前言 大家好,我是程序员Manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。 前两天有学妹私信我说,她已经上完大一,大数据专业的,只学过大数据导论,问我大
前几天和三个学计算机专业的学生聊天时聊到了大数据开发方面的话题，他们三个人中，有两个已经进入企业开始工作，另外一个还是大二学生，但已经开设了自己的工作室。他们都是从事程序开发方面工作的。大数据开发自然都有关注到，只是目前的大数据技能水平只能说是“小菜鸟”吧，连入门还谈不上。
程序员作为曾经备受羡慕的高薪群体，如今也面临着“保饭碗”的巨大压力，许多想要入坑的新人也处于观望态势。
在科技如此兴盛的时代，人类社会实践产生了海量的全样数据、虚拟化、分布式集群、人工智能和深度学习算法等大数据和云计算技术，这些技术的出现意味着能更好地解决传统数据挖掘和机器学习中的大部分难题。借助于国家对大数据产业的助力以及各地方政府的扶持，大数据的落地从传统聚焦于互联网，正逐步向社会的各个领域渗透。
本文介绍了如何通过腾讯云技术社区快速入门云计算、人工智能、数据库、前端、Android、数据可视化等领域的技术干货。通过阅读本文，读者可以了解到如何快速掌握云计算、人工智能、数据库、前端、Android、数据可视化等领域的技术干货。
新路线图在Spark一章不再以Java，而把Python语言作为第一语言，更适应未来的发展趋势，路线图主要分为六大模块，根据以下内容对照自己掌握了多少大数据的知识，查缺补漏！文末送全套视频+源码资料。
1.人工智能 2017年，最热的要算AI了，下半年比上半年都热了N倍。一些人成为AI老专家都好几个月了，一些企业声称自己是AI公司都好几年了。人人都有可以对AI发表自己的看法，文科生可以谈高大上的，比如AI会控制人类,让人失业使命的；理科生可以谈谈芯片、算法和数据，或者智能音响和AI手机。 2018年，AI会热得发烫，烫死的鲜有人关注。 入门技术难度：* 热门趋势：* * * * * 2.大数据 2017年，大数据依然很热，但已见顶，风头被AI盖过了。 经过5年的发展，大数据已经在客户画像、精准营销、风
想做数据处理尤其是大数据量处理的相关工作必须兼具计算机科学基础和统计基础。 现在有一个高大上的职业叫数据科学家，有人说数据科学家就是一个比程序员更懂统计的统计学家，一个比统计学家更会编程的程序员。觉得说得很形象。
大数据行业，这个词语听起来有一些空洞，这对于我们很多想入门学习的小伙伴来说甚至还有一些迷茫，但其实说到大数据技术，大家对它的的第一印象不应该仅仅有“高薪”，还应该要有“高技术”所带来的高难度。
在大数据当中，对于Java基础部分的学习，其实也是非常重要的一个部分。在执行大数据开发任务时，Java是主流的开发语言，也是大数据开发者们的“主要工具”。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲，大数据学习当中Java基础要掌握哪些？
在大数据开源系统框架当中，Hadoop始终是一个值得关注的重点，经过这么多年的发展，Hadoop依然占据着重要的市场地位。学大数据，必学Hadoop，也说明了Hadoop在大数据当中的重要性。今天给大家带来一份Hadoop技术入门书单推荐。
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？ https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些？ https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 📷 3、清洗：去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者，考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
数据科学家自我修养——一份数据科学的开放课程清单 最近一年以来，大数据这个概念被吹嘘的天花乱坠，仿佛你要是不说大数据就落伍了。继云计算之后，大数据已然成为IT行业的热点。《哈佛商业评论》更是宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家都不知道它干的是什么。这里我不想重复什么是大数据，什么是数据科学，而是想以个人过去接近2年时间通过MOOC（开放课程）来学习数据科学的实践来给出一份个人建议的数据科学学习之路的课程清单。 数据科学家的自我修养 Drew Conway
大数据因为其背后蕴含的价值，被《经济学杂志》在2017年誉为“新的石油”，数据导向的工作也成为很多人的向往之一，特别是数据分析。
做这个投票的主要原因是最近经常有找浪尖咨询大数据，自学，培训及找工作的事情，问题归类如下：
