走进数据科学-2.2 数据广度之四：大数据存储管理系统（下）-网易公开课

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2.2 数据广度之四：大数据存储管理系统（下）

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[1] 4.3 数据应用之三：社会网络数...

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4.3 数据应用之三：社会网络数据（上）

[2] 4.3 数据应用之三：社会网络数...

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4.3 数据应用之三：社会网络数据（下）

[3] 1.1 洞悉数据之一：大数据溯源（...

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1.1 洞悉数据之一：大数据溯源（上）

[4] 1.1 洞悉数据之一：大数据溯源（...

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1.1 洞悉数据之一：大数据溯源（下）

[5] 1.2 洞悉数据之二：大数据特征（...

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1.2 洞悉数据之二：大数据特征（上）

[6] 1.2 洞悉数据之二：大数据特征（...

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1.2 洞悉数据之二：大数据特征（下）

[7] 1.3 洞悉数据之三：大数据现象（...

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07:08

1.3 洞悉数据之三：大数据现象（上）

[8] 1.3 洞悉数据之三：大数据现象（...

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1.3 洞悉数据之三：大数据现象（下）

[9] 1.4 洞悉数据之四：大数据产业（...

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1.4 洞悉数据之四：大数据产业（上）

[10] 1.4 洞悉数据之四：大数据产业（...

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1.4 洞悉数据之四：大数据产业（下）

[11] 1.5 洞悉数据之五：大数据挑战

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1.5 洞悉数据之五：大数据挑战

[12] 2.1 数据深度之一：大数据基础支...

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2.1 数据深度之一：大数据基础支撑技术（上）

[13] 2.1 数据深度之一：大数据基础支...

1188播放

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2.1 数据深度之一：大数据基础支撑技术（下）

[14] 2.1 数据深度之二：大数据高级支...

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2.1 数据深度之二：大数据高级支撑技术（上）

[15] 2.1 数据深度之二：大数据高级支...

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2.1 数据深度之二：大数据高级支撑技术（下）

[16] 2.2 数据广度之一：大数据技术采...

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2.2 数据广度之一：大数据技术采集方法（上）（上）

[17] 2.2 数据广度之一：大数据技术采...

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2.2 数据广度之一：大数据技术采集方法（上）（下）

[18] 2.2 数据广度之二：大数据技术采...

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09:40

2.2 数据广度之二：大数据技术采集方法（下）

[19] 2.2 数据广度之三：大数据技术处...

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2.2 数据广度之三：大数据技术处理与检验（上）

[20] 2.2 数据广度之三：大数据技术处...

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2.2 数据广度之三：大数据技术处理与检验（下）

[21] 2.2 数据广度之四：大数据存储管...

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2.2 数据广度之四：大数据存储管理系统（上）

[22] 2.2 数据广度之四：大数据存储管...

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2.2 数据广度之四：大数据存储管理系统（下）

[23] 2.3 数据态度之一：传统数据表...

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2.3 数据态度之一：传统数据表达和解释（上）

[24] 2.3 数据态度之一：传统数据表...

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2.3 数据态度之一：传统数据表达和解释（下）

[25] 2.3 数据态度之二：大数据表达...

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2.3 数据态度之二：大数据表达和解释（上）（上）

[26] 2.3 数据态度之二：大数据表达...

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2.3 数据态度之二：大数据表达和解释（上）（下）

[27] 2.3 数据态度之二：大数据表达...

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2.3 数据态度之二：大数据表达和解释（下）（上）

[28] 2.3 数据态度之二：大数据表达...

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2.3 数据态度之二：大数据表达和解释（下）（下）

[29] 2.4 数据测度之一：数据分析概述...

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2.4 数据测度之一：数据分析概述（上）

[30] 2.4 数据测度之一：数据分析概述...

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2.4 数据测度之一：数据分析概述（下）

[31] 2.4 数据测度之二：大数据分析（...

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2.4 数据测度之二：大数据分析（上）

[32] 2.4 数据测度之二：大数据分析（...

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2.4 数据测度之二：大数据分析（下）

[33] 2.4 数据测度之三：基于机器学习...

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2.4 数据测度之三：基于机器学习的数据分析（上）（上）

[34] 2.4 数据测度之三：基于机器学习...

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2.4 数据测度之三：基于机器学习的数据分析（上）（下）

[35] 2.4 数据测度之三：基于机器学习...

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2.4 数据测度之三：基于机器学习的数据分析（下）（上）

[36] 2.4 数据测度之三：基于机器学习...

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2.4 数据测度之三：基于机器学习的数据分析（下）（下）

[37] 2.4 数据测度之四：图的数据分析...

