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大数据需要学什么课程_大数据专业课程介绍
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让知识带有温度。
大数据需要学什么课程_大数据专业课程介绍大数据专业开设的课程有许多,以至于许多同学不知道大数据需要学什么课程。
下面是我整理共享的大数据专业课程介绍,欢迎阅读与借鉴,盼望对你们有关心!大数据学习的课程大数据专业开设的课程有许多,例如高等数学、数理统计、概率论;Python编程、JA V A编程、Web开发、Linux操作系统;面对对象程序设计、数据挖掘、机器学习数据库技术、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
不同的院校对课程支配略有不同,这些课程旨在培育同学对系统管理和数据挖掘的方法,成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化呈现与分析力量的高级专业大数据技术人才。
大数据专业将来就业方向1、大数据工程师大数据工程师包涵了许多,比如大数据开发,测试,运维,挖据等等。
2、Hadoop开发工程师参加优化改进数据平台基础服务,参加日传输量超过百TB的数据传输体系优化,日处理量超过PB级别的数据处理平台改进,多维实时查询分析系统的构建优化。
3、大数据研发工程师第1页/共3页千里之行,始于足下构建分布式大数据服务平台,参加和构建包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询,大数据系统运维等系统;服务各种业务需求,服务日益增长的业务和数据量。
4、大数据分析师利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析,建设征信分析模型并优化;负责项目的需求调研、通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对将来的猜测。
大数据需要学习的课程第一阶段:大数据技术入门1大数据入门:介绍当前流行大数据技术,数据技术原理,并介绍其思想,介绍大数据技术培训课程,概要介绍。
2Linux大数据必备:介绍Lniux常见版本,VMware虚拟机安装Linux系统,虚拟机网络配置,文件基本命令操作,远程连接工具使用,用户和组创建,删除,更改和授权,文件/名目创建,删除,移动,拷贝重命名,编辑器基本使用,文件常用操作,磁盘基本管理命令,内存使用监控命令,软件安装方式,介绍LinuxShell的变量,掌握,循环基本语法,LinuxCrontab定时任务使用,对Lniux基础学问,进行阶段性实战训练,这个过程需要动手操作,将理论付诸实践。
大数据技术培训教案
![大数据技术培训教案](https://img.taocdn.com/s3/m/e553978f9fc3d5bbfd0a79563c1ec5da50e2d6ce.png)
大数据技术培训教案引言:大数据技术是当今信息科技领域的热门话题,随着企业和组织对大数据的需求不断增长,相关的技术培训也变得越发重要。
本教案旨在为学员提供一套系统、全面的大数据技术培训计划,帮助他们掌握相关技能并且为未来职业发展做好准备。
一、培训目标1. 理解大数据的概念、背景和应用领域。
2. 掌握大数据技术的基本原理和核心算法。
3. 能够熟练使用大数据处理工具和平台。
4. 具备大数据分析和挖掘的能力。
5. 能够应对大数据存储和安全方面的挑战。
二、培训内容1. 大数据概述1.1 大数据的定义及特点1.2 大数据的发展背景和意义1.3 大数据在各领域的应用案例2. 大数据基础技术2.1 分布式系统与存储2.2 数据处理与计算2.3 数据挖掘与机器学习2.4 数据可视化与呈现3. 大数据处理工具和平台3.1 Apache Hadoop生态系统 3.2 Apache Spark和Flink3.3 NoSQL数据库3.4 实时流处理工具4. 大数据分析与挖掘4.1 数据清洗与预处理4.2 数据建模与模型评估4.3 图计算与社交网络分析4.4 文本挖掘与情感分析5. 大数据存储与安全5.1 大数据存储技术与架构 5.2 大数据隐私和安全保护5.3 数据备份与容灾策略5.4 数据治理与合规性三、培训方法1. 讲座式教学:通过讲解PPT和案例分析等方式,介绍大数据的相关知识和技术。
2. 实践操作:学员在培训过程中将有机会进行实际的大数据处理和分析操作,加强对技术的掌握。
3. 小组讨论:安排小组讨论环节,促进学员之间的交流和合作。
四、培训评估1. 定期考核:设置定期的理论与实践考核环节,对学员的学习效果进行评估。
2. 课程作业:布置课后作业,要求学员应用所学知识解决实际问题。
3. 实训项目:结合实际案例,要求学员进行大数据实训项目,检验其技能水平。
4. 反馈与总结:定期收集学员的反馈并进行总结,以优化培训内容与方法。
罗斯文数据库学习连载(1-48讲)史上最全整理(ACCESS学习资料)
![罗斯文数据库学习连载(1-48讲)史上最全整理(ACCESS学习资料)](https://img.taocdn.com/s3/m/26416253f01dc281e53af09e.png)
罗斯文数据库学习连载时间:2008-1-10 11:10:00作者:tigermali摘要:罗斯文数据库简介正文:罗斯文库是Access自带的示例数据库,也是一个很好学习教程。
让我们一起来学习一下吧。
通过罗斯文数据库的学习,能对数据库的表、关系、查询、报表、窗体、切换面板等内容有个全面的了解。
我们做数据库开发,应该来讲是现实生活中一种管理思路的体现与高度概括。
那么要构思之前肯定要对整个流程有个清晰的了解。
那我们就先来了解一下这个罗斯文公司的业务流程吧。
罗斯文公司是一个虚构的商贸公司,该公司进行世界范围的食品的采购与销售,就是通常所讲的买进来再卖出去,赚取中间的差价。
罗斯文公司销售的食品分为几大类,每类食品又细分出各类具体的食品。
这些食品由多个供应商提供,然后再由销售人员售给客户。
销售时需要填写订单,并由货运公司将产品运送给客户。
要打开“罗斯文数据库”,先启动Access,从“帮助”菜单选择“示例数据库”->“罗斯文数据库”即可。
如你所安装的是精简版不带有示例数据库,那就从网上下载一个吧。
罗斯文数据库示例下载: /article-show.asp?id=3518图一注:本教程着重在实例讲解,不含最基本的一些概念及操作说明,如需学习基础教程请自己看书或参考其他教程。
