21-从0开始学大数据阿里云盘下载

注意：只展示部分的文件和文件夹 实际有90个文件

全部文件 158.4MB

21-从0开始学大数据 158.4MB

10-结束语 (1讲) 3.7MB

结束语丨未来的你，有无限可能.pdf 2.0MB

结束语丨未来的你，有无限可能.html 1.7MB

09-智慧写给你的寄语 (1讲) 3.6MB

所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.pdf 2.1MB

所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语.html 1.5MB

08-模块六 大数据算法 (6讲) 31.5MB

42丨模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域？.pdf 2.3MB

42丨模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域？.html 1.9MB

41丨从感知机到神经网络算法.pdf 4.0MB

41丨从感知机到神经网络算法.html 3.8MB

40丨机器学习的数学原理是什么？.pdf 1.6MB

40丨机器学习的数学原理是什么？.html 1.6MB

39丨如何预测用户的喜好？.pdf 2.4MB

39丨如何预测用户的喜好？.html 2.0MB

38丨如何发掘数据之间的关系？.pdf 3.1MB

38丨如何发掘数据之间的关系？.html 2.5MB

37丨如何对数据进行分类和预测？.pdf 3.8MB

37丨如何对数据进行分类和预测？.html 2.5MB

07-模块五 大数据分析与运营 (5讲) 24.2MB

36丨模块答疑：为什么说数据驱动运营？.pdf 4.6MB

36丨模块答疑：为什么说数据驱动运营？.html 2.7MB

35丨如何利用大数据成为“增长黑客”？.pdf 1.4MB

35丨如何利用大数据成为“增长黑客”？.html 1.2MB

34丨A-B测试与灰度发布必知必会.pdf 2.0MB

34丨A-B测试与灰度发布必知必会.html 1.6MB

33丨一个电商网站订单下降的数据分析案例.pdf 1.9MB

33丨一个电商网站订单下降的数据分析案例.html 1.7MB

32丨互联网运营数据指标与可视化监控.pdf 3.5MB

32丨互联网运营数据指标与可视化监控.html 3.5MB

06-模块四 大数据平台与系统集成 (6讲) 31.7MB

31丨模块答疑：为什么大数据平台至关重要？.pdf 7.4MB

31丨模块答疑：为什么大数据平台至关重要？.html 4.8MB

30丨当大数据遇上物联网.pdf 1.8MB

30丨当大数据遇上物联网.html 1.6MB

29丨盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.pdf 1.9MB

29丨盘点可供中小企业参考的商业大数据平台.html 1.8MB

28丨知名大厂如何搭建大数据平台？.pdf 3.2MB

28丨知名大厂如何搭建大数据平台？.html 2.7MB

27丨大数据从哪里来？.pdf 2.1MB

27丨大数据从哪里来？.html 1.8MB

26丨互联网产品+大数据产品=大数据平台.pdf 1.4MB

26丨互联网产品+大数据产品=大数据平台.html 1.2MB

05-模块三 大数据开发实践 (8讲) 47.3MB

25丨模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么？.pdf 7.9MB

25丨模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么？.html 4.6MB

24丨从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.pdf 1.5MB

24丨从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统.html 1.2MB

23丨大数据基准测试可以带来什么好处？.pdf 2.2MB

23丨大数据基准测试可以带来什么好处？.html 1.9MB

22丨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.pdf 5.2MB

22丨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.html 3.6MB

21丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（上）：Doris的立项.pdf 3.7MB

21丨从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（上）：Doris的立项.html 2.9MB

20丨Spark的性能优化案例分析（下）.pdf 2.9MB

20丨Spark的性能优化案例分析（下）.html 2.3MB

19丨Spark的性能优化案例分析（上）.pdf 1.7MB

19丨Spark的性能优化案例分析（上）.html 1.3MB

18丨如何自己开发一个大数据SQL引擎？.pdf 2.3MB

18丨如何自己开发一个大数据SQL引擎？.html 2.0MB

04-模块二 大数据生态体系主要产品原理与架构 (7讲) 16.3MB

17丨模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里？.pdf 4.4MB

17丨模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里？.html 2.7MB

16丨ZooKeeper是如何保证数据一致性的？.pdf 2.9MB

16丨ZooKeeper是如何保证数据一致性的？.html 2.5MB

15丨流式计算的代表：Storm、Flink、SparkStreaming.pdf 2.0MB

15丨流式计算的代表：Storm、Flink、SparkStreaming.html 1.7MB