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2.4 数据测度之四：图的数据分析（上）

[38] 2.4 数据测度之四：图的数据分析...

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2.4 数据测度之四：图的数据分析（下）

[39] 2.4 数据测度之五：自然语言的数...

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2.4 数据测度之五：自然语言的数据分析（上）

[40] 2.4 数据测度之五：自然语言的数...

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2.4 数据测度之五：自然语言的数据分析（下）（上）

[41] 2.4 数据测度之五：自然语言的数...

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2.4 数据测度之五：自然语言的数据分析（下）（下）

[42] 2.4 数据测度之六：文本数据分析...

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2.4 数据测度之六：文本数据分析（上）

[43] 2.4 数据测度之六：文本数据分析...

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2.4 数据测度之六：文本数据分析（下）

[44] 2.5 数据角度之一：可视化设计（...

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2.5 数据角度之一：可视化设计（上）

[45] 2.5 数据角度之一：可视化设计（...

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2.5 数据角度之一：可视化设计（下）

[46] 2.5 数据角度之二：可视化元素（...

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2.5 数据角度之二：可视化元素（上）

[47] 2.5 数据角度之二：可视化元素（...

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2.5 数据角度之二：可视化元素（下）

[48] 2.5 数据角度之三：非编程可视化...

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2.5 数据角度之三：非编程可视化工具（上）（上）

[49] 2.5 数据角度之三：非编程可视化...

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2.5 数据角度之三：非编程可视化工具（上）（下）

[50] 2.5 数据角度之三：编程式可视化...

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2.5 数据角度之三：编程式可视化工具（下）（上）

[51] 2.5 数据角度之三：编程式可视化...

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2.5 数据角度之三：编程式可视化工具（下）（下）

[52] 2.5 数据角度之四：可视化图形

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2.5 数据角度之四：可视化图形

[53] 2.5 数据角度之五：可视化数据（...

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07:30

2.5 数据角度之五：可视化数据（上）

[54] 2.5 数据角度之五：可视化数据（...

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2.5 数据角度之五：可视化数据（下）

[55] 3.1 数据演绎之一：从统计数字到...

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09:32

3.1 数据演绎之一：从统计数字到统计数据

[56] 3.2 数据演绎之二：从统计数据到...

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07:58

3.2 数据演绎之二：从统计数据到智能化（上）

[57] 3.2 数据演绎之二：从统计数据到...

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07:56

3.2 数据演绎之二：从统计数据到智能化（下）

[58] 3.3 数据演绎之三：从智能化到...

1123播放

06:21

3.3 数据演绎之三：从智能化到人工智能（上）

[59] 3.3 数据演绎之三：从智能化到...

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06:18

3.3 数据演绎之三：从智能化到人工智能（下）

[60] 3.4 数据演绎之四：从人工智能到...

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07:11

3.4 数据演绎之四：从人工智能到机器学习（一）（上）

[61] 3.4 数据演绎之四：从人工智能到...

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07:11

3.4 数据演绎之四：从人工智能到机器学习（一）（下）

[62] 3.4 数据演绎之四：从人工智能到...

880播放

06:50

3.4 数据演绎之四：从人工智能到机器学习（二）（上）

[63] 3.4 数据演绎之四：从人工智能到...

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06:46

3.4 数据演绎之四：从人工智能到机器学习（二）（下）

[64] 3.5 数据演绎之五：从机器学习到...

1508播放

08:42

3.5 数据演绎之五：从机器学习到数据挖掘（一）

[65] 3.5 数据演绎之五：从机器学习到...

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08:58

3.5 数据演绎之五：从机器学习到数据挖掘（二）

[66] 3.6 数据演绎之六：从数据挖掘到...

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05:59

3.6 数据演绎之六：从数据挖掘到深度学习（上）

[67] 3.6 数据演绎之六：从数据挖掘到...

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05:57

3.6 数据演绎之六：从数据挖掘到深度学习（下）

[68] 3.7 数据演绎之七：从深度学习到...

1152播放

06:00

3.7 数据演绎之七：从深度学习到数据科学（上）

[69] 3.7 数据演绎之七：从深度学习到...

1034播放

05:59

3.7 数据演绎之七：从深度学习到数据科学（下）

[70] 3.8 数据演绎之八：结论

1001播放

08:02

3.8 数据演绎之八：结论

[71] 4.2 数据应用之二：工业大数据（...

1478播放

08:28

4.2 数据应用之二：工业大数据（上）

[72] 4.2 数据应用之二：工业大数据（...

990播放

08:28

4.2 数据应用之二：工业大数据（下）

[73] 4.4 数据应用之四：教育大数据（...