罗斯文数据库学习连载(2)时间:2008-1-10 11:12:42作者:tigermali摘要:表设计思路及表的数据类型、字段属性正文:首先要做的事是设计表,表的设计思路就是将数据分类,同一类的数据放在一个表中,并且有一个字段与其他表之间建立联系。
而且要尽可能的细分,以最大限度的保证每个表中不存在重复的数据资料。
比如说销售订单吧,肯定要记录客户的具体资料如名称、地址、电话等方便联系;还要记录订单的日期,运费等;以及每张订单中都有哪些具体的产品、数量、价格等信息。
如果我们把这么多信息记录在一张表里的话,那就要录入许多重复的信息,比如客户的资料,不仅很麻烦还很容易出错。
ABAP入门知识最全总结新人小白必备学习资料
![ABAP入门知识最全总结新人小白必备学习资料](https://img.taocdn.com/s3/m/13c470613069a45177232f60ddccda38376be1b4.png)
SAP系统与ABAP关系
01
SAP系统是一款广泛应用于企业 资源计划(ERP)、供应链管理 (SCM)、客户关系管理 (CRM)等领域的软件产品。
02
ABAP是SAP系统的开发语言, 用于编写SAP系统中的业务逻辑、 数据处理和报表生成等功能。
调试日志
在调试过程中,可以开启调试日 志功能,记录程序执行过程中的 详细信息和操作步骤。这对于复 杂问题的排查和分析非常有帮助。
08
实战案例分析与经验分 享
案例一:简单报表开发实例
报表需求分析与设计
明确报表目的、数据源和输出格式,设计报 表布局和字段。
ABAP报表开发流程
创建报表程序,定义数据源和选择条件,编 写报表逻辑和输出处理。
根据实际需求设置报表的输出格式, 如PDF、Excel、Word等。
格式调整
调整报表的页面设置、边距、字体、 颜色等,确保报表输出的美观和易读 性。
报表性能优化策略
数据源优化
优化数据库查询语句,减少数据冗余和提高查询 效率。
报表缓存
合理利用报表缓存机制,减少重复计算和数据库 访问次数。
分页处理
对于大量数据的报表,采用分页处理技术,提高 报表加载速度和用户体验。
Eclipse与SAP系统连接
配置Eclipse连接参数,连接到SAP系统,实现ABAP代码的上传、下载和执行等操作。
其他辅助工具推荐
SAP Notepad
一款轻量级的文本编辑器,支持ABAP语法高亮显示和代 码折叠等功能,适合编写简单的ABAP程序。
ABAP Doc
如何利用大数据分析学生学习情况
![如何利用大数据分析学生学习情况](https://img.taocdn.com/s3/m/742342fa1b37f111f18583d049649b6648d709c3.png)
如何利用大数据分析学生学习情况随着信息技术的快速发展,大数据分析正成为教育领域不可或缺的重要工具。
通过收集、处理和分析大量的学生数据,教育工作者可以更好地了解学生学习情况,为他们提供个性化的学习支持。
本文将介绍如何利用大数据分析学生学习情况,并探讨其在教育领域的应用。
一、数据收集与整理大数据分析需要收集和整理各种学生数据,包括学习成绩、考试记录、课堂表现等。
学生个人信息的保护至关重要,教育机构需要确保在收集数据时保护学生隐私,并遵循相关法规和政策。
与此同时,数据整理的过程需要保持数据的准确性和完整性,以确保后续分析的可靠性。
二、数据分析工具和技术要利用大数据分析学生学习情况,教育机构需要运用适当的数据分析工具和技术。
常用的工具包括数据挖掘、机器学习和人工智能等。
这些技术可以帮助教育工作者从庞杂的数据中提取有价值的信息,揭示学生学习的规律和特点。
三、学生学习行为分析通过大数据分析学生学习情况,教育机构可以深入了解学生的学习行为。
例如,通过分析学生在学习过程中的时间分配、学习资源的使用情况以及学习习惯等,可以了解学生的学习态度和效率。
同时,分析学生在不同学科、不同环境下的学习表现,可以揭示出学生的学科偏好和特长,为个性化学习提供依据。
四、学生学习成绩预测利用大数据分析学生学习情况,可以预测学生的学习成绩。
通过分析学生历史的学习数据,如平时成绩、作业提交情况和参与度等,可以建立学生学习能力的模型,并进行成绩预测。
这对教育工作者来说是一种有价值的工具,可以及时发现学生的学习困难,并采取相应的教学策略来提供帮助。
五、个性化教学支持大数据分析学生学习情况可以为教育工作者提供个性化的教学支持。
通过分析学生的学习数据和反馈,可以为每个学生定制个性化的学习计划和资源推荐。
例如,根据学生的学习偏好和能力进行教材选择,提供有针对性的辅导和指导。
这样的个性化支持可以提高学生的学习效果和满意度。
六、学校管理决策大数据分析不仅可以在教学层面上提供支持,还可以帮助学校管理者做出决策。
大数据的学习资料
![大数据的学习资料](https://img.taocdn.com/s3/m/d4907dad8ad63186bceb19e8b8f67c1cfad6eeef.png)
大数据的学习资料一、大数据是什么?大数据啊,听起来是不是有点复杂?其实它就是海量的信息,和我们平时用的普通数据不一样。
普通数据可能就是你手机里的一些通讯录、照片、短信啥的,对吧?但是大数据不一样,它就像是把全世界的数据都装进了一个超级大背包里,什么天气、新闻、社交媒体、购物记录,全都在里面。
你可能会想,哇,这么多东西,咋整理啊?大数据就是通过一些技术,把这些零零散散的数据整理得井井有条。
想象一下,你每次刷手机,看到的每一条广告、推荐,背后可能就是大数据的“神奇手段”在运作。
你每点击一次,这些数据就像是水流一样流向了大数据的池塘,而这些池塘里的水(数据)被用来分析你喜欢啥、想要啥,甚至能预测你下一步可能会做什么。
你有没有注意到,为什么你浏览完某个网站后,突然在其他地方也看到了类似的内容?这就是大数据在“窥探”你的小心思,它通过你的一举一动,不断调整你看到的世界。
这么一看,大数据是不是有点神秘又让人着迷?别急,大数据并不是一味地“监视”你,它其实有很多实际的好处,比如你去医院看病时,医生能根据大数据快速找到合适的治疗方案,或者在你购物时,大数据能帮你找到最合适的商品。
听起来是不是有点高大上,但其实大数据的运作就在你我的日常生活中悄悄发生。
二、大数据的应用说到大数据的应用,真的是随处可见,根本不用你去找。
你知道吗?大数据早就进驻了各行各业,从医疗到教育,从交通到金融,它的身影无处不在。
你可能每天都在用的网购平台,其实早就被大数据控制了,你每次点的商品,看到的推荐,全都是根据你过去的浏览历史和购物习惯来推送的。
