【大讲台】大数据视频

课程目标：

从学习难度上来说，大数据需要具备一定的数学和统计学基础，但是完全可以在学习大数据的过程中逐渐补齐相关的知识结构，所以虽然有一定难度，但是完全可以克服。从学习时间上来看，学习大数据要相对长一些，通常需要3到6个月能够入门。

课程截图：

〖课程目录〗:

• | └──10、【大讲台】大数据视频 助力抗疫
• | | ├──1.从大数据小白到项目入门
• | | | ├──0课程介绍
• | | | ├──10HBase分布式实时数据库
• | | | ├──11Hive大数据仓库
• | | | ├──12Sqoop数据导入导出
• | | | ├──16大数据金融信贷项目
• | | | ├──1集群节点准备
• | | | ├──2Eclipse环境搭建
• | | | ├──3Zookeeper分布式协调系统
• | | | ├──4HDFS分布式文件系统
• | | | ├──5YARN资源管理系统
• | | | ├──6Hadoop分布式集群搭建
• | | | ├──7MapReduce离线计算框架
• | | | ├──8Eclipse集成开发MapReduce
• | | | └──9Eclipse与HDFS集成开发
• | | ├──2.特训营从大数据基础到高薪就业
• | | | ├──Flink新一代计算引擎
• | | | ├──HBase集成开发实战
• | | | ├──Kafka分区优化实战
• | | | ├──Spark实时计算项目实战
• | | | ├──海量日志平台项目实战
• | | | ├──【大纲】《大数据特训营》53期.jpg 2.45M
• | | | └──更多大数据架构资料！看这里.png 645.89kb
• | | ├──3.精英班大数据架构经验分享
• | | | ├──01有利于高薪就业的内容才是我们主讲的.mp4 12.63M
• | | | ├──02怎样才能学好大数据.mp4 16.05M
• | | | ├──03如何找到一份好的大数据工作.mp4 12.81M
• | | | ├──04数仓项目要实现的3大目标.mp4 43.14M
• | | | ├──05数仓项目会包含这些内容，相当丰富.mp4 7.86M
• | | | ├──06Ambari+HDP构建大数据平台.mp4 587.08M
• | | | ├──07DBus为什么越来越火.mp4 105.31M
• | | | ├──08DBus生产环境部署架构.mp4 56.44M
• | | | ├──09DBus生产环境部署实践.mp4 269.58M
• | | | ├──10Kylin性能调优，边讲边操作.mp4 216.48M
• | | | ├──11Ambari+HDP部署Kylin项目环境（片段）.mp4 29.51M
• | | | ├──12 Kylin开发过程体验，深入脚本执行细节，明白背后操作逻辑.mp4 748.17M
• | | | ├──13DolphinScheduler，一个好用的工作流调度引擎.mp4 268.31M
• | | | ├──14DolphinScheduler实战问题答疑解惑.mp4 365.08M
• | | | ├──15电商平台实时数仓方案设计及落地.mp4 412.52M
• | | | ├──16Kylin3.x最新应用及安装部署.mp4 322.40M
• | | | ├──17数据仓库架构演进.mp4 331.71M
• | | | ├──18大厂实时数仓架构典型案例（爱奇艺、OPPO、趣头条、贝壳找房）.mp4 54.33M
• | | | ├──【精英3期大纲】大讲台《大数据实战精英+架构师班》3期.jpg 3.02M
• | | | └──更多大数据架构资料！看这里.png 32.00kb
• | | ├──4.尖刀班千节点大数据集群运维经验分享
• | | | ├──6000+节点集群架构、治理、监控经验分享.mp4 186.33M
• | | | ├──产线环境配置：服务器规划.mp4 50.66M
• | | | ├──大数据运维工程师的职责及职业进阶.mp4 123.17M
• | | | ├──大数据运维排障：Hive表load延迟问题排查案例.mp4 100.33M
• | | | ├──大数据运维排障：基本思路及技术栈.mp4 31.63M
• | | | ├──大数据运维排障：技术栈之Hadoop.mp4 19.55M
• | | | ├──大数据运维排障：作业执行缓慢问题排查案例.mp4 71.23M
• | | | ├──大数据运维体系架构及深度治理.mp4 424.61M
• | | | └──更多好大数据运维资料！看这里.png 202.99kb
• | | └──5.人工智能深度学习应用实践
• | | | ├──1.理解神经网络
• | | | ├──10.深度强化学习
• | | | ├──11.图像风格转换
• | | | ├──2.深度卷积神经网络CNN
• | | | ├──3.快速使用Keras展开深度学习的应用
• | | | ├──4.快速使用tensorflow展开深度学习的应用
• | | | ├──5.分类
• | | | ├──6.目标检测
• | | | ├──7.分割
• | | | ├──8.循环神经网络
• | | | └──9.生成式对抗网络

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