وربما هذا هو معظم التاريخ الكامل ل"البيانات الكبيرة" ومصادر التعلم

في الواقع، بعبارات بسيطة، هو دعم اتخاذ القرار كبير من خلال تحليل البيانات واستخراج البيانات من غير أخذ العينات، كامل المبلغ.

تطبيق البيانات الكبيرة يمكن تنفيذه يمكن تلخيصها في اتجاهين، والدقة حسب الطلب واحد، ومن المتوقع الثانية. مثل من قبل

محرك البحث على نفس المضمون، كل شخص نتيجة مختلفة جدا. مثال آخر للتسويق الدقة، وتعزيز بايدو، تاوباو

بو مثل أن يوصي، أو تذهب إلى مكان، تعطيك تلقائيا الاستهلاك الموصى بها في جميع أنحاء المنشأة، وهلم جرا.

مع التطور السريع لصناعة البيانات الكبيرة، أيضا سوف يكون هناك بعض المشاكل، مثل عدم وجود المواهب البيانات الكبيرة هو الحل المطلوب على وجه السرعة

قرار من المشكلة، والكثير من الناس تعلم البيانات الكبيرة كانت هناك بعض المشاكل، التي كان قلقا بشكل عام حول صفرا المعتمدة على الطاقة

لا يمكن معرفة البيانات الكبيرة، لن يكون من الصعب أن تتعلم؟

الصفرية تدريب أعداد كبيرة من الناس تريد أن تذهب إلى البيانات الكبيرة المؤسسات التعليمية لتطويره؟ والجواب هو نعم لل. تعلم البيانات الكبيرة ليست عالية

غموضا، وإن لم يكن ذلك بسيط للطالب الصفرية الذين، ولكن إذا كنتم جادين في التعلم، إلى جانب المعلمين المهنية

التدريب والتوجيه المستهدفة، وأعتقد يمكنك أيضا فهم كامل البيانات الكبيرة.

الصفرية تعلم الطلاب تطوير البيانات الكبيرة لا يمكن أن تكون حريصة، على خطوة مرحلية خطوة إلى خطوة كاملة بخطوة، ويمكن تقسيمها إلى أربع خطوات:

المرحلة الأولى: لفهم المفهوم الأساسي للبيانات الكبيرة

أولا، بمرور الوقت، يجب أن يكون هذا بالطبع فهم بسيط، على سبيل المثال، يجب أولا دراسة هذه الدورة

بعض المصطلحات المهنية، وتعلم بعض المفاهيم التمهيدية مثل هذه الدورات هو معرفة ما يجب القيام به، ما هي أهم التعلم. ثم

تعلم البيانات الكبيرة يجب أن نعرف ما هو البيانات الكبيرة، واستخدام البيانات الكبيرة هو المجال العام الذي تجنب تلقاء نفسها في البيانات الكبيرة

تحت أي معرفة الحالة بدأت أعمى الدراسة.

المرحلة الثانية: لتعلم لغة برمجة الكمبيوتر

صفر المستندة إلى شركاء صغيرة، فإنه قد لا يكون من السهل جدا للبدء، تحتاج إلى تعلم الكثير من المعرفة النظرية، والقراءة

مملة الكتب المدرسية. لأن لإتقان لغة برمجة الكمبيوتر، أو صعبة للغاية. ونحن نعلم جميعا أن هناك لغة برمجة الكمبيوتر

أكثر من ذلك، مثل: R، C ++، بيثون، جافا، وهلم جرا.

المرحلة الثالثة: البيانات الكبيرة المتعلقة بالدورات التعليمية

بعد تأسيس المرحلتين الأوليين من التعلم، لدينا يتقن لغة البرمجة الأساسية، ثم يمكنك أن تكون جزءا من البيانات الكبيرة

دورة الدراسة. شياو بيان هنا أن أذكر الجميع: صناعة بيانات كبيرة حقا، و 82 من المتحدثين هي hadoop،

شرارة النظام البيئي، وتطوير العاصفة في الوقت الحقيقي، ومما لا شك فيه أن تعترف مبتدئا كنت بحاجة لمعرفة ليس هو بيانات كبيرة حقا!

المرحلة الرابعة: مرحلة القتال المشروع

التدريب على القتال يمكن أن تساعدنا على فهم أفضل ما تم تعلمه، مع تعزيز الذاكرة من المعارف ذات الصلة. في الاستخدام الفعلي في وقت لاحق

، يمكنك البدء بشكل أسرع، ولكن لديها أيضا خبرة في استخدام وسائل المعرفة ذات الصلة.

لا شيء مستحيل لقلب استعداد، سواء كنت هناك أم لا، لا أساس له أساس أو، إذا كنت تدرس بجدية البيانات الكبيرة سوف بالتأكيد

سيتعلمون.

يمكن للبيانات الكبيرة جنبا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي تحقيق العلماء البيانات صحيح.

تعلم الآلة: أكثر من حقل واحد متعدد التخصصات، التي تنطوي على نظرية الاحتمالات، والاحصاءات ونظرية التقريب وتحليل محدب، نظرية التعقيد حسابي

والعديد من المواضيع الأخرى. ذلك هو جوهر الذكاء الاصطناعي، هو جعل أجهزة الكمبيوتر الطريقة الأساسية الذكية، وتطبيق الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء

كل المناطق، بل هو أساسا استخدام الاستقراء، وبدلا من تفسير شامل. تعلم آلة الخوارزمية أساسا ثابتة نسبيا، والمرحلة منحنى التعلم

يكون سهلا.