有没有感觉自己好像被“看透”了?没关系,真要是你不喜欢这些推荐,你只要改变一下购物习惯,稍微调整一下,大数据就会根据新的信息重新“学习”你的需求。
再比如交通,大家是不是经常会在上下班高峰期卡在路上?这个问题以前我们似乎只能“忍”着,但现在有了大数据,很多城市的交通系统已经能够根据实时路况自动调整信号灯,甚至提前预测哪些路段会拥堵,给你推荐一个最顺畅的路线。
数据挖掘与大数据分析考研专业课资料
![数据挖掘与大数据分析考研专业课资料](https://img.taocdn.com/s3/m/7c25f70586c24028915f804d2b160b4e767f818e.png)
数据挖掘与大数据分析考研专业课资料数据挖掘与大数据分析是当今信息时代中备受关注的热门领域,它们在各行各业中发挥着重要作用。
对于考研学生来说,准备相应的专业课资料是非常重要的。
本文将为大家介绍一些关于数据挖掘与大数据分析考研专业课资料的内容和要点。
希望能帮助考生更好地备战考研。
一、教材推荐在准备数据挖掘与大数据分析考研专业课资料时,选择适合自己的教材是十分重要的。
以下是一些常用的教材推荐:1. 《数据挖掘导论》- 其中,Han, Jiawei和Kamber, Micheline是该领域的著名学者,他们在这本教材中系统地介绍了数据挖掘的基本原理和方法,适合初学者入门。
2. 《大数据分析导论》- 这本教材由Cortes, Corinna等撰写,涵盖了大数据分析的理论基础、算法和应用案例,对于深入理解大数据分析有很大帮助。
3. 《数据科学导论》- 这本书由Provost, Foster和Fawcett, Tom合著,是一本综合性教材,介绍了数据科学的基本概念、方法和工具,适合全面了解数据挖掘与大数据分析领域。
除了以上推荐的教材,还可以结合考研教材和参考书来进行学习。
二、课程讲义和教辅资料在学习数据挖掘与大数据分析考研专业课时,课程讲义和教辅资料也是必不可少的辅助材料。
一些著名大学和机构的教授或研究员会将他们的授课讲义发布在网上,考生可以通过搜索和下载来获取这些宝贵的学习资料。
此外,还可以参考相应领域的研究报告和学术论文,了解最新的研究进展和技术应用。
三、学术期刊和会议学术期刊和会议是了解数据挖掘与大数据分析前沿研究的好途径。
考生可以关注和订阅相关领域的期刊,如《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》、《IEEE Transactions on Big Data》等。
此外,一些学术会议也会发布重要的研究成果和技术进展。
比如,国际上著名的数据挖掘和大数据分析会议包括KDD、IJCAI、ICDM等。
最好的八个可以系统学习大数据网站
![最好的八个可以系统学习大数据网站](https://img.taocdn.com/s3/m/69d42976168884868762d6d9.png)
最好的八个学习大数据网站大数据的概念越来越热,很多人,包括大学生和一些年轻职员,都希望能为自己充充电,向大数据方向转型,为了迎合这种需求,网上也出现了越来越多的专业网站,我在这里根据一年多来的观察为大家总结出十个最专业的学习网站,供大家参考哈。
第八名 网易公开课/search/search.htm?query=统计#/search/all 权威性 10分 网易公开课提供的视频都来自各个国际知名高校,当然权威啦。
专业性 6分 刚刚接触大数据的朋友不妨来看看相关的课程,它当然一点也不专于大数据,但是如果知道方法的话,还是能搜到一些不错的视频的。
活跃性 10分 更新速度让你吃惊。
网站课程 8分 它所提供的课程都非常基础,还是那句话,如果你初次接触某个领域,不妨来网易公开课上看看视频,不过很快它就不能满足你啦。
第七名 /video/ 权威性 6分 一个新网站啦,貌似是人大经济论坛的下属网站,但是我还是得说权威性也就那样吧。
专业性 8分 这个网站本身很好,绝对没问题,但是考虑到它是为整个经济管理系服务的,so ,范围就显得过于宽泛了,不过你想学大数据的话,还是个不错的选择。
活跃性 10分 课程更新相当及时。
网站课程 9分 这个网站提供的课程收费标准是一个月50块钱,全部课程随便看。
想付费的同学一定要考虑清楚,啧啧,看它的视频真是啥类型都有,资源倒是不少,只是太乱了。
强烈建议网站整理一下资源。
第六名 统计211 /portal.php 权威性 8分 老牌网站,版主什么的都挺多的,也挺专业。
是个好网站。
专业性 9分 偏向统计,有的医学统计,生物统计什么的也有,总体来说还是靠谱的。
学大数据里统计方面的东西来这里没差。
活跃性 10分 用户很多,很活跃。
网站课程 8分 没找着相关图片。
主要采用YY 教学。
它的课程有点乱,都不给排序的。
另外怎么付费也有点乱糟糟的,可以充值,也可以自己在论坛上挣。
第五名 PPV 课/ 权威性 6分 PPV 课是13年上线的互联网新贵,权威性难免有所欠缺。
大数据技术与应用考研专业课资料
![大数据技术与应用考研专业课资料](https://img.taocdn.com/s3/m/ed2a2c54ae1ffc4ffe4733687e21af45b307fe00.png)
大数据技术与应用考研专业课资料在当今数字化时代中,大数据技术与应用已成为各行各业所关注的热门话题。
随着互联网和智能设备的快速发展,海量数据的产生与应用给社会带来了巨大的挑战和机遇。
因此,对于学习和掌握大数据技术与应用的考研专业课资料显得尤为重要。
一、大数据技术与应用概述大数据技术与应用是指通过利用各种方法和工具来处理和分析大规模数据,并从中提取有价值的信息和知识。
它的应用范围非常广泛,包括但不限于商业分析、社交网络分析、医疗健康、金融风控、媒体与广告等领域。
掌握大数据技术与应用的基本概念和原理,有助于我们在实际工作中更好地应对和解决相关问题。
二、大数据技术与应用考研题型在考研专业课中,大数据技术与应用常常作为一个重要的考点出现。
根据题型的不同,大数据技术与应用的考试形式主要有以下几种:1. 客观选择题:考察学生对大数据技术与应用的基本知识掌握和理解能力,通常包括定义概念、技术原理和算法等方面的问题。
2. 简答题:要求学生对某个具体问题进行较为详细的回答和分析,通过考察学生的综合运用能力和思维逻辑能力。
3. 论述题:考察学生对大数据技术与应用的理论和实践问题的深入思考和分析能力,通常需要学生阐述观点、举例说明和给出具体的解决方案。
三、大数据技术与应用考研复习资料为了更好地备考大数据技术与应用考研专业课,学生可以从以下几个方面进行复习和学习:1. 教材和课件:通常情况下,考研专业课程会配备相应的教材和课件。
