突击大数据与机器学习视频教程+附精华全套学习包+资料包

突击大数据与机器学习视频教程+附精华全套学习包+资料包

简介

这次为同学们带来的全新突击大数据与机器学习教程，不仅有系统化的实战教学视频，还有学习配套使用的精华全套学习包与用到的资料包。同时课程的安排也是十分照顾新同学的学习能力，安排了友善的小白基础班和学前准备班。除此之外在核心课程主体部分仍有教学相长和练习的安排，核心的部分为机器学习的生态架构和数据挖掘与算法两大内容。
       更为具体的有推荐系统， Mapreduce核心，Storm与Zookeeper，分布式数据库Hbase，Hive，Flume，Spark及机器学习系统化架构，NLP文本相似度，数据挖掘-中文分词，隐马+推荐算法CB、CF，分类算法 NB朴素贝叶斯，聚类算法 Kmeans，课程的内容有一定的深度，需要同学们加倍的努力与探索。

资源目录

(1)\【01】0经验小白-基础预科

• ├─【01】Linux安装.mp4
• ├─【02】环境准备nat配置.mp4
• ├─【03】hadoop集群搭建-1.mp4
• ├─【04】hadoop集群搭建-2.mp4
• ├─【05】python初步.mp4

(2)\【02】训练课-学前准备

• ├─【01】学前准备 1.mp4
• ├─【02】学前准备 2.mp4

(3)\【03】训练课-正式课

(4)\【04】大数据、机器学习-架构搭建工具包

• ├─apache-hive-0.13.0-bin.tar.gz
• ├─apache-storm-0.9.3.tar.gz
• ├─hbase-0.98.24-hadoop1-bin.tar.gz
• ├─jdk-6u45-linux-x64.bin
• ├─jieba-master.zip
• ├─SecureCRT_win_7.3.rar
• ├─vim.tgz
• ├─VMwareTools.Cn.rar
• ├─VMwareWorkstation12ZhuCeJi.rar
• ├─zookeeper-3.4.5.tar.gz

(5)\【05】Mac电脑集群搭建独立教程

• ├─mac_centos安装.mp4
• ├─Mac集群搭建指引.txt

(6)\【06】大数据、机器学习-精华电子书

(8)\【01】0经验小白-基础预科\python初步代码

• ├─python_test.tgz

(9)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构

(10)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法

(11)\【04】大数据、机器学习-架构搭建工具包\Hadoop1.x安装包

• ├─hadoop-1.2.1-bin.tar.gz

(12)\【04】大数据、机器学习-架构搭建工具包\Hadoop2.x安装包

• ├─hadoop-2.6.1.tar.gz
• ├─hadoop-native-64-2.6.0.tar

(13)\【04】大数据、机器学习-架构搭建工具包\linux iso

• ├─CentOS-6.5-x86_64-bin-DVD1.iso
• ├─CentOS-6.5-x86_64-bin-DVD2.iso

(14)\【04】大数据、机器学习-架构搭建工具包\镜像包

• ├─CentOS_6.5_最原始的环境.rar
• ├─hadoop集群vm镜像（m+s1+s2）.rar

(15)\【06】大数据、机器学习-精华电子书\

【01】基础教材

• ├─《Hadoop大数据实战手册》林中天.pdf

(16)\【06】大数据、机器学习-精华电子书\

        【02】Vim操作指导

• ├─Vim基本操作思维导图.pdf

(17)\【06】大数据、机器学习-精华电子书\

        【03】大数据-机器学习资料 目录中文件数:14个

• ├─hadoop大数据平台应用案例详细分析.pdf
• ├─Hadoop技术内幕 深入理解MapReduce架构设计与实现原理.pdf
• ├─Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理.pdf
• ├─Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理.pdf
• ├─Hadoop权威指南(第2版).pdf
• ├─hadoop权威指南第三版(原版).pdf
• ├─PYTHON自然语言处理中文版.pdf
• ├─人工智能：一种现代方法 （第2版中文版）1.pdf
• ├─人工智能：复杂问题求解的结构和策略.pdf
• ├─推荐系统实践.pdf
• ├─数据挖掘概念与技术(中文版).pdf
• ├─机器学习〔中文版〕.pdf
• ├─机器学习实战.pdf
• ├─神经网络与机器学习  原书第3版_PDF电子书下载 高清 带索引书签目录_sample.pdf

(18)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【01】推荐系统简介 01

• ├─推荐系统简介1.mp4

(19)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【02】推荐系统简介 02

• ├─推荐系统简介2.mp4

(20)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【03】MapReduce基础 01

• ├─mapreduce基础1.mp4

(21)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【04】MapReduce基础 02

• ├─mapreduce基础2.mp4

(22)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【05】Storm

• ├─Storm 01.mp4

(23)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【06】Zookeeper

• ├─Zookeeper 01.mp4

(24)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【07】HBase 01

• ├─Hbase 1.mp4

(25)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【08】HBase 02

• ├─Hbase 2.mp4

(26)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【09】Hive 01

• ├─Hive1.mp4

(27)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【10】Hive 02

• ├─Hive2.mp4

(28)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【11】Flume

• ├─Flume1.mp4

(29)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【12】Spark 01

• ├─Spark1.mp4

(30)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【13】Spark 02

• ├─Spark2.mp4

(31)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【14】Spark Streaming

• ├─Spark Streaming1.mp4

(32)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【15】Spark SQL

• ├─Spark SQL1.mp4

(33)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【01】前期铺垫 （必看）

• ├─前期铺垫.mp4

(34)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【02】常见业务详解

• ├─常见业务（搜索引擎 广告系统 推荐系统）.mp4

(35)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【03】系统架构 01

• ├─系统架构.mp4

(36)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【04】系统架构 02

• ├─系统架构2.mp4

(37)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【05】NLP-文本相似度 01

• ├─NLP文本相似度 1.mp4

(38)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【06】NLP-文本相似度 02

• ├─NLP文本相似度 2.mp4

(39)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【07】数据挖掘-中文分词 01

• ├─数据挖掘-中文分词 01.mp4

(40)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【08】数据挖掘-中文分词 02

• ├─数据挖掘-中文分词 02.mp4

(41)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【09】数据挖掘-隐马+推荐算法 01

• ├─隐马+推荐算法CB 01.mp4

(42)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【10】数据挖掘-隐马+推荐算法-02

• ├─隐马+推荐算法CF.mp4

(43)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【11】数据挖掘-分类算法

• ├─分类算法 NB （朴素贝叶斯）.mp4

(44)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【12】数据挖掘-聚类算法

• ├─聚类算法 Kmeans.mp4