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    突击大数据与机器学习教程 全新完美课程+附精华全套学习包+资料包 大数据机器学习视频

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    突击大数据与机器学习教程 全新完美课程+附精华全套学习包+资料包 大数据机器学习视频
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    突击大数据与机器学习教程 全新完美课程+附精华全套学习包+资料包 大数据机器学习视频
          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。
    ===============课程目录===============
    (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
    ├─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

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