大数据基础

大数据的入门资源还挺多的，但如果你想从头开始摸清楚个，《大数据入门认识大数据 1》这套资料还挺合适的。内容不长，节奏也不快，适合一边看一边查资料，不至于压得你喘不过气来。 你会碰到不少大数据圈子常见的技术名词，比如Hadoop、数据、日志这类的，别慌，文档里都带了例子，基本能对上号。用的时候可以多对照下你自己的业务场景，比如是不是也有日志文件堆成山？ 顺手推荐几个相关资源，都是实战向的——Hadoop 大数据与挖掘实战挺适合想撸代码的；大数据与挖掘内容偏基础，适合入门看看；日志文件那个讲得也比较细，日志多的项目别错过。 还可以看看企业级的那本——理解大数据 企业级 Hadoop 和流数据，讲得

本指南提供有关 Hadoop 环境搭建的详细说明，帮助您快速构建 Hadoop 大数据开发环境。

引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。你是否了解“大数据”这一概念？你是否听说过“Hadoop”这个软件？你知道Hadoop的主要用途是什么吗？你认为Hadoop最常用于哪些方面？

洞悉数据力量，解锁商业潜能 数据，已成为当今商业世界中不可或缺的驱动力。大数据技术的出现，为企业带来了前所未有的机遇和挑战。 掌握大数据基础，意味着： 洞察市场趋势：通过分析海量数据，精准把握市场动态，制定更有效的商业策略。 优化运营效率: 利用数据驱动决策，优化资源配置，提升运营效率，降低成本。 提升客户体验: 深入了解客户需求，提供个性化服务，增强客户粘性，提升品牌忠诚度。 从基础概念到实践应用，本指南将引领您踏上大数据之旅，助您驾驭数据力量，赋能商业未来。

大数据、离线、Hive、SQL、Hadoop

这份教案以Python语言为描述工具，针对大数据数学基础进行绪论讲解。内容涵盖了大数据时代数学基础的重要性、课程设置目标、学习方法指导以及与Python编程的结合等方面。

面向非数学专业人士的大数据统计学基础课程 这门课程专为希望进军大数据分析领域的非数学专业人士（如IT人员、业务人员等）设计，帮助他们夯实数学基础，为学习更高级的数据分析、数据挖掘、机器学习课程做好准备。 课程收益: 通过本课程的学习，学员的数学基础将得到显著提升，学习其他大数据分析课程时将更加轻松自如。 课程大纲: 第一课 统计学入门：描述性统计 均值、中位数、众数 方差、标准差 常见统计图表 第二课 概率论基础：赌博设计 概率的基本概念 古典概型 第三课 条件概率与贝叶斯公式 贝叶斯公式 事件的独立性 第四课 随机变量及其分布 微积分基础

探索 Hadoop MapReduce 框架的基础原理，了解其算法设计。

大数据的基本 PPT 里，最吸引人的是它把云计算讲得接地气。业务模式讲清了，技术底层也没落下。像“数据是资产”这种理念，听着就挺有画面感。还有云计算偏重存储和计算的说法，嗯，确实是现在行业的主流做法，讲得比较实在。适合你拿来做分享或者初步了解，入门够用了，扩展也不难。 大数据与云计算的关系在这份 PPT 里梳理得挺清楚，强调“云是手段，大数据是目标”，这种说法还挺有意思。比如你想做个业务决策支持系统，就需要用云去大数据，而不是光堆服务器。逻辑顺，用词也不绕，PPT 风格偏简洁那种，适合讲给非技术的同事听。 内容还涉及到预测性这些比较“前沿”的话题，虽然讲得不算深入，但能看出来是为了让你有个大致

在个人学习过程中整理的API中，详尽涵盖了大数据的全部基础知识，非常适合初学者参考。