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免费的大数据学习资料及学习路线、这一份就足够了

原创 Hadoop 作者:大数据学习 时间:2019-09-06 15:26:38 0 删除 编辑

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大数据的利刃。小编分享的这套大数据学习资料将从学大纲、书籍、视频教程分别分享 大数据学习资料之大数据学大纲

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Java

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

.在入门学大数据的过程当中有遇见学习,行业,缺乏系统学习路线,系统学习规划,欢迎你加入我的大数据学习交流裙:251956502 ,裙文件有我这几年整理的大数据学习手册,开发工具,PDF文档书籍,你可以自行下载。

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()

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。

对于小白学大数据需要注意的点有很多,但无论如何,既然你选择了进入大数据行业,那么便只顾风雨兼程。正所谓不忘初心、方得始终,学大数据你最需要的还是一颗持之以恒的心。


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