资源简介
背景介绍
算法推荐、智能安全、机器学习、预测分析……这些曾出现在科幻小说中的概念正依托于大数据浸入我们的生活、消费和工作。尤其是技术开发者，你的工作正在与大数据产生着愈加紧密的关联，并且未来会愈加密切，无论你是否从事大数据相关工作，都要掌握大数据原理和架构。
另一方面，大数据行业人才缺口巨大，近五年薪资上涨 70%，对于想要入行大数据，借红利赢得更好发展的工程师来说，现在入行，正是恰当的时机。
专栏解读
专栏串联起数据生产、数据收集 、数据传输、 数据存储、 数据挖掘 、数据分析、数据应用这条数据流转的链条，为你讲解大数据体系，共分 5 个模块，共 22 篇：模块一 大数据简介首先，专栏会用“天气预报”这样一个趣味、生活化的案例帮助你快速了解大数据，进而为你介绍大数据的前生今世以及未来的发展趋势，帮助你了解大数据完整的体系和面貌，以便当你将来工作中涉及大数据的应用时，能够快速定位需求，选择自己需要深造的技能点。
模块二 大数据架构
专栏会借助阿里、网易、滴滴等知名互联网公司的大数据设计案例，带你了解大数据在公司实际场景中的应用情况：了解它们的大数据架构，以及大数据体系是如何演进到如今的样子的，然后从最共性的部分出发，去讲解 Hadoop 的整个生态的重要组成部分。
模块三 大数据开发
这一部分介绍互联网公司中最常用到的各种大数据工具，其中可能会借助简单的代码来进行初步的认识，让你明白它是什么，能够做什么，以便将来的工作中遇到此类需求时，可以快速上手。同时，为你梳理大数据体系在实际的开发工作中，每一个环节是如何独立运行，又是如何与上下游进行联系的。模块四 数据挖掘与分析
这一模块将带你了解标准化数据挖掘全流程以及数据挖掘四大经典算法。你将会了解数据挖掘算法如何在公司的大数据体系下发挥作用、如何为公司带来业务价值以及哪些主流的算法是需要重点关注的。
模块五 大数据应用及安全
为你剖析推荐系统、数据化运营、数据中台的应用案例。你将明白大数据体系不是空中楼阁，它们有着非常丰富的应用。这一模块的知识可以帮助你借助大数据为业务赋能。
讲师简介
荒川 一线大厂高级算法专家现任 BAT 一线互联网公司高级算法专家，资深的数据人。曾经参与过上亿级的推荐系统相关工作，涉及系统架构、内容理解、用户画像等多方面的研发和管理。主导过数据平台建设、推荐系统数据流框架设计、数字化内容运营平台、用户画像平台等大型项目，熟悉以个性化推荐为应用的大数据体系上下游工作。
大数据技术基础 22 讲/
├──文档
| ├──[6512] 开篇词 如何在庞大的大数据体系中明确路径？.md 13.60kb
| ├──[6513] 01 从天气预报看什么是大数据.md 14.76kb
| ├──[6514] 02 从萌芽到爆发，大数据经历了哪些发展？.md 15.75kb
| ├──[6515] 03 为了追赶当下趋势，我们要做什么思想准备？.md 13.19kb
| ├──[6516] 04 阿里美团这些大厂都在用什么大数据架构？.md 13.81kb
| ├──[6517] 05 大数据开发必备工具——Hadoop.md 13.17kb
| ├──[6518] 06 精准溯源：大数据中的数据到底是从哪儿来的？.md 16.33kb
| ├──[6519] 07 专为解决大数据存储问题而产生的 HDFS.md 22.36kb
| ├──[6520] 08 HBae 和 Hive 你能分清楚吗？.md 17.51kb
| ├──[6521] 09 让你彻底明白为什么大公司都在做云服务.md 15.08kb
| ├──[6522] 10 消息系统 Kafka 与 Flume 如何抉择.md 16.96kb
| ├──[6523] 11 MapReduce 处理大数据的基本思想有哪些.md 16.00kb
| ├──[6524] 12 Spark 与 Flink 的爱恨情仇（上）.md 14.42kb
| ├──[6525] 13 Spark 与 Flink 的爱恨情仇（下）.md 13.20kb
| ├──[6526] 14 带你聊一聊标准化数据挖掘全流程.md 14.56kb
| ├──[6527] 15 让你一看就懂的数据挖掘四大经典算法.md 13.84kb
| ├──[6528] 16 计算机视觉 VS 自然语言处理，你选哪个？.md 14.62kb
| ├──[6529] 17 如何深入分析电商数据中的价值？.md 14.00kb
| ├──[6530] 18 数据可视化：如何直观地“看见”数据？.md 15.53kb
| ├──[6531] 19 如何快速搭建一个推荐系统？.md 15.54kb
| ├──[6532] 20 如何从零开始做数据化运营？.md 16.34kb
| ├──[6533] 21 大数据环境下如何保护隐私.md 15.31kb
| ├──[6534] 22 数据中台：用大数据赋能业务.md 12.31kb
| ├──[6535] 彩蛋 大数据时代，未来将去向何方.md 8.68kb
