TA的每日心情 | 开心
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java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《 全栈数据之门》
. z' I# F6 ~- M# t* Tjava电子书推荐理由：执利器而守重镇 Python*强大的领域在数据科学 窥全貌而知路径 整合Linux|Python|SQL|Hadoop|Hive|Spark|数据挖掘|机器学习|深度学习 知原理而致应用 全栈数据既指数据技术，也指业务数据，生产环境是*终的检验场。 立平台而生数据 建设强大数据平台，是支撑产品也业务的必由之路。# ^+ j: R. Z- @) C4 ~- Z2 Z
" b; G: \! O0 s. s3 G2 f
作者：任柳江
% i& R' [" v- T出版社：电子工业出版社% p3 Z/ E$ l; e2 y0 M# g. E0 J% l# d
出版时间：2017-03-01 B0 k5 @; D; P: |! i! i' O
书籍价格：70.30元
" V5 N0 K4 I2 f1 T5 Y7 P4 F' s# v3 a g9 Y! Y
 ' j5 V5 c3 a0 K: b
/ w" ]4 x" _" S
0 T9 P' a% Q1 q- P8 h6 Rjava电子书目录：, G4 s A$ d" m" w
前言 自强不息，厚德载物 / XIX* V8 k" @# e! U2 @* ]) k
0x1 Linux，自由之光 / 001
" b$ ?5 j4 \6 p6 ^8 l% m6 O0x10 Linux，你是我的眼 / 001
( v* O& T: O1 c1 R7 d- Q0x11 Linux基础，从零开始 / 003
6 q% e' L. |, H" f8 A& h01 Linux之门 / 003
a+ W+ S9 C$ h1 h02 文件操作 / 004
O1 L" V t% M( b! q03 权限管理 / 006
4 Q w& }$ D' F& @% j7 E04 软件安装 / 008 9 w4 b( c3 [# C1 B- _9 n3 l5 }
05 实战经验 / 0100 s/ |' B- b5 X3 u7 M( x
0x12 Sed与 Grep，文本处理 / 0102 r& ]) S# Z J) O( t
01 文本工具 / 010 4 L$ t% a& f4 a
02 grep的使用 / 011
( x k2 M& E: ~* Q) |03 grep家族 / 013 - F; s' O/ W/ v, Y- H! d
04 sed的使用 / 014 ) W6 b) g" ?! |, P* \
05 综合案例 / 016: m# ^! h+ W2 V
0x13 数据工程，必备 Shell / 0187 I6 s, |' Z9 Z+ Z k& |3 N1 f
01 Shell分析 / 018 , G; g' g8 l. k! Q
02 文件探索 / 019
# K) P3 d* L5 j0 m8 s. G. V% J5 I- \' |03 内容探索 / 020
/ `/ D, L f8 n5 [04 交差并补 / 020, g7 u r& i' T- P" u
05 其他常用的命令 / 0210 X: B9 e2 Z" p6 I
06 批量操作 / 022
$ Q2 u; B# ]' d0 b$ _7 C07 结语 / 025) q2 X- O: Q2 M8 Q2 {6 s
0x14 Shell 快捷键，Emacs 之门 / 025
$ O8 l4 _2 T+ f& ~/ g" i* K01 提高效率 / 025! q. J+ e8 t& S; h. S: R
02 光标移动 / 026
9 [" _! v8 L+ T& O; h03 文本编辑 / 0279 D- r. d3 K: [" n
04 命令搜索 / 028. W% `/ I; \8 k" V
05 Emacs 入门 / 0295 ^5 z8 z- k) P; F8 _
06 Emacs 思维 / 031
; w1 z& K: F5 `0x15 缘起Linux，一入Mac 误终身 / 032) V( I A/ Q( ]/ f) E5 s
01 开源生万物 / 0323 d( L, v5 L* w+ O& V
02 有钱就换Mac / 0324 d1 N% J- V( i: u1 d
03 程序员需求 / 033
4 g& N, j' L( ^/ |- ^04 非程序员需求 / 034' q o( R+ i5 m! z0 [8 v
05 一入Mac 误终身 / 035# b( X4 Z) r: z/ a* f
0x16 大成就者，集群安装 / 0363 U: @0 V R0 i$ o" D5 j1 t4 m
01 离线安装 / 036: x S- F7 i0 x1 }: ^
02 Host 与SSH 配置 / 0376 J. @ Y! E6 P: n; n0 o. s
03 sudo 与JDK 环境 / 039+ A5 L5 _$ X* F6 X7 M% E
04 准备Hadoop 包 / 040/ n" h0 F3 C) g. e2 P! V J6 Z% x
05 开启HTTP 与配置源 / 041
- I0 G$ M3 n& G. d9 ^, I06 安装ambari-server / 041
0 t- k8 A) w3 F6 k* D0 H* V1 Q07 后续服务安装 / 042
* o, Q$ A* O6 }4 o7 E( G* A08 结语 / 044" X: k$ ~ y- [; U% F0 k) r. c" W
