?大數據技術基礎 22 講，直擊大數據核心價值，抓住智能時代掘金利器。串聯起數據生產、數據收集 、數據傳輸、 數據存儲、 數據挖掘 、數據分析、數據應用這條數據流轉的鏈條，為你講解大數據體系，共分 5 個模塊，共 22 篇。

荒川大數據技術基礎 22 講，直擊大數據核心價值，抓住智能時代掘金利器課程目錄

[6512] 開篇詞? 如何在龐大的大數據體系中明確路徑？.md

[6513] 01? 從天氣預報看什么是大數據.md

[6514] 02? 從萌芽到爆發(fā)，大數據經歷了哪些發(fā)展？.md

[6515] 03? 為了追趕當下趨勢，我們要做什么思想準備？.md

[6516] 04? 阿里美團這些大廠都在用什么大數據架構？.md

[6517] 05? 大數據開發(fā)必備工具——Hadoop.md

[6518] 06? 精準溯源：大數據中的數據到底是從哪兒來的？.md

[6519] 07? 專為解決大數據存儲問題而產生的 HDFS.md

[6520] 08? HBae 和 Hive 你能分清楚嗎？.md

[6521] 09? 讓你徹底明白為什么大公司都在做云服務.md

[6522] 10? 消息系統(tǒng) Kafka 與 Flume 如何抉擇.md

[6523] 11? MapReduce 處理大數據的基本思想有哪些.md

[6524] 12? Spark 與 Flink 的愛恨情仇（上）.md

[6525] 13? Spark 與 Flink 的愛恨情仇（下）.md

[6526] 14? 帶你聊一聊標準化數據挖掘全流程.md

[6527] 15? 讓你一看就懂的數據挖掘四大經典算法.md

[6528] 16? 計算機視覺 VS 自然語言處理，你選哪個？.md

[6529] 17? 如何深入分析電商數據中的價值？.md

[6530] 18? 數據可視化：如何直觀地“看見”數據？.md

[6531] 19? 如何快速搭建一個推薦系統(tǒng)？.md

[6532] 20? 如何從零開始做數據化運營？.md

[6533] 21? 大數據環(huán)境下如何保護隱私.md

[6534] 22? 數據中臺：用大數據賦能業(yè)務.md

[6535] 彩蛋? 大數據時代，未來將去向何方.md

[6536] 結束語? 得大數據者得天下.md

文檔

[6512] 開篇詞? 如何在龐大的大數據體系中明確路徑？.mp4

[6513] 01? 從天氣預報看什么是大數據.mp4

[6514] 02? 從萌芽到爆發(fā)，大數據經歷了哪些發(fā)展？.mp4

[6515] 03? 為了追趕當下趨勢，我們要做什么思想準備？.mp4

[6516] 04? 阿里美團這些大廠都在用什么大數據架構？.mp4

[6517] 05? 大數據開發(fā)必備工具——Hadoop.mp4

[6518] 06? 精準溯源：大數據中的數據到底是從哪兒來的？.mp4

[6519] 07? 專為解決大數據存儲問題而產生的 HDFS.mp4

[6520] 08? HBae 和 Hive 你能分清楚嗎？.mp4

[6521] 09? 讓你徹底明白為什么大公司都在做云服務.mp4

[6522] 10? 消息系統(tǒng) Kafka 與 Flume 如何抉擇.mp4

[6523] 11? MapReduce 處理大數據的基本思想有哪些.mp4

[6524] 12? Spark 與 Flink 的愛恨情仇（上）.mp4

[6525] 13? Spark 與 Flink 的愛恨情仇（下）.mp4

[6526] 14? 帶你聊一聊標準化數據挖掘全流程.mp4

[6527] 15? 讓你一看就懂的數據挖掘四大經典算法.mp4

[6528] 16? 計算機視覺 VS 自然語言處理，你選哪個？.mp4

[6529] 17? 如何深入分析電商數據中的價值？.mp4

[6530] 18? 數據可視化：如何直觀地“看見”數據？.mp4

[6531] 19? 如何快速搭建一個推薦系統(tǒng)？.mp4

[6532] 20? 如何從零開始做數據化運營？.mp4

[6533] 21? 大數據環(huán)境下如何保護隱私.mp4

[6534] 22? 數據中臺：用大數據賦能業(yè)務.mp4

[6535] 彩蛋? 大數據時代，未來將去向何方.mp4

[6536] 結束語? 得大數據者得天下.mp4