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大数据导论
本课程共44集 翻译完 欢迎学习

课程介绍: 本课程公共通识类课程,目的是向各专业大学生普及大数据的基础知识。使学生能够了解大数据的基本概念、基本技术和应用场景,理解大数据分析的基本原理和方法,并能够应用大数据思维和分析方法解决本专业的相关问题。课程的特色是:1、课程内容与实际应用紧密结合;2、通过实例与案例分析,加深学习者对课程知识的理解;3、充分利用媒体展示内容,使得课程内容直观形象、易于理解;4、强调互动,让学生可以充分参与到教学的过程中,收获最好的教学效果。

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课程列表
【第1集】5.2 Apache Spark之一(上)
【第2集】5.2 Apache Spark之一(下)
【第3集】《大数据导论》课程简介
【第4集】1.1 什么是大数据(上)
【第5集】1.1 什么是大数据(下)
【第6集】1.2 大数据的价值和作用(上)
【第7集】1.2 大数据的价值和作用(下)
【第8集】1.3 大数据时代的思维变革
【第9集】2.1 大数据相关技术基础(1):云计算和Hadoop简介(上)
【第10集】2.1 大数据相关技术基础(1):云计算和Hadoop简介(下)
【第11集】2.2 大数据相关技术基础(2):大数据采集和预处理
【第12集】2.3 大数据相关技术基础(3):大数据计算、分析与可视化
【第13集】3.1 大数据的来源
【第14集】3.2 大数据采集
【第15集】3.3 大数据预处理
【第16集】3.4 大数据集成
【第17集】4.1 hadoop简介之一(上)
【第18集】4.1 hadoop简介之一(下)
【第19集】4.1 hadoop简介之二(上)
【第20集】4.1 hadoop简介之二(下)
【第21集】4.2 HDFS的简要介绍(上)
【第22集】4.2 HDFS的简要介绍(下)
【第23集】4.3 基于HDFS的数据库之一
【第24集】4.3 基于HDFS的数据库之二(上)
【第25集】4.3 基于HDFS的数据库之二(下)
【第26集】4.3 基于HDFS的数据库之三(上)
【第27集】4.3 基于HDFS的数据库之三(下)
【第28集】4.4 一种基于Hadoop的数据仓库之一(上)
【第29集】4.4 一种基于Hadoop的数据仓库之一(下)
【第30集】4.4 一种基于Hadoop的数据仓库之二(上)
【第31集】4.4 一种基于Hadoop的数据仓库之二(下)
【第32集】4.4 一种基于Hadoop的数据仓库之三
【第33集】5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之一
【第34集】5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之二(上)
【第35集】5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之二(下)
【第36集】5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之三(上)
【第37集】5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之三(下)
【第38集】5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之四
【第39集】5.2 Apache Spark之二(上)
【第40集】5.2 Apache Spark之二(下)
【第41集】5.2 Apache Spark之三(上)
【第42集】5.2 Apache Spark之三(下)
【第43集】6.1 数据描述性分析(上)
【第44集】6.1 数据描述性分析(下)
【第45集】6.2 回归分析
【第46集】6.3 聚类分析(上)
【第47集】6.3 聚类分析(下)
【第48集】6.4 分类分析(上)
【第49集】6.4 分类分析(下)
【第50集】6.5 Weka数据挖掘软件简介
【第51集】7.1.1 数据可视化的概念
【第52集】7.1.2 数据可视化的发展历程
【第53集】7.1.3 数据可视化技术
【第54集】7.2.1 数据可视化的技术分类
【第55集】7.2.2 数据可视化具体方法
【第56集】7.3.1 数据可视化工具简介
【第57集】7.3.2 Excel数据可视化方法与应用(上)
【第58集】7.3.2 Excel数据可视化方法与应用(下)
【第59集】7.3.3 Tableau可视化基础(上)
【第60集】7.3.3 Tableau可视化基础(下)
【第61集】8.1 大数据的广泛应用
【第62集】8.2.1 推荐系统-1(上)
【第63集】8.2.1 推荐系统-1(下)
【第64集】8.2.2 推荐系统-2
【第65集】8.3.1 城市大数据-1(上)
【第66集】8.3.1 城市大数据-1(下)
【第67集】8.3.2 城市大数据-2
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