大数据技术基础 22 讲


课程介绍:

本课程是《大数据技术基础 22 讲教程》,课程是吾爱自学收集整理,只为让更多的伙伴能找到自己想要的课程!

算法推荐、机器学习、智能安全、预测分析……这些曾出现在科幻小说中的概念正依托于大数据浸入我们的生活、消费和工作。尤其是技术开发者,你的工作正在与大数据产生着愈加紧密的关联,并且未来会愈加密切,无论你是否从事大数据相关工作,都要掌握大数据原理和架构。

另一方面,大数据行业人才缺口巨大,近五年薪资上涨 70%,对于想要入行大数据,借红利赢得更好发展的工程师来说,现在入行,正是恰当的时机。

学习收获:

①掌握Spark、Flink等主流框架的应用

②深度解析Hadoop生态系统

③程序员必知必会的大数据算法

④大数据落地案例剖析及流程梳理

讲师简介:

荒川 一线大厂高级算法专家

现任 BAT 一线互联网公司高级算法专家,资深的数据人。曾经参与过上亿级的推荐系统相关工作,涉及系统架构、内容理解、用户画像等多方面的研发和管理。主导过数据平台建设、推荐系统数据流框架设计、数字化内容运营平台、用户画像平台等大型项目,熟悉以个性化推荐为应用的大数据体系上下游工作。


课程目录:

开篇词 如何在庞大的大数据体系中明确路径?

01 从天气预报看什么是大数据。

02 从萌芽到爆发,大数据经历了哪些发展?

03 为了追赶当下趋势,我们要做什么思想准备?

04 阿里美团这些大厂都在用什么大数据架构?

05 大数据开发必备工具。

06 精准溯源:大数据中的数据到底是从哪儿来的?

07 专为解决大数据存储问题而产生的。

08 HBae 和 Hive 你能分清楚吗?

09 让你彻底明白为什么大公司都在做云服务

10 消息系统 Kafka 与 Flume 如何抉择

11 MapReduce 处理大数据的基本思想有哪些

12 Spark 与 Flink 的爱恨情仇(上)

13 Spark 与 Flink 的爱恨情仇(下)

14 带你聊一聊标准化数据挖掘全流程

15 让你一看就懂的数据挖掘四大经典算法

16 计算机视觉 VS 自然语言处理,你选哪个?

17 如何深入分析电商数据中的价值?

18 数据可视化:如何直观地“看见”数据?

19 如何快速搭建一个推荐系统?有

20 如何从零开始做数据化运营?

21 大数据环境下如何保护隐私

22 数据中台:用大数据赋能业务

彩蛋 大数据时代,未来将去向何方

结束语 得大数据者得天下


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