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从0开始学大数据 视频教程 下载
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 资料目录：
开篇词讲为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术
预习01讲大数据技术发展史：大数据的前世今生
预习02讲大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能
预习03讲大数据应用领域：数据驱动一切
04讲移动计算比移动数据更划算
05讲从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化
06讲新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者
07讲为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架
08讲MapReduce如何让数据完成一次旅行
09讲为什么我们管Yarn叫作资源调度框架
10讲模块答疑：我们能从Hadoop学到什么
11讲Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的
12讲我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现
13讲同样的本质，为何Spark可以更高效
14讲BigTable的开源实现：HBase
15讲流式计算的代表：Storm、Flink、SparkStreaming
16讲ZooKeeper是如何保证数据一致性的
17讲模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里
18讲如何自己开发一个大数据SQL引擎
19讲Spark的性能优化案例分析（上）
20讲Spark的性能优化案例分析（下）
21讲从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（上）：Doris的立项
22讲从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（下）：架构与创新
23讲大数据基准测试可以带来什么好处
24讲从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统
25讲模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么
26讲互联网产品+大数据产品=大数据平台
27讲大数据从哪里来
28讲知名大厂如何搭建大数据平台
29讲盘点可供中小企业参考的商业大数据平台
30讲当大数据遇上物联网
31讲模块答疑：为什么大数据平台至关重要
32讲互联网运营数据指标与可视化监控
33讲一个电商网站订单下降的数据分析案例
35讲如何利用大数据成为“增长黑客”
36讲模块答疑：为什么说数据驱动运营
37讲如何对数据进行分类和预测
38讲如何发掘数据之间的关系
39讲如何预测用户的喜好
40讲机器学习的数学原理是什么
41讲从感知机到神经网络算法
42讲模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域
所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语
结束语讲未来的你，有无限可能
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