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实战大数据 MATLAB数据挖掘详解与实践 中文pdf

资源名称：实战大数据 数据挖掘详解与实践 中文 第 章 绪论 数据挖掘概述 数据挖掘的分类 数据挖掘的过程 数据挖掘的任务 数据挖掘的对象 数据库 文本 图像与视频数据 数据 数据挖掘建模方法 业务理解 数据理解 数据准备 建模 评估 部署 数据挖掘的应用 在金融领域的应用 在零售业中的应用 在电信业的应用 在管理中的应用 在化学研究领域中的应用 在材料研究、生产方面的应用 在机械故障诊断与监测中的应用 在医疗领域中的应用 第 章 数据挖掘算法 决策树算法 决策树基本算法 算法 算法 算法 决策树的评价标

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Hadoop大数据开发案例教程与项目实战 高清pdf

资源名称： 大数据开发案例教程与项目实战 高清 基础篇第 章 概述 第 章 基础环境配置 第 章 分布式存储 第 章 计算系统 第 章 计算模型 第 章 数据云盘 提高篇第 章 协调系统 第 章 数据库 第 章 数据仓库 第 章 数据采集 第 章 离线数据分析平台 资源截图：

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大数据处理系统 Hadoop源代码情景分析 pdf

资源名称：大数据处理系统 源代码情景分析 第 章 大数据与 第 章 研究方法第 章 集群和 第 章 的 机制第 章 作业的提交第 章 作业的调度与指派第 章 与任务投运第 章 与作业投运第 章 子系统的计算框架第 章 框架中的数据流第 章 的文件系统 第 章 的 第 章 与 的互动第 章 间的互动第 章 的文件访问第 章 的容错机制第 章 的安全机制第 章 的人机界面第 章 的部署和启动第 章 的优化与改进 资源截图：

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Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战

资源名称： 机器学习与大数据实战 内容简介： 本书从浅显易懂的 大数据和机器学习 原理说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术，还丰富了 机器学习 内容。 为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解，展示了如何在单机 系统上通过 虚拟机安装多机 虚拟机，如何建立 集群，再建立 开发环境。书中介绍搭建的上机实

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引入大数据技术的数据中心融合架构 中文PDF

资源名称：引入大数据技术的数据中心融合架构 中文 资源截图：

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Spark大数据分析核心概念技术及实践

资源名称： 大数据分析核心概念技术及实践 内容简介： 本书是大数据和 方面的一本简明易懂的手册。它将祝你学习如何用 来完成很多大数据分析人物。它覆盖了高效利用 所需要的一切内容。作者首先介绍 语法，然后介绍作为基石的 再对 的各大组件 、 、 、 进行详细介绍，最后讲解 集群管理。书中不仅给出了丰富的示例代码，还对 的核心概念和基本原理进行了较为全面的介绍，然你不仅知其然且知其所以然。通过本书，你可以快速上手 ，把 应用到实践中。 资源截图：

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大数据技术前沿

资源名称：大数据技术前沿 资源截图：

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大数据概论

资源名称：大数据概论 内容简介： 本书主要介绍大数据概论，内容包括大数据概述、科学研究第四范式、分布系统设计的 理论、 数据库、复杂网络、 分布编程模型、大数据存储、大数据分析、大数据挖掘、大数据可视化、大数据安全、大数据机器学习、大数据推荐技术，以及数据科学与数据思维。全书对上述内容概念性地介绍，语言精练、内容全面。 资源截图：

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大数据Spark企业级实战

资源名称：大数据 企业级实战 内容简介： 是当今大数据领域最活跃、最热门、高效的大数据通用计算平台，是 软件基金会下所有开源项目中三大开源项目之一。 　　在 理念的指引下， 基于 成功地构建起了大数据处理的一体化解决方案，将 、 、 、 、 等大数据计算模型统一到一个技术堆栈中，开发者使用一致的 操作 中的所有功能；更为重要的是 的 、 、 、 等四大子框架之间可以在内存中完美的无缝集成并可以互相操作彼此的数据，这不仅打造了 在当今大数据计算领域其他任何计算框架都无可匹敌的优势，更使得 正在加速成为大数据

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实战大数据

资源名称：实战大数据 内容简介： 数据是重要资产 已成为大家的共识，众多公司都在争相分析、挖掘大数据背后的信息资源。本书在此背景下，对目前大数据及其相关技术的发展进行总结，理论联系实践，既不缺乏理论深度又具有实用价值。 本书共 章，内容包括大数据的概念、特点、发展历史，数据获取与存储，数据抽取和清洗，数据集成，数据的查询、分析与建模，异构数据采集，文档的存储与检索，异种数据的统一访问与转换，基于微博的股票市场预测系统实例，海量视频检索系统实例， 云文件系统实例。 本书适合大数据技术初学者、大数据从业人员和

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