火花大数据分析教程

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

金融的 PDF 教程、常用的 Python 库、实战案例都在这个压缩包里了，内容挺丰富的，适合你慢慢啃。Pandas 的用法、数据清洗、时间序列建模、还有股票数据抓取啥的，都讲得蛮清楚。对金融数据刚入门或者想系统学一下的朋友，这份资源还挺值得一看的。

基于Spark进行气象数据处理和分析 项目完整报告 可直接提交作业

嘿，作为一个从事前端开发的老手，我得跟你推荐一个挺好用的资源——数据挖掘培训材料。这份材料从大数据的基础知识讲起，深入探讨了如何利用大数据来进行数据挖掘，并且了多实际的应用场景，比如精确营销和电信运营商的应用案例。通过这些内容，你不仅能了解如何和大规模数据，还能学到如何通过数据挖掘提取出对业务有用的信息。课程内容涵盖了从数据存储技术到技术的全套知识，方式也通俗易懂。，既适合入门学习，也适合那些想进一步了解数据挖掘的朋友们。嗯，真的推荐！

第一章：数据分析基础理论- 数据分析概述- 大数据分析基础- 大数据预测分析 第二章：计算机数据分析SPSS Modeler- SPSS Modeler概述- SPSS Modeler节点介绍 第三章：计算机数据分析Hadoop- 大数据平台Hadoop

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大数据的与应用案例讲得还挺细的，尤其是对Hadoop生态的拆解，蛮适合刚入门或者想系统捋一遍的前端朋友看一看。嗯，它不是讲怎么撸代码，但对你理解大数据架构、后端接口、数据流转逻辑挺有。Hadoop 的HDFS是怎么存储 TB 级数据的，MapReduce怎么拆解计算任务都说得明明白白，还顺带提了下YARN、Hive这类常见工具，干货不少。另外，国内外的技术发展也顺手提了一嘴，虽然不是重点，但能帮你大致知道业界都怎么玩，算是长点见识。如果你最近在搞可视化平台、BI界面、或者和后端协作搭数据功能，推荐花半小时扫一遍这篇。需要动手的朋友也可以顺着下面这些链接看一看，像《构建大数据 hadoop 分布

论文内含2篇1区SCI和1篇2区SCI论文的中文版，可供研究密度峰值算法的读者参考。