学生可以通过仔细阅读教材,理解其中的知识点和理论模型,并结合课件中的案例分析进行学习。
2. 学术论文和专业书籍:大数据技术与应用的研究已形成相对成熟的学术体系,学生可以选择阅读相关的学术论文和专业书籍,深入了解领域的最新进展和研究成果。
3. 网络资源:互联网上有大量的大数据技术与应用的学习资源,例如在线课程、教学视频、学术博客等,学生可以利用这些资源进行自主学习和实践。
四、大数据技术与应用考研实践除了理论学习之外,实践也是学习大数据技术与应用的重要环节。
大数据管理与应用专业都学什么课程_主要核心课程整理
![大数据管理与应用专业都学什么课程_主要核心课程整理](https://img.taocdn.com/s3/m/d97a132cf08583d049649b6648d7c1c708a10bda.png)
让知识带有温度。
大数据管理与应用专业都学什么课程_主要核心课程整理大数据管理与应用专业都学什么课程_主要核心课程大数据管理与应用专业以互联网+和大数据时代为背景,主要讨论大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。
那么,大数据管理与应用专业都学什么课程呢?大数据管理与应用专业都学什么课程微观经济学、宏观经济学、管理学基础、运筹学、应用统计、计量经济学、商务数据分析、多元统计分析与R建模、时间序列分析方法、大数据基础设施、面对对象程序设计、数据库系统、数据仓库与数据挖掘、文本分析与文本挖掘、网络社会媒体营销分析、量化金融方法等。
大数据管理与应用专业介绍大数据管理与应用是中国一般高等学校本科专业。
大数据管理与应用专业旨在培育德、智、体、美、劳全面进展,具备扎实的管理学、数学和计算机技术基础学问,系统把握大数据管理技术与方法,擅长金融、财务、经济管理等领域大数据解决方案,进行大数据存储、大数据分析与优化管理、大数据治理与帮助决策,并在大数据、云计算、人工智能等新兴技术方面具有较强实际工作力量的高级复合型人才。
开设大数据管理与应用专业的高校第1页/共3页千里之行,始于足下。
目前,我国大多数院校有开设“大数据管理与应用”专业,其中北京高校、复旦高校、中国科学技术高校、哈尔滨工业高校、电子科技高校、同济高校、华中科技高校、华东师范高校、西北工业高校、中国人民高校等院校该专业的评级最高。
其他一般的一本院校,许多也有开设这个专业。
当然,由于开设该专业的相关院校太多,教学质量参差不齐,所以要留意各院校的背景与学科实力。
大数据管理与应用专业就业前景随着我国数据产业的快速进展,一个大数据时代扑面而来。
我国大数据产业也正在从起步阶段步入黄金期,急需大量大数据相关人才,而数据分析人才的供应指数最低,属于高度稀缺职业,就业前景良好。
随着数据时代的到来,目前社会对于数据讨论人才有巨大的需求。
数据科学被称为21世纪的金饭碗。
2017大数据数据分析学习资料合集(含学习路线图)
![2017大数据数据分析学习资料合集(含学习路线图)](https://img.taocdn.com/s3/m/73feeef581c758f5f61f674e.png)
2017大数据、数据分析学习资料合集(含学习路线图)给大家整理一下本年度一些优质的文章,根据大数据相关的知识点一个个整理的,整理的内容包括知识点普及、学习书籍、学习路线图、学习笔记、学习资料、学习视频等等。
AI时代就业指南未来已来:AI时代就业指南AI时代就业指南:计算机、统计完全零基础,到底能不能学数据分析?AI 时代就业指南:数据科学人才成长之路AI时代就业指南:Java 程序员如何转行做大数据?AI时代就业指南:企业在招什么样的大数据工程师?AI时代就业指南:女生适合做数据分析吗?AI时代就业指南:数据挖掘工程师成长之路AI 时代就业指南:数学专业,你看不见的前尘似锦AI时代就业指南:数据挖掘入门与指南AI时代就业指南:普通程序员如何转向AI方向AI时代就业指南:作为大数据从业人员,如何写好一份可堪入目的简历?大数据【入门】大数据行业如何入门-书籍、工具、案例(问题集锦)【工具】2017 年你应该学习的编程语言、框架和工具【资料】史上最全的“大数据”学习资源(上)【资料】史上最全的“大数据”学习资源(下)【路线图】大数据工程师学习路线图【路线图】2017年最全的数据科学学习计划【就业】2016年数据科学薪酬大盘点【学习群】数据挖掘-机器学习数据分析【入门】数据分析那些事(数据分析师入门必看)【职业】数据分析与数据挖掘类的职位必备技能【职业】与大数据相关的工作职位有哪些?【路线图】数据分析师学习路线图【路线图】数据科学学习路线图【书单】数据分析师的必读书单【学习群】人人都是数据咖统计学【书单】统计学入门经典书单【视频】大数据统计学基础【学习群】大数据-统计分析SQL【文章】实用SQL语句大全【笔记】SQL学习点滴合集【视频】13次课了解sql2008的故事Python【教程】python快速教程【文章】python爬虫实战【文章】Python-pandas技巧系(量化小讲堂)【路线图】python学习路线图【路线图】Python大数据学习之路【资料】python机器学习入门资料梳理【视频】Python入门:数据分析与数据挖掘【课程】Python进阶:数据挖掘实战【学习群】Python数据挖掘-初级【学习群】Python数据挖掘-高级R【文章】R语言知识体系【文章】怎样学习R(上、下)【文章】ggplot2绘图入门系列【文章】R 利剑NoSQL系列文章【文章】R语言常用数据挖掘包【路线图】R语言学习路线图【视频】R学习免费学习视频【课程】R语言入门【课程】R语言实战【课程】机器学习与R 语言实践【课程】R语言量化交易【工具】全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么?【学习群】R 语言数据挖掘-初级【学习群】R语言数据挖掘-中高级Hadoop 【文章】Hadoop学习路线图【文章】RHadoop实践系列文章【教程】Spark入门实战系列教程【课程】大数据实战工具Spark【学习群】大数据-hadoop-spark数据挖掘/机器学习【入门】机器学习和数据挖掘推荐书单【路线图】R语言学习路线图及R数据挖掘包【路线图】Python数据分析和数据挖掘学习路线图【路线图】机器学习路线图【资料】近200篇机器学习&深度学习资料【学习群】大数据-机器学习因文本问题无法嵌入链接,请复制/Blog/archives/27665至浏览器查看原文。
分享一些学习资料-大量PDF电子书