0x2 Python，道法自然 / 045# y! s; _2 U' {0 g* L9 Y
0x20 Python，灵犀一指 / 045' @# q8 C, A: d5 Q$ g
0x21 Python 基础，兴趣为王 / 047/ J& x# N& w/ }7 P( R
01 第一语言 / 047" L- M r: }* L1 c- |. G
02 数据结构 / 047
3 v [8 \8 ]% W- |6 v0 [: W% O03 文件读写 / 049/ i7 _" }* n% J; E2 T
04 使用模块 / 050
1 u8 n9 K0 T) N: x: u6 b" ?: k05 函数式编程 / 052 4 e& X2 y# j2 k2 ~' m6 A8 h! [3 w
06 一道面试题 / 053 1 }8 Z5 ]& v0 d0 }& v
07 兴趣驱动 / 055- u$ t* W7 C/ O' I9 o, u5 w
0x22 喜新厌旧，2迁移 3 / 056 D9 h- j/ r( g6 ~$ I, H$ x
01 新旧交替 / 056 1 t E$ }7 R% p O
02 基础变化 / 057 . _0 \' ~7 n |* n
03 编码问题 / 058
4 X4 ]' _4 ?5 M+ ~8 G04 其他变化 / 058 1 Q6 z) Y+ z& J! C
05 2to3脚本 / 060 0 u5 W: a( ~9 O
06 PySpark配置 / 061
$ `4 o b' |1 D07 喜新厌旧 / 062
" @$ t! M) m$ I9 Q; x; [0x23 Anaconda，IPython / 0622 U3 b4 ?) X4 U
01 Anaconda / 062 ; x- D. {' l0 p/ ] [+ }- J
02 安装与配置 / 063 4 B( ^* W& j9 l. r# E
03 pip与源 / 064 8 j9 I3 D& R6 Z# T6 k
04 IPython与 Jupyter / 065 - W4 O* s; O7 f8 s% K& f! k
05 结语 / 0672 K3 i7 O) V+ I
0x24 美不胜收，Python工具 / 067+ Z) Z' N0 ]$ C" h" f
01 缘起 / 067
) Q1 i" N" O% i1 b: u' d, ^02 调试与开发 / 068 7 [% U, U% T# I: Z
03 排版与格式化 / 070 6 C4 b! ^( d q
04 辅助工具 / 072
z1 A$ L, }6 }# b s% W05 实用推荐 / 0744 D7 h; d6 x; g) h+ @& K' w
0x25 numpy基础，线性代数 / 075
: B( C: S7 _7 K. r7 ]3 a01 numpy的使用 / 075 4 x. M m' v2 M- A8 @6 ]
02 索引与切片 / 076 2 z& K. s9 A3 s4 Q
03 变形与统计 / 078 9 G3 L6 h8 _! M- ?5 c7 ?3 g/ @! ~
04 矩阵运算 / 080 2 n9 p, k( W+ p' f
05 实用方法 / 083
9 p! f% {& j" {9 a, S5 h) U06 结语 / 085
( a7 P: u$ _9 H5 i" m# Z/ F0x26 numpy实战，PCA降维 / 0852 _5 x& \: _; T5 w B& M7 L
01 PCA介绍 / 085
- ^, S1 x& b2 h02 数据均值化 / 086. K$ R/ m x3 ^9 Y) Y4 p' G8 Y
03 协方差矩阵 / 087
% D, Z1 `8 `- G+ c* w8 h04 特征值与向量 / 088
+ e) r6 q# k. f4 `05 数据映射降维 / 0899 g+ I, C3 j" s9 F" v# R
06 sklearn 实现 / 0909 {- E: s, U" q
0x3 大数据，其大无外 / 093 P, ^+ {* V7 c
0x30 太大数据，极生两仪 / 093
+ ?1 ~! m# V5 H1 ^ N. I0x31 神象住世，Hadoop / 095
& I! t, q o* r01 Hadoop / 095
* b1 ~, t- B! Z' {$ ~! k02 HDFS / 096
# V' V! D2 ]6 w0 R& w1 o P03 角色与管理 / 0979 O8 l! _6 H) N. \) z* L1 n% ^
04 文件操作 / 098
0 s- _7 i$ A% I05 结语 / 1001 U( i7 j- O! s! b( y# g
0x32 分治之美，MapReduce / 100# l' }, j' y, w# K4 i2 @; E* l* w, v# U
01 map 与reduce 函数 / 1007 y1 f( t1 |! P; `! S
02 分而治之 / 102' \4 E& j5 V- v+ G/ m
03 Hello,World / 103
1 g0 M( x5 {! ]! |" ]" W04 Streaming 接口 / 105# g* Q9 S9 @, W) y* N) R" n) ~
0x33 Hive 基础，蜂巢与仓库 / 106
0 [! [. Q) }6 E01 引言 / 106+ w( n6 k8 n- T, g
02 Hive 接口 / 107: e1 g! G4 U0 t1 t' q
03 分区建表 / 108* _ \' d. n5 u# S+ v7 z8 E8 F+ F
04 分区机制 / 110! o: i" F) T7 t8 [2 n
05 数据导入/ 导出 / 111
9 h) n5 ~4 f( ^2 w: r06 Hive-QL / 112
