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实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程,你必须亲自动手才能发现金子的价值。”郑立峰说。

Exploratory Data Analysis:John Tukey写于1977年的经典老教材,是这一领域的开山之作。如今EDA已经是统计学里的重要一支,但当时还是有很多人对他的工作不屑一顾。可他爱数据,坚信数据可以以一种出人意料的方式呈现出来。正是他的努力,让数据可视化成为一门无比迷人的技术。但这本书不推荐阅读了,内容略过时。要想完整地了解EDA,推荐下一本:

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政府部门是国内公开数据的来源,查询权威的数据可以到政府相关部门网站,以下介绍国内的主要发布相关数据的政府部门。

直以来,传智播客始终保持对互联网前沿技术的敏锐嗅觉,并于2012年推出大数据课程,是行业内最早孵化大数据的IT职业教育机构。

部分引了ClassLoader,这是因为ClassLoader与线程不无关系,我们可以通过synchronized关键字,或者Lock等显式锁的方式在代码的编写阶段对共享资源行数据一致性保护,那么一个Class在完成初始化的整个过程到*后在方法区(JDK8 以后在元数据空间)其数据结构是怎样确保数据一致性的呢?这就需要对ClassLoader有一个比较全面的认识和了解。

在MVVM中,数据发生变化后,我们在工作线程直接修改(在数据是线程安全的情况下)ViewModel的数据即可,不用再考虑要切到主线程更新UI了,这些事情相关框架都帮我们做了。

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大,而传统BI的数据处理成本过高,企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

Big Data Glossary:主要讲解大数据处理技术及工具,内容涵盖了NoSQL,MapReduce,Storage,Servers,NLP库与工具包,机器学习工具包,数据可视化工具包,数据清洗,序列化指南等等。总之,是一本辞典式的大数据入门指导。

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