大数据学习路线及各阶段学习书籍推荐!废话不多说,直接切入主题,有需要的小伙伴可以参考学习!
阶段一、大数据基础——java语言基础方面
(1)Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
(2) HTML、CSS与JavaScript
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
(3)JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
推荐书籍:
《Effective Java中文版》(第2版)
本书为我们带来了共78条程序员必备的经验法则,针对你每天都会遇到的编程问题提出了有效、实用的解决方案www.xbaixing.com小百姓网。
书中的每一章都包含几个“条目”,以简洁的形式呈现,自成独立的短文,它们提出了具体的建议,对于Java平台精妙之处的独到见解,以及优秀的代码范例。每个条目的综合描述和解释都阐明了应该怎么做,不应该怎么做,以及为什么来源www.xbaixing.com。
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
推荐书籍:
1、《Big Data》
在大数据的背景下,我很少看到关于数据建模,数据层,数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题。这本书却提供了令人耳目一新的全面解决方案小_百_姓_网。
2、《Hadoop权威指南》
《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始,由浅入深,结合理论和实践,全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。
3、《Hive编程指南》
《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南,旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合小_百_姓_网。
阶段三、 分布式计算。
(1)分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一:基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二:新浪网(www.sina.com.cn)
(2)storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一:日志告警系统项目、实战二:猜你喜欢推荐系统实战
推荐书籍:
1、《Learning Spark》
《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书,它没有过多深入实现细节,而是更多关注上层用户的具体用法www.xbaixing.com。不过,本书绝不仅仅限于Spark 的用法,它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍,让读者能够知其然且知其所以然。
2、《Spark机器学习:核心技术与实践》
本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法www.xbaixing.com。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用,帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性,通过数据分析产生有价值的数据洞察力。
阶段四、 大数据项目实战(一线公司真实项目)
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
阶段五、 大数据分析 —AI(人工智能)
主要是讲解Data Analyze数据分析基础、数据可视化、sklearn中三类朴素贝叶斯算法以及python机器学习等提升个人能力的内容!
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课程介绍:随着电脑的普及,电脑已深入到我们的工作和学习的方方面面,学习离不开电脑,工作离不开电脑,娱乐离不开电脑,为了更好地融入现代社会,学好电脑是关键的一步。...

Office办公软件是电脑应用中较常见的软件之一,不管是从事什么行业的人,只要是接触电脑的人或多或少能会使用到Office办公软件。对于一般的家庭用户可以用它完成日常生活中的开销管理,对于企业办公行业的人员来说,Office办公软件更是必须要掌握的。所以,不管你是家庭用户还是办公人员,Office办公软件都是非常有用而且是必不可少的。office办公软件的学习也就变得越来越重要了。...