![分享一些学习资料-大量PDF电子书](https://img.taocdn.com/s3/m/a8630e84dc88d0d233d4b14e852458fb770b38c9.png)
分享⼀些学习资料-⼤量PDF电⼦书分享⼀些学习⽤的电⼦书籍,给那些喜欢看书⽽不⼀定有机会买书的童鞋。
反对积分下载,提倡⾃由分享。
提取密码: np33主要包括⼏个部分的东西:1. C/C++/数据结构、算法类的,也会有⼀些计算机基础的,如《深⼊理解计算机系统》2. PHP书籍及周边。
如Apache,Nginx, mysql, HTTP,前端等。
3. Linux开发及内核相关。
4. ⾮技术类书籍。
技术之外,还是要有⽣活滴。
各书⽬明细如下:⼀、C/C++/数据结构与算法系列1. 《编程珠玑2》中⽂版及英⽂原版2. 《数据结构与算法分析 C++描述》3. 侯捷的《STL源码剖析》和《泛型编程与STL》(侯捷译)4. 程序员锻炼三部曲(单元测试之道、版本控制之道、项⽬⾃动化之道)5. 《深⼊理解计算机系统》6. 《⾼效能⼈⼠的七个习惯》7. 《计算机程序设计艺术》卷1和卷28. 《代码⼤全(第⼆版)》9. 《代码之美》中⽂版10. 《c++沉思录》11. 《c缺陷与陷阱》12. 《c语⾔⼊门经典》13. 《数据结构-c语⾔版》严蔚敏14. 《数据结构与算法分析-c描述》15. 《21天学通c语⾔》16. ⼀些c语⾔⾯试题⽬17. 《C++ Primer》18. 《C++编程艺术》19. 《c和指针》⼆、PHP书籍及周边⽂件夹中有个【前辈分享的php书籍】,包含了不少书籍。
这⾥仅列出不包含在这个⽂件夹中的:1. 《由浅⼊深探究mysql索引结构原理、性能分析与优化》,⼀个博友写的博客,可以看看2. 《深⼊理解PHP内核》不是官⽅出的,⾥边应该有些错误。
看看就⾏3. 《PHP DEBUG Manual Public》 php调试的书籍4. 《git指南》和《pro Git》 Git版本控制⼯具的书籍5. 《TCP/IP详解》3卷。
貌似应该放到⼀个单独的⽬录<⽹络编程>中,有时间再打理吧6. 《PHP5权威编程》7. 《PHP design pattern》设计模式的书8. 《Learning PHP、Mysql、JavaScript》基础书籍9. 《精通正则表达式》学习正则表达式的经典著作10. 《HTTP权威指南》的确很权威11. 《PHP应⽤性能最优化实践》12. 《⼤数据时代》待整理。
《数据库学习资料》课件
![《数据库学习资料》课件](https://img.taocdn.com/s3/m/3e875fab541810a6f524ccbff121dd36a32dc49b.png)
数据库的应用实战
通过实际案例学习如何设计和开发复杂的数据库应 用。
数据库的性能优化与数据安全
1 数据库的优化技巧
学习提高数据库性能的常用技术和策略。
2 数据库的备份与恢复
掌握数据库备份和恢复的方法,确保数据的安全性。
3 数据库的安全问题与解决方案
了解数据库安全性的挑战,并学习保护数据的措施和工具。
数据库应用场景
了解数据库在实际应用中的 广泛应用,如电子商务、物 流和人力资源管理。
SQL语言介绍
1
SQL语言基础
学习SQL语言的基本语法和常用操作,如SELECT、INSERT和UPDATE。
2
数据库表格操作
掌握创建、修改和删除数据库表格的技巧。
3
数据库表格查询
了解如何编写高效的数据库查询语句,以获取所需的数据。
关系型数据库
关系型数据库概述
深入了解关系型数据库的特点和优势,如数据一致 性和可靠性。
MySQL数据库介绍
探索MySQL数据库的强大功能和适用场景。
SQL Server数据库介绍
了解SQL Server数据库的特点和企业级应用。
Oracle数据库介绍
掌握Oracle数据库的高级功能和性能优化技巧。
《数据库学习资料》PPT 课件
数据库学习资料PPT课件将帮助您快速掌握数据库基础知识和技能,以及各 种数据库类型和应用场景,并提供实际应用的设计和优化方法。
数据库基础知识介绍
数据库基础概念
学习数据库的核心概念,包 括实体、属性和关系等。
数据库管理系统介绍
探索不同数据库管理系统的 功能和特点,如MySQL、 SQL Server和Oracle。
非关系型数据库
大数据技术原理与应用的课程总结
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大数据技术原理与应用的课程总结一、简介在本学期的大数据技术原理与应用课程中,我们学习了大数据技术的基本原理和应用。
本文档将对这门课程进行总结。
二、知识点回顾在本课程中,我们学习了以下几个主要的知识点:1.大数据概述–了解大数据的定义和特点–掌握大数据技术发展的历程和趋势2.大数据存储与管理–学习了分布式文件系统(如HDFS)的原理和工作机制–掌握了NoSQL数据库的基本概念和使用方法3.大数据处理与分析–学习了MapReduce编程模型的原理和使用–掌握了Hadoop生态系统的组件(如Hive、Pig、Spark)的使用4.大数据挖掘与机器学习–了解了大数据挖掘的基本概念和常用算法–学习了机器学习在大数据分析中的应用三、实践项目本课程还设计了一个实践项目,让我们动手实践所学的大数据技术。
项目要求我们使用Hadoop和Python,对一份大规模的日志数据进行处理和分析。
项目的主要步骤如下:1.数据预处理–对原始日志数据进行清洗和整理,去除无效数据和重复记录2.数据存储与管理–将清洗后的日志数据存储到HDFS中,以便后续的处理和分析3.数据处理与分析–使用MapReduce编程模型,对日志数据进行处理和分析–如统计每天的访问量、计算不同地区的用户数量等4.结果展示–使用可视化工具(如Matplotlib)将分析结果可视化展示出来–如生成柱状图、折线图等通过完成这个实践项目,我们不仅巩固了所学的知识,更重要的是锻炼了实际应用能力,提升了解决实际问题的能力。
四、学习收获通过学习本课程,我对大数据技术有了更深入的理解和应用能力。
以下是我在学习过程中的一些收获:1.掌握了大数据存储与管理的基本原理和方法,了解了HDFS和NoSQL数据库的应用场景和使用方法。
2.熟悉了大数据处理与分析的主要技术,如MapReduce编程模型和Hadoop生态系统的组件使用。
3.学习了大数据挖掘和机器学习的基本概念和常用算法,了解了它们在大数据分析中的应用。
数据科学与大数据技术专业导论学习总结
