數(shù)據(jù)大佬推薦的50篇必備干貨！
1、如何從0到1搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)？
2、數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些數(shù)據(jù)倉庫知識(shí)？
3、數(shù)據(jù)倉庫如何建設(shè)？有哪些規(guī)范？
4、數(shù)據(jù)挖掘如何入門？
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從0到1搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)之計(jì)算存儲(chǔ)系統(tǒng)
基于Ambari的大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建
基于CDH（Cloudera Distribution Hadoop）的大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建
數(shù)據(jù)中臺(tái)設(shè)計(jì)方法論
收藏|如何做一個(gè)好的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)
【數(shù)據(jù)倉庫】
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一分鐘講解數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)
Hive改表結(jié)構(gòu)的兩個(gè)坑|避坑指南
數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)規(guī)范（文檔版）
關(guān)于數(shù)據(jù)中臺(tái)的深度思考與總結(jié)
【數(shù)據(jù)挖掘】
數(shù)據(jù)挖掘從入門到放棄（一）：線性回歸和邏輯回歸
數(shù)據(jù)挖掘從入門到放棄（四）：手撕（繪）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法
數(shù)據(jù)挖掘從入門到放棄（五）seaborn 的數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)挖掘從入門到放棄（六）：K-means 聚類
數(shù)據(jù)挖掘從入門到放棄（七）：TensorFlow和keras實(shí)現(xiàn)線性回歸LinearRegression
【kafka實(shí)戰(zhàn)】
Kafka實(shí)戰(zhàn)寶典：如何跨機(jī)房傳輸數(shù)據(jù)
kafka實(shí)戰(zhàn)寶典：手動(dòng)修改消費(fèi)偏移量的兩種方式
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Kafka實(shí)戰(zhàn)寶典：Kafka的控制器controller詳解
kafka實(shí)踐（十二）：生產(chǎn)者（KafkaProducer）源碼詳解和調(diào)試
【雜談】
關(guān)于數(shù)據(jù)庫，程序員應(yīng)該了解的那些事
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