最近一年以来，大数据这个概念被吹嘘的天花乱坠，仿佛你要是不说大数据就落伍了。继云计算之后，大数据已然成为IT行业的热点。《哈佛商业评论》更是宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家都不知道它干的是什么。这里我不想重复什么是大数据，什么是数据科学，而是想以个人过去接近2年时间通过MOOC（开放课程）来学习数据科学的实践来给出一份个人建议的数据科学学习之路的课程清单。 数据科学家的自我修养 Drew Conway给出的数据科学的一个文氏图，很好的诠释了数据科
大数据技术的核心，离不开分布式理论。大数据从概念走向落地，也是因为大数据技术的成熟，换句话说，就是大数据技术使得大规模数据处理成为可能，而大数据技术背后的核心，指向的是分布式理论。今天我们就来具体讲一讲分布式技术基础入门。
针对第一个问题，就是ETL技术-数据的抽取，清洗，加载。传统数据抽取、清洗、加载是无法做到的。例如一个1TB的数据，需要抽取一些客户的基本信息。上万的文件，多种数据库，每个数据库有很多节点等，这些问题如何解决。第二是时间问题，如果这个ETL过长需要半个月时间，那么就没有意义的。
前两天有同学私信我，让老梁推荐一下算法工程师入门书单。今天就和大家抛砖引玉聊聊这个话题。
大家好，我是Tom哥。校招进阿里，研究生，P7技术专家，出过专利，竞赛拿过奖，CSDN博客专家，负责过电商交易、社区生鲜、营销、金融等业务，多年团队管理经验，爱思考。
一、技术类 1. JAVA、WEB、架构 《分布式Java应用——基础与实践》 《深入分析Java Web技术内幕》 《大型网站系统与Java中间件实践》 《分布式服务框架原理与实践》 《Java并发编程实战》 《Java7 并发编程实战手册》 《淘宝技术这十年》 《大话设计模式》 《构建高性能Web站点》 《Spring Boot揭秘（快速构建微服务体系）》 《Spring Boot实战》 《Spring Cloud微服务实战 》 《深入理解Java 虚拟机》 《Spring 2.x企业应用开发详解》 《
今年火热的行业，你都知道有哪些吗？其中我们关注得最多的就是IT行业了吧，这个行业自从互联网兴起就开始变的火热，久经不衰。直到现在也依然是唾手可得的火热行业，纵观未来，在现在互联网科技发展的如此迅速的情况下，相信IT行业还会有更大的发展。
博主96年，从事大数据开发工作4年。实时、离线、数仓、springcloud、爬虫、机器学习都略有接触及实际开发经验。
大趋势下，传统工科专业的就业，比如说机械、生化环材等专业，因为工作环境、薪资待遇、发展前景等各方面，常常被诟病，很多人都在转行的边缘徘徊试探。但转到一个新的方向，毕竟不易，今天我们就来聊聊，从传统工科到大数据，怎么进行学习规划。
数据技术涵盖的内容还是比较多的，技术路线也比较多，对于零基础的人来说要想高效的学习大数据，应该做好以下几件事：
随着技术快速更迭，“技术过时”成为程序员心里的一大隐患，谁也不想辛辛苦苦地学好了技术后却发现无用武之地，简直有种写好的代码被别人篡改了的心情……
提到大数据，很多人会想到Java，提到Java，也会想到大数据，二者有什么关系呢？哪个发展更好？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 如何挑选Java大数据培训机构?对于有java的基础的人来说，可以视情况直接跳过java阶段的学习，那么学习时间就可以少一个多月时间，当然前提是基础
大数据和人工智能，都是当下的技术热点，受到的关注都不少，并且这两个技术领域，本身也存在很强的关联性，因此很多人也会把这两者拿来做对比，从技术难度到未来前景，大家都非常关注。大数据还是人工智能？哪个未来发展更好？今天我们来具体聊一聊。
大家好，我是 梦想家 Alex 。我们都知道 github 对于程序员们而言，就是一个巨大的“聚宝盆”，上面不仅有很多优质的开源项目，还有很多热爱开源分享的开发者。但如何从浩如烟海的宝藏中，筛选出适合自己的优质项目呢？本期内容，我就为大家推荐几个我认为还不错的大数据学习必备的 牛 X 项目，希望大家看完有所收获。
关注技术博客的读者肯定有这样感受，Spring Boot 相关的文章铺天盖地。 仿佛一切都在证明，Spring Boot 已成为Java 程序员必备技能。 未来 Spring Boot 的发展还会更好，说 Spring Boot 是当今最重要的 Java 框架也不为过。今天我们就来推荐一些李刚老师的高能课程，一站式学到并掌握Spring Boot所整合的各种技术！内容涉及： MongoDB RabbitMQ Neo4j Kafka 全文检索 即便你是入门水平，完整学习后，也将能够在企业级Spring Boo
在16年8月份至今，一直在努力学习大数据大数据相关的技术，很想了解众多老司机的学习历程。因为大数据涉及的技术很广需要了解的东西也很多，会让很多新手望而却步。所以，我就在自己学习的过程中总结一下学到的内容以及踩到的一些坑，希望得到老司机的指点和新手的借鉴。 前言 在学习大数据之前，先要了解他解决了什么问题，能给我们带来什么价值。一方面，以前IT行业发展没有那么快，系统的应用也不完善，数据库足够支撑业务系统。但是随着行业的发展，系统运行的时间越来越长，搜集到的数据也越来越多，传统的数据库已经不能支撑全量数
