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白金大数据
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大数据学习步骤,入门篇
摘要: 目前大数据行业异常火爆,不少人都对大数据充满了兴趣,其中有大部分人都是之前没有接触过计算机技术的,对编程语言也不太了解,那是不是这部分零基础的朋友就学不了大数据了呢?答案当然是否定的。大数据学习并不是高深莫测的,虽然它并没有多简单,但是通过努力,零基础的朋友也是完全可以掌握大数据的。 推荐一个大数据
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posted @ 2019-04-30 11:48 白金大数据
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大数据学习一定要知道的点。值得收藏!
摘要: 兴趣建立 兴趣是可以让一个人持续关注一个事物的核心动力,而且兴趣也是可以培养出来的。如果你把写程序单纯作为赚钱手段,久而久之疲劳感会越来越强。大数据的应用非常广泛,比如:人工智能!找到自己的兴趣点,去发掘大数据在其中起到的神奇作用,这是最简单的兴趣共鸣。 当一个人通过自己的努力获得的成就感就是最大的
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posted @ 2019-09-18 12:44 白金大数据
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大数据学习分哪几个阶段?
摘要: 大数据已经成为发展的趋势,那么大数据学习到底应该掌握哪些知识呢,笔者根据自己的经验总结如下: 学习要根据自身情况来定,如果你是零基础,那就必须先从基础java开始学起(大数据支持很多开发语言,但企业用的最多的还是JAVA),接下来学习数据结构、linux系统操作、关系型数据库,夯实基础之后,再进入大
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posted @ 2019-09-16 13:36 白金大数据
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对于程序员来说,如何才能快速转行赶上大数据这辆高铁呢?
摘要: 大数据为大家整理了Ofer Mendelevitch自己的观点。 Mendelevitch认为无论是Java程序员还是业务分析师都有机会成为数据科学家,以下是他对不同人群给出的具体建议: Java程序员 作为Java开发者,你对软件工程的规则已经了然于心,第一步需要了解机器学习的各种算法:现在有哪些
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posted @ 2019-06-22 13:47 白金大数据
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大数据学习计划
摘要: 大数据如此火热的现在,想必许多小伙伴都想要加入这个行业。也是我们今天就要拿出收藏已久的大数据学习计划。帮助你不走弯路,迈向大数据 1 大数据应用离不开基础软件的支撑,且大部分大数据组件部署在 Linux 操作系统上的用户空间,也有很多组件也借鉴了Linux 操作系统的一些设计精髓,所以 Linux
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posted @ 2019-06-20 14:28 白金大数据
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大数据学习详细路线
摘要: 很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习扣扣群: 142974151,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目
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posted @ 2019-06-18 16:38 白金大数据
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大数据到底要怎么学习?
摘要: 今天为大家带来IT界最为火爆的大数据行业的硬核知识点——大数据挖掘技术的体系分析。想要了解大数据或者开始学习大数据的你一定不要错过。 对于大数据的挖掘请求,包括面向于文本的挖掘、机器学习等,挖掘算法的复杂度高、数据的计算量大,针对于大数据的规模大、速度快以及类型多样的特点,将大数据挖掘算法的研究方向
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posted @ 2019-06-16 11:24 白金大数据
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大数据处理技术怎么学习呢?
摘要: 首先我们要学习Java语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。 Java:大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME,学习大数据要学习那个方向呢?只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了,像Servlet、JSP、Tomcat、Strut
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posted @ 2019-06-11 11:52 白金大数据
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从零开始大数据学习路线
摘要: “怎么学习大数据?学大数据要学编程吗?大数据都学什么知识” 等等类似的问题。而近期类似的问题越来越多, 那么,零基础学员大数据学习路线图该如何去系统化设置呢?今天就来说说,真正专业的大数据学习路线是哪些? 推荐一个大数据学习群 142974151每天晚上20:10都有一节【免费的】大数据直播课程,专
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posted @ 2019-06-07 13:12 白金大数据
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大数据从入门到精通
摘要: 大数据被认为是“未来的新石油”,在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用。 作为 IT 类职业中的“大熊猫”,大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内 IT、通讯、行业招聘中,有 10% 都是和大数据相关的,且比例还在上升。“大数据时代的到来很突然,在国内发展
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posted @ 2019-06-06 10:50 白金大数据
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大数据学习路线
摘要: 一、大数据介绍 大数据本质也是数据,但是又有了新的特征,包括数据来源广、数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等)、数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别)、数据增长速度快等。 针对以上主要的4个特征我们需要考虑以下问题: 数据来源广,该如何采集汇总?,对应出现
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posted @ 2019-06-04 17:22 白金大数据
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