| └──[6536] 结束语 得大数据者得天下.md 7.85kb
├──01 从天气预报看什么是大数据.mp4 131.51M
├──02 从萌芽到爆发，大数据经历了哪些发展？.mp4 127.79M
├──03 为了追赶当下趋势，我们要做什么思想准备？.mp4 126.24M
├──04 阿里美团这些大厂都在用什么大数据架构？.mp4 153.00M
├──05 大数据开发必备工具——Hadoop.mp4 114.00M
├──06 精准溯源：大数据中的数据到底是从哪儿来的？.mp4 107.80M
├──07 专为解决大数据存储问题而产生的 HDFS.mp4 120.89M
├──08 HBae 和 Hive 你能分清楚吗？.mp4 107.63M
├──09 让你彻底明白为什么大公司都在做云服务.mp4 143.99M
├──10 消息系统 Kafka 与 Flume 如何抉择.mp4 169.50M
├──11 MapReduce 处理大数据的基本思想有哪些.mp4 139.30M
├──12 Spark 与 Flink 的爱恨情仇（上）.mp4 124.08M
├──13 Spark 与 Flink 的爱恨情仇（下）.mp4 109.96M
├──14 带你聊一聊标准化数据挖掘全流程.mp4 114.42M
├──15 让你一看就懂的数据挖掘四大经典算法.mp4 144.00M
├──16 计算机视觉 VS 自然语言处理，你选哪个？.mp4 149.01M
├──17 如何深入分析电商数据中的价值？.mp4 136.43M
├──18 数据可视化：如何直观地“看见”数据？.mp4 143.06M
├──19 如何快速搭建一个推荐系统？.mp4 144.91M
├──20 如何从零开始做数据化运营？.mp4 171.88M
├──21 大数据环境下如何保护隐私.mp4 142.33M
├──22 数据中台：用大数据赋能业务.mp4 115.83M
├──彩蛋 大数据时代，未来将去向何方.mp4 72.53M
├──结束语 得大数据者得天下.mp4 65.96M
└──开篇词 如何在庞大的大数据体系中明确路径？.mp4 153.43M「拉勾教育 大数据技术基础 22 讲」[color=var(--link-color)]
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背景介绍
算法推荐、智能安全、机器学习、预测分析……这些曾出现在科幻小说中的概念正依托于大数据浸入我们的生活、消费和工作。尤其是技术开发者，你的工作正在与大数据产生着愈加紧密的关联，并且未来会愈加密切，无论你是否从事大数据相关工作，都要掌握大数据原理和架构。
另一方面，大数据行业人才缺口巨大，近五年薪资上涨 70%，对于想要入行大数据，借红利赢得更好发展的工程师来说，现在入行，正是恰当的时机。
专栏解读
专栏串联起数据生产、数据收集 、数据传输、 数据存储、 数据挖掘 、数据分析、数据应用这条数据流转的链条，为你讲解大数据体系，共分 5 个模块，共 22 篇：模块一 大数据简介首先，专栏会用“天气预报”这样一个趣味、生活化的案例帮助你快速了解大数据，进而为你介绍大数据的前生今世以及未来的发展趋势，帮助你了解大数据完整的体系和面貌，以便当你将来工作中涉及大数据的应用时，能够快速定位需求，选择自己需要深造的技能点。
模块二 大数据架构
专栏会借助阿里、网易、滴滴等知名互联网公司的大数据设计案例，带你了解大数据在公司实际场景中的应用情况：了解它们的大数据架构，以及大数据体系是如何演进到如今的样子的，然后从最共性的部分出发，去讲解 Hadoop 的整个生态的重要组成部分。
模块三 大数据开发
这一部分介绍互联网公司中最常用到的各种大数据工具，其中可能会借助简单的代码来进行初步的认识，让你明白它是什么，能够做什么，以便将来的工作中遇到此类需求时，可以快速上手。同时，为你梳理大数据体系在实际的开发工作中，每一个环节是如何独立运行，又是如何与上下游进行联系的。模块四 数据挖掘与分析
这一模块将带你了解标准化数据挖掘全流程以及数据挖掘四大经典算法。你将会了解数据挖掘算法如何在公司的大数据体系下发挥作用、如何为公司带来业务价值以及哪些主流的算法是需要重点关注的。
模块五 大数据应用及安全
为你剖析推荐系统、数据化运营、数据中台的应用案例。你将明白大数据体系不是空中楼阁，它们有着非常丰富的应用。这一模块的知识可以帮助你借助大数据为业务赋能。
讲师简介
荒川 一线大厂高级算法专家现任 BAT 一线互联网公司高级算法专家，资深的数据人。曾经参与过上亿级的推荐系统相关工作，涉及系统架构、内容理解、用户画像等多方面的研发和管理。主导过数据平台建设、推荐系统数据流框架设计、数字化内容运营平台、用户画像平台等大型项目，熟悉以个性化推荐为应用的大数据体系上下游工作。
大数据技术基础 22 讲/
├──文档
