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從術(shù)語到Spark,10篇必讀大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)資源

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)可視化 Spark
本文給想進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的朋友提供了一系列的資源,由淺入深,比如“需要了解的51條大數(shù)據(jù)術(shù)語”、“學(xué)習(xí)python的四個(gè)理由”、“十一個(gè)必須要參加的大數(shù)據(jù)會(huì)議”等有趣的話題。

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大數(shù)據(jù)文摘作品

編譯:王一丁、王夢(mèng)澤、夏雅薇

本文給想進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的朋友提供了一系列的資源,由淺入深,比如“需要了解的51條大數(shù)據(jù)術(shù)語”、“學(xué)習(xí)python的四個(gè)理由”、“十一個(gè)必須要參加的大數(shù)據(jù)會(huì)議”等有趣的話題。相信各種背景的朋友都會(huì)在這篇文章中有所收獲。

之前,我們已就數(shù)據(jù)可視化進(jìn)行了深入探討。這次,我們將從更基本的概念講起,以便在涉足更復(fù)雜的數(shù)據(jù)科學(xué)和商業(yè)智能之前能夠真正理解大數(shù)據(jù)。文中會(huì)引領(lǐng)大家閱讀介紹大數(shù)據(jù)的相關(guān)文章,研究網(wǎng)絡(luò)上流傳的大數(shù)據(jù)的概念,查看與大數(shù)據(jù)相關(guān)的出版物。

  • 數(shù)據(jù)可視化:https://dzone.com/articles/diving-into-data-visualization
  • 數(shù)據(jù)科學(xué):https://dzone.com/articles/diving-into-data-science
  • 商業(yè)智能:https://dzone.com/articles/big-data-deep-dive-the-business-intelligence-editi

大數(shù)據(jù)社區(qū)(DZone)

大數(shù)據(jù)社區(qū)(DZone)

查閱DZone上最受歡迎的介紹大數(shù)據(jù)的文章,了解大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識(shí),進(jìn)而明白為什么Apache Kafka和Ignite是大數(shù)據(jù)分析不可或缺的部分,以及為什么你應(yīng)該學(xué)習(xí)Python等一系列問題。

1. 大數(shù)據(jù)初學(xué)者指南(Kamesh Ganeon作)。

一切都應(yīng)由大數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)!但大數(shù)據(jù)究竟是什么?你能從中得到什么?閱讀本文知曉答案。

大數(shù)據(jù)初學(xué)者指南:https://dzone.com/articles/a-beginners-guide-to-big-data

2. Kafka是什么?(Jean-Paul Azar作)。

Kafka常用于實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)架構(gòu)并提供實(shí)時(shí)分析。閱讀本文可以了解它的具體用例以及它受歡迎的原因。

Kafka是什么:https://dzone.com/articles/what-is-kafka

3. 學(xué)習(xí)Python的4個(gè)理由(Arani Chatterjee作)。

能夠使用Python是攻克大數(shù)據(jù)的先決條件,本文列出了詳細(xì)原因。

學(xué)習(xí)Python的4個(gè)理由:

https://dzone.com/articles/4-reasons-you-should-learn-python

4. Apache Ignite是什么?(Dmitriy Setrakyan作)。

Apache Ignite十分簡(jiǎn)單,但為了全面了解它,多去回答“Ignite是個(gè)……嗎”之類的問題會(huì)有幫助。

Apache Ignite是什么:https://dzone.com/articles/what-is-apache-ignite-1

5. 需要了解的51條大數(shù)據(jù)術(shù)語(DZone編輯團(tuán)隊(duì)作)。

我們列出了一些關(guān)于大數(shù)據(jù)的最重要的定義,能夠糾正你對(duì)術(shù)語的一些理解錯(cuò)誤。

需要了解的51條大數(shù)據(jù)術(shù)語:

https://dzone.com/articles/48-big-data-terms-you-need-to-know

大數(shù)據(jù)百寶盒

除了DZone之外,更多大數(shù)據(jù)新手感興趣的最近咨詢及會(huì)議等內(nèi)容如下。

6. 11個(gè)必須參加的大數(shù)據(jù)會(huì)議。

參加一些大型會(huì)議,對(duì)了解大數(shù)據(jù)世界會(huì)有幫助。

11個(gè)必須參加的大數(shù)據(jù)會(huì)議:

https://blog.capterra.com/big-data-conferences-for-data-analysts/

7. 解釋大數(shù)據(jù)。

在這個(gè)介紹短片中,可以了解有關(guān)大數(shù)據(jù)的特征、技術(shù)和機(jī)會(huì)。

介紹短片地址:https://v.qq.com/x/page/n03605c3eyv.html

8. 掌握大數(shù)據(jù)分析。

這個(gè)網(wǎng)站提供了50門課程、博客、教程等資料,以幫助人們掌握大數(shù)據(jù)分析!查詢此網(wǎng)站來獲得任何與大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有關(guān)的資料。

掌握大數(shù)據(jù)分析:https://www.ngdata.com/big-data-analysis-resources/

深入研究大數(shù)據(jù)

DZone幾乎在所有與技術(shù)相關(guān)的主題上都有指南和Refcardz索引(Refcardz:一個(gè)提供多種技術(shù)速查表的網(wǎng)站),但如果你對(duì)大數(shù)據(jù)特別感興趣,下面這些應(yīng)該對(duì)你最有吸引力。

Refcardz索引:

https://dzone.com/refcardz/apache-spark?chapter=1

9. DZone大數(shù)據(jù)指南:數(shù)據(jù)科學(xué)和高級(jí)分析。

探索下一代自助服務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具的關(guān)鍵功能,深入研究與大數(shù)據(jù)相關(guān)的應(yīng)用程序和語言。

DZone大數(shù)據(jù)指南:

https://dzone.com/guides/big-data-data-science-and-advanced-analytics

10. Apache Spark:大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的引擎。

Spark的簡(jiǎn)介,介紹它在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的地位,指導(dǎo)安裝并創(chuàng)建Spark程序,以及對(duì)一些常用行為和操作的說明。

Apache Spark:https://dzone.com/refcardz/apache-spark?chapter=1

相關(guān)報(bào)道:https://dzone.com/articles/the-basics-of-big-data

【本文是51CTO專欄機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)譯文,微信公眾號(hào)“大數(shù)據(jù)文摘( id: BigDataDigest)”】

     大數(shù)據(jù)文摘二維碼

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責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
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