。参与项目：寻找机会参与到实际的大数据项目中去，这样不仅可以加深对技术的理解，还能积累宝贵的实战经验。数据分析竞赛：参加 Kaggle 等平台上的数据分析竞赛，与其他数据科学家交流学习，提升自己的技能。构建个人项目：根据自己的兴趣和目标，尝试构建一个...
数据分析数据分析是大数据学习的核心，涉及从处理后的数据中提取有价值的信息。常用的方法包括统计分析、机器学习、深度学习等。通过数据分析，可以发现数据中的规律和趋势，为决策提供依据。例如，通过回归分析可以预测未来的趋势，通过聚类分析可以发现数据中的群体特征，通过分类分析可以识别数据中的类别。数据可视化数据...
除此之外，学习大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：1. 大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用。2. 大数据基础知识有三个主要部分：数学、统计学和计算机；3. 大数据平台知识：是大数据开发的基础，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主；目前，一个大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的...