![数据科学与大数据技术专业导论学习总结](https://img.taocdn.com/s3/m/653602460029bd64793e2ccd.png)
数据科学与大数据技术专业导论学习总结数据科学与大数据技术专业并非是计算机科学与统计学的简单拼凑,而更加突出的是数据科学本身——数据科学的基础理论、数据加工、数据分析、数据计算、数据管理及数据产品开发。
学习数据科学与大数据专业,主要是培养能够在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面工作的人才。
数据科学与大数据技术专业是以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专多能复合的跨界人才。
其具体就业方向有大数据系统构架师(负责大数据平台搭建、系统设计、基础设施)、大数据系统分析师(其是面向实际行业领域,利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用)、Hadoop开发工程师(其是解决大数据储存问题)、数据分析师(其是在不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析并依据数据作出行业研究、评估和预测的专业人员。
在工作中通过运用工具提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义)。
在国外,数据科学专业是以数据分析学专业为基础发展而来的,可追溯至2007年北卡罗莱纳州立大学率先设立的数据分析硕士学位。
与统计学和计算机科学与技术等基础学科不同的是,数据分析学进一步抽象了这些底层科学中的数据问题,连接了包括统计学和计算机科学在内的基础学科与数据科学之间的空白,为数据科学这一新学科的出现奠定了直接基础。
在全世界的大学里,数据科学专业的人才培养具有如下几个特点:一、强调数据科学的多学科交叉点,将社会科学、计算机科学、统计学、管理学和法学等多学科知识融入具体课程之中。
二、凸显数据科学本身的讲解,注重提升学生的基于数据提出好问题的能力以及面向数据科学的研究设计、数据清理、储存与检索、交流与沟通统计分析、道德与隐私、数据可视化以及数据挖掘与探索等关键技能。
三、强调动手实践能力的培养,为学生提供各大实践平台。
最全的大数据学习资料整理
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最全的大数据学习资料整理互联网的发展已经有影响了整个世界的进程,从互联网的诞生到现在的互联网时代的成熟,整个互联网正在从IT时代转向DT时代。
随着前几年大数据概念的提出。
当前的大数据一词不仅在于数据规模的定义,更代表着信息技术的发展进入一个全新的时代。
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框架Apache Hadoop:分布式处理架构,结合了MapReduce(并行处理)、YARN(作业调度)和HDFS(分布式文件系统);Tigon:高吞吐量实时流处理框架。
分布式编程AddThis Hydra:最初在Add This上开发的分布式数据处理和存储系统;AMPLab SIMR:用在Hado op MapRed uce v1上运行S park;Apache Beam:为统一的模型以及一套用于定义和执行数据处理工作流的特定SDK语言;Apache Crunch:一个简单的J ava API,用于执行在普通的Map Reduc e实现时比较单调的连接、数据聚合等任务;Apache DataFu:由Linke dIn开发的针对Hadoopand 和Pig的用户定义的函数集合;Apache Flink:具有高性能的执行时间和自动程序优化;Apache Gora:内存中的数据模型和持久性框架;Apache Hama:BSP(整体同步并行)计算框架;Apache MapRed uce :在集群上使用并行、分布式算法处理大数据集的编程模型; Apache Pig :Hadoop中,用于处理数据分析程序的高级查询语言;Apache REEF :用来简化和统一低层大数据系统的保留性评估执行框架;Apache S4 :S4中流处理与实现的框架;Apache Spark:内存集群计算框架;Apache SparkStreaming :流处理框架,同时是Spa rk的一部分;Apache Storm:Twitte r流处理框架,也可用于YA RN;Apache Samza:基于Kafk a和YARN的流处理框架;Apache Tez :基于YARN,用于执行任务中的复杂D A G(有向无环图);Apache Twill:基于YARN的抽象概念,用于减少开发分布式应用程序的复杂度;Cascalog:数据处理和查询库;Cheeta h :在MapRe duce之上的高性能、自定义数据仓库;Concur rentCascad ing :在Hadoo p上的数据管理/分析框架;Damballa Parkou r :用于Clojure的M apRed uce库;Datasa lt Pangoo l :可选择的Ma pRedu ce范例;DataTo rrent StrAM:为实时引擎,用于以尽可能畅通的方式、最小的开支和对性能最小的影响,实现分布式、异步、实时的内存大数据计算;Facebook Corona:为Hadoo p做优化处理,从而消除单点故障;Facebook Peregrine :MapRed uce框架;Facebook Scuba:分布式内存数据存储;Google D ataflow :创建数据管道,以帮助其分析框架;Netflix PigPen:为MapRe duce,用于编译成A p ache Pig;NokiaDisco:由Nokia开发的Ma pRedu c获取、转换和分析数据;Google MapRed uce :MapRed uce框架;Google MillWh eel :容错流处理框架;JAQL :用于处理结构化、半结构化和非结构化数据工作的声明性编程语言;Kite :为一组库、工具、实例和文档集,用于使在Ha doop的生态系统上建立系统更加容易;Metama rkets Druid:用于大数据集的实时e框架;Onyx :分布式云计算;Pinter est Pinlat er :异步任务执行系统;Pydoop:用于Hado op的Py thonMapReduce和H DFS API;Racker labsBlueflood :多租户分布式测度处理系统;Strato spher e :通用集群计算框架;Stream drill :用于计算基于不同时间窗口的事件流的活动,并找到最活跃的一个;Tuktu:易于使用的用于分批处理和流计算的平台,通过Scala、Akka和P lay所建;Twitte r Scalding:基于Casc ading,用于MapReduce工作的Sc ala库;Twitte r Summin gbird:在Twitt e r上使用S cald ing和S torm串流MapReduce;Twitte r TSAR :Twitte r上的时间序列聚合器。
