人工精选大数据高薪就业班
先看这门课值不值得学 这套大数据体系课解决的核心问题，是让有编程基础的人能真正在企业里把离线和实时数据链路跑通。它不是带你扫盲什么是大数据，而是直接对标实际工作场景：从数据采集、存储、批处理、流计算到业务模型构建。如果你目前做后端开发、数据分析或运维，想转岗做大数据开发，或者工作中需要自己搭数据仓库
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先看这门课值不值得学
这套大数据体系课解决的核心问题，是让有编程基础的人能真正在企业里把离线和实时数据链路跑通。它不是带你扫盲什么是大数据，而是直接对标实际工作场景：从数据采集、存储、批处理、流计算到业务模型构建。如果你目前做后端开发、数据分析或运维，想转岗做大数据开发，或者工作中需要自己搭数据仓库和实时大盘，这套内容覆盖得很实。但如果你完全没写过代码、不懂关系型数据库，直接看会觉得门槛偏高，建议先补基础再碰。
学完能独立做什么
按资料结构走下来，你能独立完成几件具体的事：用 Flume 和 Kafka 把日志接进来，落到 HDFS 和 HBase 做分层存储；用 Hive 和 Spark SQL 写离线数仓的 ETL；用 Spark Streaming 或 Flink 处理实时数据流，算出每秒的聚合指标；再结合推荐系统和分类排序模型，把数据结果对接到业务端。这套链路正是目前中大型公司大数据岗每天在用的东西，不是停留在概念讲解。
资料怎么配合练习
建议先看 Linux、Python 和 HDFS 这块，把单机环境跑顺，再进 Yarn 资源调度和 Hive 离线处理，这是后面所有任务的基础。接着按离线到实时的顺序推进：先 Spark 批处理，再 Kafka 和 Spark Streaming，最后啃 Flink。机器学习相关的内容，比如 TFIDF、推荐系统和分类模型，建议放在链路跑通后看，重点理解数据怎么喂给模型，而不是死磕算法推导。练习时别只看视频，每学一个组件就自己造一份测试日志，从采集、清洗到落库走一遍，比空看三遍视频有效。遇到 Flink 和 Spark SQL 的实战部分，务必自己写一遍去重和窗口聚合，这是面试和实际干活最常考的点。
【No.01】开学典礼+Linux+Python+MR+HDFS · 【No.02】Yarn+自然语言（TFIDF、中文分词） · 【No.03】Spark ·
课程目录
* 【No.01】开学典礼+Linux+Python+MR+HDFS
* 【No.02】Yarn+自然语言（TFIDF、中文分词）
* 【No.03】Spark
* 【No.04】推荐系统
* 【No.05】分类模型
* 【No.06】排序模型、聚类
* 【No.07】hive
* 【No.08】hbase、flume
* 【No.09】Kafka、Spark Streaming
* 【No.10】Zookeeper、Storm
* 【No.11】Logserver
* 【No.12】Spark SQL、Flink
* 【No.13】Flink、RF、GBDT、MF/
* 13-13.png
* 13.txt
* 【十三期-13-01】flink5-.mp4
* 【十三期-13-02】rf_gbdt1-.mp4
* 【十三期-13-03】rf_gbdt2-.mp4
* 【十三期-13-04】rf_gbdt3+mf1-.mp4
* 【十三期-13-05】mf2-.mp4
* 基于MF的推荐.pdf
* 实践/
* FlinkTest.tgz
* GBDT_LR.zip
* MF.tgz
* als.py
* codes.zip
* person_info.json
* sql_stu.data
* u1.test
* 模型融合.pdf
* 【No.14】DNN、BM25/
* 13-14.png
* 13.txt
* 【十三期-14-01】dnn1-.mp4
* 【十三期-14-02】dnn2-.mp4
* 【十三期-14-03】dnn3-.mp4
* 【十三期-14-04】bm25-.mp4
* 【十三期-14-05】bm25-.mp4
* 二次代价、交叉熵.pdf
* 实践/
* pytorch_test.tgz
* sentence-similarity.tgz
* 神经网络与深度学习.pdf
* 词向量.pdf
* 【No.15】BP、Word2Vec、ANN/
* 13-15.png
* 13.txt
* ANN.pdf
* BP.pdf
* 【十三期-15-01】bp-.mp4
* 【十三期-15-02】word2vec1-.mp4
* 【十三期-15-03】word2vec2-.mp4
* 【十三期-15-04】ann-.mp4
* 实践/
* ANN.tgz
* word2vec.tgz
* 林中天（算法开发工程师、机器学习或自然语言处理工程师）简历.pdf
* 词向量.pdf
* 【No.16】CNN、RNN/
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* 13.txt
* CNN.pdf
* RNN.pdf
* 【十三期-16-01】cnn1-.mp4
* 【十三期-16-02】cnn2-.mp4
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* 实践/
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* 【No.17】ES、Graph/
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* 13.txt
* ES.pdf
* graph.pdf
* 【十三期-17-01】es-.mp4
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* 实践/
* DeepWalk.zip
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* elasticsearch-head.tgz
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* es_test.tgz
* kibana-5.1.1-linux-x86_64.tar.gz
* 【No.18】Bert/
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* 13.txt
* bert.pdf
* 【十三期-18-01】node2vec-.mp4
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* 【十三期-18-03】bert2-.mp4
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* 【十三期-18-04】bert3-.mp4
* 【十三期-18-04】bert3-.mp4.baiduyun.p.downloading
* 实践
* 资源/
* CentOS7镜像（包含tf）/
* 【work】CentOS7.0 64 位.zip
* 安装包/
* Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh
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