这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤，如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半，起码不用为了基础语言的学习而恼火了。
如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群251956502 这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料
在知乎看见了一个数据分析师的真实经历，忍不住唏嘘。 图片截自知乎 原文太长，简单概括一下：楼主是香港城市大学的硕士，在银行工作四年后想跳槽，但因为能力不符合公司的招聘要求，总是一面就挂了。 有人说行业人才饱和，竞争激烈；也有人说楼主简历写得笼统，不够亮眼；但最主要的原因其实是：没有建立起自己的技术护城河。 有很多公司的数据分析岗，入职之后每天都在取数、取数、取数，成了货真价实的crud/sql boy。这样的岗位即使工作十年，能带来的成长也极其有限。 如果自己不能精通一套有门槛的硬技术，不能和新人拉开差
私以为，数据分析行业是可以长期发展下去的，但是对于数据分析师的专业技能的要求会越来越严格。
近日，腾讯联合国家开放大学，为全国学生免费提供大数据、人工智能等丰富在线学习资源，满足学生们对前沿科技知识的兴趣，在“战疫”期间，也能在家实现自我提升。 此次在线学习资源均由腾讯课堂NEXT学院免费提供，内容既有面向零基础学员的大数据与AI入门课程，如Spark入门大数据、快速入门Hadoop、ASR 产品操作快速入门、语音合成技术历史等；也包含面向有基础的IT从业者的深度实战课程，如TensorFlow.js遇到小程序、Python实战热词唤醒、实战腾讯云语音合成技术等。可以满足不同学习者的多样需求
提起大数据存储，NoSQL数据库一定是不能忽视的重要部分，而在不同场景下，NoSQL数据库也有着不同的选择。比如说MongoDB，就是NoSQL数据库当中的经典产品，也是大数据学习当中必须掌握的。今天我们就来讲讲MongoDB数据库入门基础。
大数据作为当前前景广阔、薪资优渥的新兴行业，很多零基础者也萌生了想要学习大数据的想法，随之而来的，就会产生诸如我不是计算机专业到底能不能学大数据？我到底适不适合学大数据技术？大数据到底要学什么？等等一系列问题。下面我们就从零基础学习大数据的角度，来说一说学习前需要考虑的问题。
五分钟完成一次简单的flink之旅，包括Flink单机模式安装，UI界面，构建第一个Flink程序，提交到Flink上执行。
大数据作为当下最为热门的事件之一，其实已经不算是很新鲜的事情了。如果是三五年前在讨论大数据，那可能会给人一种很新鲜的感觉。大数据作为当下最为重要的一项战略资源，已经是越来越得到国家和企业的高度重视，我们从大数据被上升到国家战略层面就可窥见一二！
在大数据处理的各项技术当中，Hadoop的地位无疑是得到充分肯定的，做大数据，避不开Hadoop，学大数据，当然也必学Hadoop。而对于很多零基础学习者，学Hadoop不知道该从何着手，那么今天的大数据入门到及进阶，我们来分享一下Hadoop学习路线规划。
最近有几个群友问我大数据怎么入门，作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢？我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据，给大家分享一下。
另外，你也要考虑时间、精力、金钱等各方面的投入情况。学习和掌握大数据相关技术也非一朝一夕之事，不可能一蹴而就，一般的培训课程只能达到入门级别的介绍和讲解，真正要学会并很好地运用大数据技术你还需要后续更深入的学习和大量的实践。所以需要你一个良好的学习规划。
大数据是眼下非常时髦的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。 这群人被称做数据科学家(Data Scientist)，这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英(LinkedIn)和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 不过在国内，大数据的应用才处于萌芽状态，人才市场还不太成熟，每家公司对
在IT技术领域，大数据是热点，大数据技术也是热点，以Hadoop为例，作为主流的第一代大数据技术框架，可以说是入门必学。而学习Hadoop，通常从核心框架HDFS和MapReduce学起，今天我们就主要来讲讲Hadoop MapReduce编程入门。
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