| ├──[6512] 开篇词 如何在庞大的大数据体系中明确路径？.md 13.60kb
| ├──[6513] 01 从天气预报看什么是大数据.md 14.76kb
| ├──[6514] 02 从萌芽到爆发，大数据经历了哪些发展？.md 15.75kb
| ├──[6515] 03 为了追赶当下趋势，我们要做什么思想准备？.md 13.19kb
| ├──[6516] 04 阿里美团这些大厂都在用什么大数据架构？.md 13.81kb
| ├──[6517] 05 大数据开发必备工具——Hadoop.md 13.17kb
| ├──[6518] 06 精准溯源：大数据中的数据到底是从哪儿来的？.md 16.33kb
| ├──[6519] 07 专为解决大数据存储问题而产生的 HDFS.md 22.36kb
| ├──[6520] 08 HBae 和 Hive 你能分清楚吗？.md 17.51kb
| ├──[6521] 09 让你彻底明白为什么大公司都在做云服务.md 15.08kb
| ├──[6522] 10 消息系统 Kafka 与 Flume 如何抉择.md 16.96kb
| ├──[6523] 11 MapReduce 处理大数据的基本思想有哪些.md 16.00kb
| ├──[6524] 12 Spark 与 Flink 的爱恨情仇（上）.md 14.42kb
| ├──[6525] 13 Spark 与 Flink 的爱恨情仇（下）.md 13.20kb
| ├──[6526] 14 带你聊一聊标准化数据挖掘全流程.md 14.56kb
| ├──[6527] 15 让你一看就懂的数据挖掘四大经典算法.md 13.84kb
| ├──[6528] 16 计算机视觉 VS 自然语言处理，你选哪个？.md 14.62kb
| ├──[6529] 17 如何深入分析电商数据中的价值？.md 14.00kb
| ├──[6530] 18 数据可视化：如何直观地“看见”数据？.md 15.53kb
| ├──[6531] 19 如何快速搭建一个推荐系统？.md 15.54kb
| ├──[6532] 20 如何从零开始做数据化运营？.md 16.34kb
| ├──[6533] 21 大数据环境下如何保护隐私.md 15.31kb
| ├──[6534] 22 数据中台：用大数据赋能业务.md 12.31kb
| ├──[6535] 彩蛋 大数据时代，未来将去向何方.md 8.68kb
| └──[6536] 结束语 得大数据者得天下.md 7.85kb
├──01 从天气预报看什么是大数据.mp4 131.51M
├──02 从萌芽到爆发，大数据经历了哪些发展？.mp4 127.79M
├──03 为了追赶当下趋势，我们要做什么思想准备？.mp4 126.24M
├──04 阿里美团这些大厂都在用什么大数据架构？.mp4 153.00M
├──05 大数据开发必备工具——Hadoop.mp4 114.00M
├──06 精准溯源：大数据中的数据到底是从哪儿来的？.mp4 107.80M
├──07 专为解决大数据存储问题而产生的 HDFS.mp4 120.89M
├──08 HBae 和 Hive 你能分清楚吗？.mp4 107.63M
├──09 让你彻底明白为什么大公司都在做云服务.mp4 143.99M
├──10 消息系统 Kafka 与 Flume 如何抉择.mp4 169.50M
├──11 MapReduce 处理大数据的基本思想有哪些.mp4 139.30M
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├──13 Spark 与 Flink 的爱恨情仇（下）.mp4 109.96M
├──14 带你聊一聊标准化数据挖掘全流程.mp4 114.42M
├──15 让你一看就懂的数据挖掘四大经典算法.mp4 144.00M
├──16 计算机视觉 VS 自然语言处理，你选哪个？.mp4 149.01M
├──17 如何深入分析电商数据中的价值？.mp4 136.43M
├──18 数据可视化：如何直观地“看见”数据？.mp4 143.06M
├──19 如何快速搭建一个推荐系统？.mp4 144.91M
├──20 如何从零开始做数据化运营？.mp4 171.88M
├──21 大数据环境下如何保护隐私.mp4 142.33M
├──22 数据中台：用大数据赋能业务.mp4 115.83M
├──彩蛋 大数据时代，未来将去向何方.mp4 72.53M
├──结束语 得大数据者得天下.mp4 65.96M
└──开篇词 如何在庞大的大数据体系中明确路径？.mp4 153.43M「拉勾教育 大数据技术基础 22 讲」[color=var(--link-color)]
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