?大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ) 22 講，直擊大數(shù)據(jù)核心價(jià)值，抓住智能時(shí)代掘金利器。串聯(lián)起數(shù)據(jù)生產(chǎn)、數(shù)據(jù)收集 、數(shù)據(jù)傳輸、 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、 數(shù)據(jù)挖掘 、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用這條數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的鏈條，為你講解大數(shù)據(jù)體系，共分 5 個(gè)模塊，共 22 篇。

荒川大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ) 22 講，直擊大數(shù)據(jù)核心價(jià)值，抓住智能時(shí)代掘金利器課程目錄

[6512] 開篇詞? 如何在龐大的大數(shù)據(jù)體系中明確路徑？.md

[6513] 01? 從天氣預(yù)報(bào)看什么是大數(shù)據(jù).md

[6514] 02? 從萌芽到爆發(fā)，大數(shù)據(jù)經(jīng)歷了哪些發(fā)展？.md

[6515] 03? 為了追趕當(dāng)下趨勢(shì)，我們要做什么思想準(zhǔn)備？.md

[6516] 04? 阿里美團(tuán)這些大廠都在用什么大數(shù)據(jù)架構(gòu)？.md

[6517] 05? 大數(shù)據(jù)開發(fā)必備工具——Hadoop.md

[6518] 06? 精準(zhǔn)溯源：大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)到底是從哪兒來的？.md

[6519] 07? 專為解決大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題而產(chǎn)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(wù).md

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

[6523] 11? MapReduce 處理大數(shù)據(jù)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(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)挖掘全流程.md

[6527] 15? 讓你一看就懂的數(shù)據(jù)挖掘四大經(jīng)典算法.md

[6528] 16? 計(jì)算機(jī)視覺 VS 自然語言處理，你選哪個(gè)？.md

[6529] 17? 如何深入分析電商數(shù)據(jù)中的價(jià)值？.md

[6530] 18? 數(shù)據(jù)可視化：如何直觀地“看見”數(shù)據(jù)？.md

[6531] 19? 如何快速搭建一個(gè)推薦系統(tǒng)？.md

[6532] 20? 如何從零開始做數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)？.md

[6533] 21? 大數(shù)據(jù)環(huán)境下如何保護(hù)隱私.md

[6534] 22? 數(shù)據(jù)中臺(tái)：用大數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù).md

[6535] 彩蛋? 大數(shù)據(jù)時(shí)代，未來將去向何方.md

[6536] 結(jié)束語? 得大數(shù)據(jù)者得天下.md

文檔

[6512] 開篇詞? 如何在龐大的大數(shù)據(jù)體系中明確路徑？.mp4

[6513] 01? 從天氣預(yù)報(bào)看什么是大數(shù)據(jù).mp4

[6514] 02? 從萌芽到爆發(fā)，大數(shù)據(jù)經(jīng)歷了哪些發(fā)展？.mp4

[6515] 03? 為了追趕當(dāng)下趨勢(shì)，我們要做什么思想準(zhǔn)備？.mp4

[6516] 04? 阿里美團(tuán)這些大廠都在用什么大數(shù)據(jù)架構(gòu)？.mp4

[6517] 05? 大數(shù)據(jù)開發(fā)必備工具——Hadoop.mp4

[6518] 06? 精準(zhǔn)溯源：大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)到底是從哪兒來的？.mp4

[6519] 07? 專為解決大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題而產(chǎn)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(wù).mp4

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

[6523] 11? MapReduce 處理大數(shù)據(jù)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(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)挖掘全流程.mp4

[6527] 15? 讓你一看就懂的數(shù)據(jù)挖掘四大經(jīng)典算法.mp4

[6528] 16? 計(jì)算機(jī)視覺 VS 自然語言處理，你選哪個(gè)？.mp4

[6529] 17? 如何深入分析電商數(shù)據(jù)中的價(jià)值？.mp4

[6530] 18? 數(shù)據(jù)可視化：如何直觀地“看見”數(shù)據(jù)？.mp4

[6531] 19? 如何快速搭建一個(gè)推薦系統(tǒng)？.mp4

[6532] 20? 如何從零開始做數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)？.mp4

[6533] 21? 大數(shù)據(jù)環(huán)境下如何保護(hù)隱私.mp4

[6534] 22? 數(shù)據(jù)中臺(tái)：用大數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù).mp4

[6535] 彩蛋? 大數(shù)據(jù)時(shí)代，未來將去向何方.mp4

[6536] 結(jié)束語? 得大數(shù)據(jù)者得天下.mp4