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      資料目錄:


      開篇詞講為什么說每個軟件工程師都應該懂大數據技術
      預習01講大數據技術發展史:大數據的前世今生
      預習02講大數據應用發展史:從搜索引擎到人工智能
      預習03講大數據應用領域:數據驅動一切
      04講移動計算比移動數據更劃算
      05講從RAID看垂直伸縮到水平伸縮的演化
      06講新技術層出不窮,HDFS依然是存儲的王者
      07講為什么說MapReduce既是編程模型又是計算框架
      08講MapReduce如何讓數據完成一次旅行
      09講為什么我們管Yarn叫作資源調度框架
      10講模塊答疑:我們能從Hadoop學到什么
      11講Hive是如何讓MapReduce實現SQL操作的
      12講我們并沒有覺得MapReduce速度慢,直到Spark出現
      13講同樣的本質,為何Spark可以更高效
      14講BigTable的開源實現:HBase
      15講流式計算的代表:Storm、Flink、SparkStreaming
      16講ZooKeeper是如何保證數據一致性的
      17講模塊答疑:這么多技術,到底都能用在什么場景里
      18講如何自己開發一個大數據SQL引擎
      19講Spark的性能優化案例分析(上)
      20講Spark的性能優化案例分析(下)
      21講從阿里內部產品看海量數據處理系統的設計(上):Doris的立項
      22講從阿里內部產品看海量數據處理系統的設計(下):架構與創新
      23講大數據基準測試可以帶來什么好處
      24講從大數據性能測試工具Dew看如何快速開發大數據系統
      25講模塊答疑:我能從大廠的大數據開發實踐中學到什么
      26講互聯網產品+大數據產品=大數據平臺
      27講大數據從哪里來
      28講知名大廠如何搭建大數據平臺
      29講盤點可供中小企業參考的商業大數據平臺
      30講當大數據遇上物聯網
      31講模塊答疑:為什么大數據平臺至關重要
      32講互聯網運營數據指標與可視化監控
      33講一個電商網站訂單下降的數據分析案例
      35講如何利用大數據成為“增長黑客”
      36講模塊答疑:為什么說數據驅動運營
      37講如何對數據進行分類和預測
      38講如何發掘數據之間的關系
      39講如何預測用戶的喜好
      40講機器學習的數學原理是什么
      41講從感知機到神經網絡算法
      42講模塊答疑:軟件工程師如何進入人工智能領域
      所有的不確定都是機會——智慧寫給你的新年寄語
      結束語講未來的你,有無限可能
       

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