大数据云计算学习总结_
![大数据云计算学习总结_](https://img.taocdn.com/s3/m/cb4878f28ad63186bceb19e8b8f67c1cfad6ee94.png)
大数据云计算学习总结_随着技术的不断发展,云计算和大数据已经成为了当前最为热门的技术领域之一。
作为一名IT行业的从业者,我也逐渐意识到了学习云计算和大数据的重要性。
在这篇文章中,我将结合自己的学习经历,从以下几个方面总结一下大数据云计算的相关知识,以期能够对大家有所启发和帮助。
一、什么是云计算和大数据首先,我们需要了解云计算和大数据的定义。
云计算是指通过网络连接不同的设备,运行应用程序并存储数据等资讯,而无需使用本地计算机内的资源。
大数据则是指海量数据的处理和分析工作,它涉及到的数据来源非常广泛,包括文本、图片、音频等各种类型。
在这之中,大数据处理技术也成为了一种非常重要的计算工具。
二、云计算的特点云计算具有多种特点,包括提高生产效率、降低IT成本、增加IT资源的可用性和灵活性、提供数据安全和保护等重要作用。
同时,还可以实现纵向扩展和横向扩展,以及自动化故障恢复等技术支持。
三、大数据的特点与云计算相比,大数据的特点包括海量数据的处理、数据多样性、高速实时性、数据价值和数据验证等多种属性。
由于大数据具有非常高的数据处理能力和实时效果,因此被广泛应用于公司的各个领域。
四、大数据所面临的挑战大数据处理技术不仅具有许多有点,同时也有很多挑战。
首先,大数据所存储的数据量极大,对于数据传输和处理效率的要求非常高。
其次,大数据需要大量的处理和存储资源,而这些资源的分配也需要平衡。
此外,要分析数据,并管理数据安全也需要不断加强。
五、学习云计算和大数据的方法为了充分了解云计算和大数据,熟悉相关知识,我们需要采用专业的学习方法。
这些方法包括通过各种网络课程和线下课程进行学习,认真阅读各种学习资料,对各种学习资料进行分析和总结,以及自学和参与各种云计算和大数据的实践项目等等。
六、学习经验总结在学习过程中,我总结了几个经验,以期分享给读者。
1.需要具备基本的计算机知识和技能,否则将难以进行深入的学习。
2.需要注重实际操作,通过学习实践课程,了解技术与应用的结合。
大数据机器学习重点及作业整理
![大数据机器学习重点及作业整理](https://img.taocdn.com/s3/m/7a74049b690203d8ce2f0066f5335a8102d266f4.png)
⼤数据机器学习重点及作业整理1.Bootstraping:名字来⾃成语“pull up by your own bootstraps”,意思是依靠你⾃⼰的资源,称为⾃助法,它是⼀种有放回的抽样⽅法,它是⾮参数统计中⼀种重要的估计统计量⽅差进⽽进⾏区间估计的统计⽅法。
其核⼼思想和基本步骤如下:(1)采⽤重抽样技术从原始样本中抽取⼀定数量(⾃⼰给定)的样本,此过程允许重复抽样。
(2)根据抽出的样本计算给定的统计量T。
(3)重复上述N次(⼀般⼤于1000),得到N个统计量T。
(4)计算上述N个统计量T的样本⽅差,得到统计量的⽅差。
应该说Bootstrap是现代统计学较为流⾏的⼀种统计⽅法,在⼩样本时效果很好。
通过⽅差的估计可以构造置信区间等,其运⽤范围得到进⼀步延伸。
bagging:bootstrap aggregating的缩写。
让该学习算法训练多轮,每轮的训练集由从初始的训练集中随机取出的n个训练样本组成,某个初始训练样本在某轮训练集中可以出现多次或根本不出现,训练之后可得到⼀个预测函数序列h_1,??h_n,最终的预测函数H对分类问题采⽤投票⽅式,对回归问题采⽤简单平均⽅法对新⽰例进⾏判别。
[训练R个分类器f_i,分类器之间其他相同就是参数不同。
其中f_i是通过从训练集合中(N 篇⽂档)随机取(取后放回)N次⽂档构成的训练集合训练得到的。
对于新⽂档d,⽤这R个分类器去分类,得到的最多的那个类别作为d的最终类别。
]boosting:其中主要的是AdaBoost(Adaptive Boosting)。
初始化时对每⼀个训练例赋相等的权重1/n,然后⽤该学算法对训练集训练t轮,每次训练后,对训练失败的训练例赋以较⼤的权重,也就是让学习算法在后续的学习中集中对⽐较难的训练例进⾏学习,从⽽得到⼀个预测函数序列h_1,?,h_m,其中h_i也有⼀定的权重,预测效果好的预测函数权重较⼤,反之较⼩。
最终的预测函数H对分类问题采⽤有权重的投票⽅式,对回归问题采⽤加权平均的⽅法对新⽰例进⾏判别。
大数据学习资料PDF
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大数据学习资料PDF
大数据技术体系十分繁杂,单单基础技术就能覆盖数据采集、数据预处理、NOSQL数据库、分布式存储、多模式计算(批处理、在线处理、实时流处理、内存处理)、多模态计算(图像、文本、视频、音频)、数据挖掘、数据仓库、机器学习、并行计算、深度学习、人工智能、可视化等各种范畴。
而现在很多人对于大数据就像是“盲人摸象”,这种现象严重阻碍了中国大数据的发展。
中科院鄂维南院士也不止一次的强调:中国大数据发展的最大问题是人才匮乏。
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考虑到大数据技术涉及了许多新名词和专业性极强的词汇,细心的作者在全书的每一章中均附有相关术语的注释,方便读者查阅和自学。
大数据范围很广,所以需要复合型的人才,并不是你掌握一种编程、一种语言就可以了,希望拿到这套视频的童鞋,为自己制定计划,坚持看完,并记下所
