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大数据与机器学习：实践方法与行业案例
资源名称：大数据与机器学习：实践方法与行业案例 内容简介： 本书从企业实践出发，内容覆盖数据、平台、分析和应用等企业内数据流转的主要环节。布局上，按照数据与平台篇、分析篇和应用篇分别撰写。数据与平台篇（第 章），立足找到数据、整合数据、使用数据三个角度，介绍数据在企业内的分布和处理逻辑，以便快速为分析准备素材。分析篇（第 章），选取企业实际案例，介绍常用的数据挖掘与机器学习算法，以业务场景为导向展示数据分析过程和技巧。应用篇（第 章），选取当前主流的四个应用场景，介绍如何实现数据驱动，让数据 自动 流转于
触手可及的大数据分析工具:Tableau案例集
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大数据存储MongoDB实战指南
资源名称：大数据存储 实战指南 内容简介： 是一种面向文档的分布式数据库，可扩展，表结构自由，并且支持丰富的查询语句和数据类型。时至今日， 以其灵活的数据存储方式逐渐成为 行业非常流行的一种非关系型数据库（ ）。 《大数据存储 实战指南》从学习与实践者的视角出发，本着通俗精简、注重实践、突出精髓的原则，精准剖析了 的诸多概念和要点。全书共分 个部分，分别从基础知识、深入理解 、监控与管理 和应用实践几个维度详细地介绍了 的特点及应用实例。 《大数据存储 实战指南》适合有海量数据存储需求的人员、数据库管理开
数据算法：Hadoop/Spark大数据处理技巧 英文pdf原版
资源名称：数据算法： 大数据处理技巧 英文 原版 第 章二次排序：简介 第 章二次排序：详细示例 第 章 列表 第 章左外连接 第 章反转排序 第 章移动平均 第 章购物篮分析 第 章共同好友 第 章使用 实现推荐引擎 第 章基于内容的电影推荐 第 章使用马尔可夫模型的智能邮件营销 第 章 均值聚类 第 章 近邻 第 章朴素贝叶斯 第 章情感分析 第 章查找、统计和列出大图中的所有三角形 第 章 计数 第 章 测序 第 章 回归 第 章 趋势检验 第 章等位基因频率 第 章 检验 第 章皮尔逊相关系数 第
企业大数据处理 Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践 完整pdf
资源名称：企业大数据处理 、 、 与 应用实践 完整 第一部分 准备工作 第 章 基础环境准备 第二部分 核心技术 第 章 详解 第 章 原理及部署 第 章 数据摄入 第 章 客户端 第 章 日志收集 第 章 分布式消息队列 第三部分 项目实践 第 章 数据平台 第 章 监控系统 资源截图：
Hadoop Spark 大数据巨量分析与机器学习整合开发实战 完整pdf
资源名称： 大数据巨量分析与机器学习整合开发实战 完整 第 章 大数据与机器学习 第 章 虚拟机软件的安装 第 章 操作系统的安装 第 章 的安装 第 章 的安装 第 章 命令 第 章 第 章 的安装与介绍 第 章 第 章 的集成开发环境 第 章 创建推荐引擎 第 章 数据集 第 章 决策树二元分类 第 章 逻辑回归二元分类 第 章 支持向量机 二元分类 第 章 朴素贝叶斯二元分类 第 章 决策树多元分类 第 章 决策树回归分析 第 章 使用 数据可视化 资源截图：
