UIUC CS598CSC大数据算法讲义

伊利诺伊大学CS598CSC课程深入浅出地讲解了近似算法的核心概念与应用。课程内容涵盖了各种经典算法，并辅以实际案例分析，帮助学生掌握设计和分析高效算法的技巧。

康奈尔大学 CS6820 算法分析课程讲义。涵盖算法设计、分析技术、时间和空间复杂度、NP 完全性和近似算法等主题。

2017 杭州云栖大会的大咖讲义，内容真是蛮有料的，尤其是阿里那几个专场，SQL、MaxCompute 都讲得比较深入。讲义是 PDF 完整版，官方出的，质量还挺靠谱，适合你通勤路上翻一翻，吸收点新东西。 阿里开源峰会的分享里，讲到了不少关于大数据计算和分布式架构的设计思路，用的案例也接地气，比如怎么用MaxCompute做海量日志，听着就过瘾。 还有几个分论坛内容也不错，像SQL Server 专场、阿里云大数据服务这些，PDF 里都有图有例子，拿来边看边动手试，效率还挺高。尤其是做数据开发的朋友，这一套真能帮你少踩坑。 另外我顺手翻了几篇相关文章，也比较值得一看： 阿里云大数据专业认证

UIUC 的 CS512DM 资料，挺适合想深挖数据挖掘的你。不光覆盖了常规的分类、聚类这些老朋友，连图挖掘、隐私保护这些偏高级的内容也有涉及。课程是 2021 年春季的，讲义啥的估计是用 LaTeX 写的，文档看着还挺舒服。就算你没上过这门课，也能靠这些资料快速熟点套路，少踩坑。 CS512DM 的课程资源，属于那种“内容硬核但不晦涩”的风格。包括了从数据预到图神经网络的内容，全流程都有。适合你如果在搞Spark、XGBoost这类大数据项目，找灵感或者参考实现用。 课程里讲的东西也挺贴地气，不是那种只会堆概念的风格。像DBSCAN、LightGBM这种你日常建模经常用到的工具，在这里不仅讲

涉及数学领域中多种算法模型，非常适合学习大数据算法的学生们。

涵盖18种经典数据挖掘算法及Java代码实现，包含决策分类、聚类分析、链接挖掘、关联规则挖掘、模式挖掘等多个方面，并提供每种算法的详细代码示例。

大数据日知录：架构与算法 这份清晰的PDF资料将带您深入大数据的世界，探索其架构与算法的奥秘。

对于做数据的朋友来说，掌握一些大数据算法真的挺有用的。这些算法能你高效地、分类、聚类和预测数据，直接提升效率和准确性。而且它们还常常用来挖掘潜在的价值，发现数据背后的规律。像 Minhash、Rhadoop 这些工具，不仅能加速数据，还能优化存储和的流程。如果你正在做数据相关的工作，不妨了解一下这些算法，搞定复杂的数据问题其实没那么难。

学习重点：- 深入理解大数据算法- 掌握不同算法的原理和应用- 提高算法分析和设计能力