清华大学范玉顺互联网与大数据_清华大学教授推荐的大数据视频，大数据学习入门难，给初学者支招...

最新大数据学习资料

如果你处于想学大数据或者正在学习大数据，大数据的资料不少了吧，但是是最新的吗？

说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容，在这小编分享一波2020最新的人工智能全套教程最后小编为大家准备了3月份新出的大数据自学视频教程，免费分享给大家！

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第1阶段

linux和高并发

1.linux操作系统

2.linux基本命令

3.linux软件安装

4.shell编程

5.网络基础知识

6.Ivs集群和高并发

7.nginx集群和高并发

8.keepalived和单点故障

第2阶段

hadoop体系之离线计算

1.hdfs分布式文件系统

2.mapreduce分布式计算

3.YARN-资源管理和任务

4.MAPREDUCE案例

5.hive

6.hbase数据库

7.ZOOKEEPER协同处理

8.EL SEARCH搜索引擎

9.REDIS内存数据

第3阶段

spark体系之分布式计算

1.kafka分布式消息队列

2.scala分布式计算机开...

3.spark-core之高线计算

4.spark-sql

5.spark- stream流式计算

6.STORM流式框架

第4阶段

机器学习与数据挖掘

1.Python语言基础

2.归算法

3.分类算法

4.聚类算法

5.推荐算法

第5阶段

大数据项目实战

1大型电南日志分析项目

2.誓慧交通卡口分析项目

3.智能APP推荐项目

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大数据具体是怎样的存在，不同的人，不同的立场有不同的看法。也可以抽象为大数据不仅仅是一种概念那么简单，更是一种方法。最终的目的就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助服务决策。

很对人对于大数据没有清晰的认识，大数据一方面是基于海量的数据，另一方面最为重要的最有就是能我们是生活变得更加方便，能够依据个人喜好偏好，推荐为你有用的信息，减少我们搜寻浪费的时间，也能提高工作效率，筛出无用数据。随着IT互联网的发展，数据信息的不断增加，数据的积累越来越多，处理速度也越来越快，对数据从不同维度运用不同模型进行分析处理，数据结果也更加准确，而最终使的数据为我们的决策服务。

同时依靠大数据企业和公司可以通过互联网非常方便的搜集信息，然后进行筛选调研，问答然后做出更加完善的产品，产品的更新周期也会大大缩短，省去了之前花费大量人力财力去市场调研的繁琐，同时这种结果也更加清晰准确。

大数据分析的五个基本方面：

1.大数据挖掘

大数据最主要的就是数据挖掘，这也是其核心所在。同时依据不同的格式和数据类型，使得数据呈现更加科学的技术特点，因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据。

2.大数据语擎

大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，精准判断用户需求。

3.大数据预测性分析能力

从大数据中挖掘出特点，大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4.大数据管理

高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

5.大数据可视化

可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。基于大数据庞大的数据量，大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理还需要依托云技术才能实现。

大数据的前景和意义也就不言而喻了，未来，大数据能够对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。源于互联网的发展，收集数据的门槛越来越低，收集数据变成一件简单的事情，这些海量的数据中是含有无穷的信息和价值的，如何更好的提炼出有价值的信息，这就体现大数据的用途了。