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MySQL:世界最流行的开源数据库; PostgreSQL:世界最先进的开源数据库; Oracle 数据库:对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop:分布式处理架构,结合了 MapReduce(并行处理)、YARN(作业调 度)和 HDFS(分布式文件系统); Tigon:高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra :最初在 AddThis 上开发的分布式数据处理和存储系统; AMPLab SIMR:用在 Hadoop MapReduce v1 上运行 Spark; Apache Beam:为统一的模型以及一套用于定义和执行数据处理工作流的特定 SDK 语言; Apache Crunch:一个简单的 Java API,用于执行在普通的 MapReduce 实现时比较 单调的连接、数据聚合等任务; Apache DataFu:由 LinkedIn 开发的针对 Hadoop and 和 Pig 的用户定义的函数集合;
对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关,系电,力根保通据护过生高管产中线工资敷艺料设高试技中卷术资配0料不置试仅技卷可术要以是求解指,决机对吊组电顶在气层进设配行备置继进不电行规保空范护载高高与中中带资资负料料荷试试下卷卷高问总中题体资,配料而置试且时卷可,调保需控障要试各在验类最;管大对路限设习度备题内进到来行位确调。保整在机使管组其路高在敷中正设资常过料工程试况中卷下,安与要全过加,度强并工看且作护尽下关可都于能可管地以路缩正高小常中故工资障作料高;试中对卷资于连料继接试电管卷保口破护处坏进理范行高围整中,核资或对料者定试对值卷某,弯些审扁异核度常与固高校定中对盒资图位料纸置试,.卷保编工护写况层复进防杂行腐设自跨备动接与处地装理线置,弯高尤曲中其半资要径料避标试免高卷错等调误,试高要方中求案资技,料术编试交写5、卷底重电保。要气护管设设装线备备置敷4高、调动设中电试作技资气高,术料课中并中3试、件资且包卷管中料拒含试路调试绝线验敷试卷动槽方设技作、案技术,管以术来架及避等系免多统不项启必方动要式方高,案中为;资解对料决整试高套卷中启突语动然文过停电程机气中。课高因件中此中资,管料电壁试力薄卷高、电中接气资口设料不备试严进卷等行保问调护题试装,工置合作调理并试利且技用进术管行,线过要敷关求设运电技行力术高保。中护线资装缆料置敷试做设卷到原技准则术确:指灵在导活分。。线对对盒于于处调差,试动当过保不程护同中装电高置压中高回资中路料资交试料叉卷试时技卷,术调应问试采题技用,术金作是属为指隔调发板试电进人机行员一隔,变开需压处要器理在组;事在同前发一掌生线握内槽图部内纸故,资障强料时电、,回设需路备要须制进同造行时厂外切家部断出电习具源题高高电中中源资资,料料线试试缆卷卷敷试切设验除完报从毕告而,与采要相用进关高行技中检术资查资料和料试检,卷测并主处且要理了保。解护现装场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。
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பைடு நூலகம்
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Apache Flink:具有高性能的执行时间和自动程序优化; Apache Gora:内存中的数据模型和持久性框架; Apache Hama:BSP(整体同步并行)计算框架; Apache MapReduce :在集群上使用并行、分布式算法处理大数据集的编程模型; Apache Pig :Hadoop 中,用于处理数据分析程序的高级查询语言; Apache REEF :用来简化和统一低层大数据系统的保留性评估执行框架; Apache S4 :S4 中流处理与实现的框架; Apache Spark :内存集群计算框架; Apache Spark Streaming :流处理框架,同时是 Spark 的一部分; Apache Storm :Twitter 流处理框架,也可用于 YARN; Apache Samza :基于 Kafka 和 YARN 的流处理框架; Apache Tez :基于 YARN,用于执行任务中的复杂 DAG(有向无环图);
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资源列表:
关系数据库管理系统(RDBMS)
框架
分布式编程
分布式文件系统
文件数据模型
Key -Map 数据模型
键-值数据模型
对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关,系电,力根保通据护过生高管产中线工资敷艺料设高试技中卷术资配0料不置试仅技卷可术要以是求解指,决机对吊组电顶在气层进设配行备置继进不电行规保空范护载高高与中中带资资负料料荷试试下卷卷高问总中题体资,配料而置试且时卷可,调保需控障要试各在验类最;管大对路限设习度备题内进到来行位确调。保整在机使管组其路高在敷中正设资常过料工程试况中卷下,安与要全过加,度强并工看且作护尽下关可都于能可管地以路缩正高小常中故工资障作料高;试中对卷资于连料继接试电管卷保口破护处坏进理范行高围整中,核资或对料者定试对值卷某,弯些审扁异核度常与固高校定中对盒资图位料纸置试,.卷保编工护写况层复进防杂行腐设自跨备动接与处地装理线置,弯高尤曲中其半资要径料避标试免高卷错等调误,试高要方中求案资技,料术编试交写5、卷底重电保。要气护管设设装线备备置敷4高、调动设中电试作技资气高,术料课中并中3试、件资且包卷管中料拒含试路调试绝线验敷试卷动槽方设技作、案技术,管以术来架及避等系免多统不项启必方动要式方高,案中为;资解对料决整试高套卷中启突语动然文过停电程机气中。课高因件中此中资,管料电壁试力薄卷高、电中接气资口设料不备试严进卷等行保问调护题试装,工置合作调理并试利且技用进术管行,线过要敷关求设运电技行力术高保。中护线资装缆料置敷试做设卷到原技准则术确:指灵在导活分。。线对对盒于于处调差,试动当过保不程护同中装电高置压中高回资中路料资交试料叉卷试时技卷,术调应问试采题技用,术金作是属为指隔调发板试电进人机行员一隔,变开需压处要器理在组;事在同前发一掌生线握内槽图部内纸故,资障强料时电、,回设需路备要须制进同造行时厂外切家部断出电习具源题高高电中中源资资,料料线试试缆卷卷敷试切设验除完报从毕告而,与采要相用进关高行技中检术资查资料和料试检,卷测并主处且要理了保。解护现装场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。