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从术语到Spark,10篇必读大数据学习资源

2019.06.20 08:36 388浏览



本文给想进入大数据领域的朋友提供了一系列的资源,由浅入深,比如“需要了解的51条大数据术语”、“学习python的四个理由”、“十一个必须要参加的大数据会议”等有趣的话题。相信各种背景的朋友都会在这篇文章中有所收获。

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之前,我们已就数据可视化进行了深入探讨。这次,我们将从更基本的概念讲起,以便在涉足更复杂的数据科学和商业智能之前能够真正理解大数据。文中会引领大家阅读介绍大数据的相关文章,研究网络上流传的大数据的概念,查看与大数据相关的出版物。


数据可视化:

https://dzone.com/articles/diving-into-data-visualization

数据科学:

https://dzone.com/articles/diving-into-data-science

商业智能:

https://dzone.com/articles/big-data-deep-dive-the-business-intelligence-editi


大数据社区(DZone)



查阅DZone上最受欢迎的介绍大数据的文章,了解大数据的基础知识,进而明白为什么Apache Kafka和Ignite是大数据分析不可或缺的部分,以及为什么你应该学习Python等一系列问题。


大数据初学者指南(Kamesh Ganeon作)。一切都应由大数据分析驱动!但大数据究竟是什么?你能从中得到什么?阅读本文知晓答案。


大数据初学者指南:

https://dzone.com/articles/a-beginners-guide-to-big-data


Kafka是什么? (Jean-Paul Azar作)。 Kafka常用于实时流数据架构并提供实时分析。阅读本文可以了解它的具体用例以及它受欢迎的原因。


Kafka是什么:

https://dzone.com/articles/what-is-kafka


学习Python的4个理由(Arani Chatterjee作)。能够使用Python是攻克大数据的先决条件,本文列出了详细原因。


学习Python的4个理由:

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


Apache Ignite是什么?(Dmitriy Setrakyan作)。Apache Ignite十分简单,但为了全面了解它,多去回答“Ignite是个……吗”之类的问题会有帮助。


Apache Ignite是什么:

https://dzone.com/articles/what-is-apache-ignite-1


需要了解的51条大数据术语(DZone编辑团队作)。 我们列出了一些关于大数据的最重要的定义,能够纠正你对术语的一些理解错误。


需要了解的51条大数据术语:

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


大数据百宝盒


除了DZone之外,更多大数据新手感兴趣的最近咨询及会议等内容如下。


11个必须参加的大数据会议。参加一些大型会议,对了解大数据世界会有帮助。


11个必须参加的大数据会议:

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


解释大数据。 在这个介绍短片中,可以了解有关大数据的特征、技术和机会。

掌握大数据分析。这个网站提供了50门课程、博客、教程等资料,以帮助人们掌握大数据分析!查询此网站来获得任何与大数据领域有关的资料。


掌握大数据分析:

https://www.ngdata.com/big-data-analysis-resources/


深入研究大数据


DZone几乎在所有与技术相关的主题上都有指南和Refcardz索引(Refcardz:一个提供多种技术速查表的网站),但如果你对大数据特别感兴趣,下面这些应该对你最有吸引力。


Refcardz索引:

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


DZone大数据指南:数据科学和高级分析。


探索下一代自助服务数据准备工具的关键功能,深入研究与大数据相关的应用程序和语言。


DZone大数据指南:

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


Apache Spark:大规模数据处理的引擎。


Spark的简介,介绍它在大数据领域的地位,指导安装并创建Spark程序,以及对一些常用行为和操作的说明。


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