التعلم العميق: يأتي مفهوم التعلم العميق من الدراسات من الشبكة العصبية الاصطناعية نموا سريعا في السنوات الأخيرة. الحقيقية تطبيقات التعلم عميقة

الحالات AlphaGo، التعرف على الوجه، والكشف عن الصورة. هي المواهب النادرة في الداخل والخارج، ولكن عمق صعبة نسبيا خوارزمية التعلم

تحديث أسرع، ونحن بحاجة لمتابعة معلم من ذوي الخبرة للتعلم.

أسرع طريقة لتعلم، تحت وصاية من خبراء الصناعة، بعد كل شيء، والمعلمين لديها العديد من سنوات الخبرة، الطرق الالتفافية الخاصة بهم للوصول إلى نصف الطاقة

تأثير أضعاف.

تعلم 2019 البيانات الكبيرة مسار الترقية الجديد

المرحلة الأولى: نظرية لينكس

(1) قاعدة لينكس، (2) برنامج لينكس قذيفة، (3) التزامن عالية: لفس موازنة، (4) وكيل عكسي HA

المرحلة الثانية: نظرية Hadoop

(1) hadoop-hdfs النظرية، (2) hadoop-hdfs الكتلة الهياكل، (3) hadoop-hdfs الإصدار 2.x والمعهد، (4) نظرية hadoop-MR.

(5) hadoop-MR التنمية تحليل، وتحليل المصدر (6) hadoop-MR؛ قضية تنمية (7) hadoop-MR

المرحلة الثالثة: نظرية الخلية

(1) مقدمة الخلية وتركيب، (2) خلية قتالية

المرحلة الرابعة: HBase

(1) مقدمة HBase وتركيب، (2) HBase ضبط

المرحلة الخامسة: رديس نظرية

(1) رديس أنواع، (2) رديس المتقدم

المرحلة السادسة: نظرية حارس الحديقة

(1) حارس الحديقة مقدمة، (2) حارس الحديقة باستخدام

المرحلة السابعة: بناء جملة سكالا

(1) سكالا بناء الجملة هو موضح؛ (2) سكالا جملة القتالية

المرحلة الثامنة: نظرية سبارك

(1) سبارك مقدمة؛ عملية التنمية (2) رمز شرارة، (3) هياكل مجموعة سبارك، جدولة مبدأ (4) الموارد شرارة.

(5) جدولة المهام شرارة، (6) حالات شرارة، (7) وشمعات اثنين خلط أهم.

(8) إعداد سبارك العنقودية عالية توفر؛ (9) SparkSQL قدم. (10) SparkSQL القتال؛

(11) SparkStreaming قدم. (12) SparkStreaming القتالية

المرحلة التاسعة: آلة التعلم مقدمة

(1) تفسير الانحدار الخطي، (2) لوجستية الانحدار تصنيف الخوارزمية، (3) Kmeans تجميع الخوارزمية، (4) KNN تصنيف خوارزمية؛ (5) قرار شجرة خوارزمية الغابات عشوائية

المرحلة العاشرة: نظرية Elasticsearch

(1) Elasticsearch البحث المبدأ؛ (2) Elasticsearch القتالية

المرحلة الحادية عشرة: نظرية العاصفة

(1) العاصفة مقدمة عملية والرموز، (2) العاصفة توزيع الزائفة بناء ونشر البعثة؛ (3) عاصفة الهندسة المعمارية التفصيلية ومبدأ DRCP.

(4) الافتراضية الافتراضية المربعة. (5) عامل ميناء

1 _ نظرية نظام التوصية ومشروع عملي PART2

2، ونظرية النظام التوصية ومشروع عملي PART1

3. في الوقت الحقيقي مشروع نظام مراقبة المعاملات (تحت)

4، في الوقت الحقيقي مشروع نظام مراقبة المعاملات (على)

5، البند 1 مستخدم نظام تحليل السلوك

6، مشروع مستخدم نظام تحليل السلوك 2

7، تجهيز دفعة من البيانات الكبيرة مفصل HIVE

8، ES مفتوحة PART1 الطبقة

9، spark_streaming_

10. الهياكل مستودع بيانات تفصيلية

11، البيانات الكبيرة جدولة المهام

12، وتكامل البيانات تيار قطعة أثرية كافكا

13، سبارك

14، ضخمة أداة جمع السجل: المسايل

15، إمبالا الملف الشخصي

16 خلية مقدمة

17، مابريديوس مقدمة

ذاكرة التخزين المؤقت البيانات كتلة 18 للوصول إلى قاعدة بيانات HBase

19. على مبدأ Hadoop مدير الغزل

20 ،، وزعت محرك بحث النص الكامل ElasticSearch PART2

البيانات الكبيرة اللازمة لتطوير الموارد دفع كامل [حرية الوصول]

المدير الفني أوراكل كبير لسنوات عديدة خلق بعناية نظام منهج شامل [البيانات الكبيرة] يجب أن نرى تطور الذكاء الاصطناعي، مساعدة شاملة تطوير البيانات الكبيرة صفر على المشاريع دخول + + + لتعزيز = الأجر عالية !