761播放

10:01

4.4 数据应用之四：教育大数据（上）

[74] 4.4 数据应用之四：教育大数据（...

1185播放

10:03

4.4 数据应用之四：教育大数据（下）

[75] 5.1 数据项目之一：引入大数据项...

1327播放

07:51

5.1 数据项目之一：引入大数据项目时的若干问题（上）

[76] 5.1 数据项目之一：引入大数据项...

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5.1 数据项目之一：引入大数据项目时的若干问题（下）

[77] 5.2 数据项目之二：大数据项目主...

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08:59

5.2 数据项目之二：大数据项目主题选择（一）

[78] 5.2 数据项目之二：大数据项目主...

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5.2 数据项目之二：大数据项目主题选择（二）

[79] 5.3 数据项目之三：实现大数据项...

706播放

07:41

5.3 数据项目之三：实现大数据项目分析的工具（上）

[80] 5.3 数据项目之三：实现大数据项...

773播放

07:41

5.3 数据项目之三：实现大数据项目分析的工具（下）

[81] 5.4 数据项目之四：实现大数据项...

661播放

06:54

5.4 数据项目之四：实现大数据项目可供参考的数据

[82] 5.5 数据项目之五：大数据项目构...

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05:33

5.5 数据项目之五：大数据项目构建方法（一）（上）

[83] 5.5 数据项目之五：大数据项目构...

950播放

05:34

5.5 数据项目之五：大数据项目构建方法（一）（下）

[84] 5.5 数据项目之五：大数据项目构...

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05:08

5.5 数据项目之五：大数据项目构建方法（二）（上）

[85] 5.5 数据项目之五：大数据项目构...

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05:09

5.5 数据项目之五：大数据项目构建方法（二）（下）

[86] 5.6 数据项目之六：实现大数据...

686播放

06:47

5.6 数据项目之六：实现大数据项目可用的分析系统（上）

[87] 5.6 数据项目之六：实现大数据...

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06:51

5.6 数据项目之六：实现大数据项目可用的分析系统（下）

[88] 5.7 数据项目之七：大数据项目...

908播放

07:19

5.7 数据项目之七：大数据项目案例（上）

[89] 5.7 数据项目之七：大数据项目...

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5.7 数据项目之七：大数据项目案例（下）

[90] 6.1 数据工具之一：数据基础管理...

751播放

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6.1 数据工具之一：数据基础管理—Excel（上）

[91] 6.1 数据工具之一：数据基础管理...

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05:53

6.1 数据工具之一：数据基础管理—Excel（下）

[92] 6.2 数据工具之二：数据处理—S...

1268播放

11:57

6.2 数据工具之二：数据处理—SPSS（上）

[93] 6.2 数据工具之二：数据处理—S...

1463播放

12:01

6.2 数据工具之二：数据处理—SPSS（下）

[94] 6.3 数据工具之三：数据挖掘—P...

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07:28

6.3 数据工具之三：数据挖掘—Python（一）（上）

[95] 6.3 数据工具之三：数据挖掘—P...

1483播放

07:33

6.3 数据工具之三：数据挖掘—Python（一）（下）

[96] 6.3 数据工具之三：数据挖掘—P...

750播放

06:21

6.3 数据工具之三：数据挖掘—Python（二）（上）

[97] 6.3 数据工具之三：数据挖掘—P...

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06:24

6.3 数据工具之三：数据挖掘—Python（二）（下）

[98] 6.4 数据工具之四：数据分析—M...

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06:02

6.4 数据工具之四：数据分析—Matlab（一）（上）

[99] 6.4 数据工具之四：数据分析—M...

868播放

06:04

6.4 数据工具之四：数据分析—Matlab（一）（下）

[100] 6.4 数据工具之四：数据分析—M...

1535播放

08:39

6.4 数据工具之四：数据分析—Matlab（二）（上）

[101] 6.4 数据工具之四：数据分析—M...

1110播放

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6.4 数据工具之四：数据分析—Matlab（二）（下）

[102] 6.5 数据工具之五：数据应用—U...

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06:14

6.5 数据工具之五：数据应用—UCINET（一）（上）

[103] 6.5 数据工具之五：数据应用—U...

1274播放

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6.5 数据工具之五：数据应用—UCINET（一）（下）

[104] 6.5 数据工具之五：数据应用—U...

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06:38

6.5 数据工具之五：数据应用—UCINET（二）（上）

[105] 6.5 数据工具之五：数据应用—U...

940播放

06:35

6.5 数据工具之五：数据应用—UCINET（二）（下）