L) j& i. Q+ P% {- o07 结语 / 114
" x4 c% G! m# f( V; x5 u1 Y- d0x34 Hive 深入，实战经验 / 1158 o4 d1 O s# y. `) o9 y* r5 E
01 排序与分布式 / 115
: ^7 ~ X/ J$ V( ]2 N% o02 多表插入与mapjoin / 116
" g, ?; n% E. I2 Q3 ^0 H03 加载map-reduce 脚本 / 117( l$ S( o1 q$ l$ Z% ^
04 使用第三方UDF / 1191 }0 z0 B- a. ]" A" R# ~
05 实战经验 / 1206 A: V5 U; S0 ~0 B
06 生成唯一ID / 1216 U) O9 v& U ~7 ~1 R
0x35 HBase库，实时业务 / 122; R q0 j8 P, L' Q# c. G7 d
01 理论基础 / 122 02 Shell操作 / 123 03 关联 Hive表 / 126 04 数据导入 / 128 05 实用经验 / 130
) M5 @5 ?5 U- L* p% y0x36 SQL与 NoSQL，Sqoop为媒 / 1306 H3 o8 G* g m$ D2 k% S
01 SQL与 NOSQL / 130 02 从 MySQL导入 HDFS / 131 03 增量导入 / 134 04 映射到 Hive / 135 05 导入 Hive表 / 136 06 从 HDFS导出到 MySQL / 137 07 从 Hive导出到 MySQL / 1387 t3 z; \! K5 J8 n0 `( j. A
0x4 数据分析，见微知著 / 141) M" f: _0 ^# _9 l* B( c& y
0x40 大数据分析，鲁班为祖师 / 141 0x41 SQL技能，必备 MySQL / 143- m7 e3 \/ }* @+ f% J
01 SQL工具 / 143 02 基础操作 / 144 03 查询套路 / 145 04 join查询 / 146 05 union与 exists / 149 06 实战经验 / 151
3 _4 q* ^- \, P& Y; {0 H* j0x42 快刀 awk，斩乱数据 / 152- x" n7 \+ I6 w; @4 r
01 快刀 / 152 02 一二三要点 / 152 03 一个示例 / 154 04 应用与统计 / 154 05 斩乱麻 / 1563 r3 W1 Z$ ]8 I% d; L4 \1 G9 D
0x43 Pandas，数据之框 / 1570 r/ @4 O$ X* s6 F- i5 |
01 数据为框 / 157
& Q4 P# V1 R8 w02 加载数据 / 1582 H! t% e4 o# `
03 行列索引 / 159
0 F5 @# d+ w0 o+ R. z04 行列操作 / 161( j& S) I1 k' P; `! C: c. [8 p
05 合并聚合 / 163
# H4 @5 r5 r# [3 a( f06 迭代数据 / 164& h3 `, |9 \7 R0 ]5 u
07 结语 / 1652 ^7 a% d1 z( o& j2 d
0x44 Zeppelin，一统江湖 / 166
7 Z& T# W2 {/ p K- D01 心潮澎湃 / 1668 u& l( a+ O( ^
02 基本使用 / 168
$ M6 V/ G/ R! F4 {) W* ~+ w7 O03 SQL 与可视化 / 169
7 \( T" f: \. O% r& Y" R04 安装Zeppelin / 172
6 N! N2 c# S, e/ I05 配置Zeppelin / 173* q8 E$ ^& m% P$ _% m$ W5 G7 V. ^. i3 M
06 数据安全 / 174
( D, C( L9 f' v1 c07 使用心得 / 176( W1 n1 T' t5 ~2 Z) ?: V+ v
0x45 数据分组，聚合窗口 / 177" x" u/ T: E& o5 Y
01 MySQL 聚合 / 1770 ?3 k0 x6 D7 U) W. r
02 Spark 聚合 / 178" P4 w6 s) c2 Z6 V! |+ ~
03 非聚合字段 / 179$ D/ T5 g( y% t. Y! |
04 Hive 实现 / 180$ q0 m% y* u& \5 o% M6 e
05 group_concat / 181* ]. u) Q3 k8 U( j
06 Hive 窗口函数 / 183
9 Q; C6 i8 v& q( W0 |* z( O% x07 DataFrame 窗口 / 1841 }# S/ G7 s6 i
08 结语 / 185
) c9 J+ `! \6 x! D( p, v* e0x46 全栈分析，六层内功 / 186+ A5 d$ J1 ^/ p( X5 t* {8 l+ M* C
01 引言 / 186, s& N+ `9 D5 j! H4 l7 [
02 MySQL 版本 / 186% E' J+ i; K( y; s, C3 S/ U
03 awk 版本 / 1874 ~5 u8 p! G$ O8 W |- S2 J) v
04 Python 版本 / 188
: I8 [$ A& L! y05 Hive 版本 / 189
5 X4 h$ M* L' p9 G06 map-reduce 版本 / 190
; b% r" J4 J# Y! U07 Spark 版本 / 190
( E) _# l/ {2 n# n7 r4 y; o08 结语 / 191
* R8 e1 C* B6 b; N. B* C0x5 机器学习，人类失控 / 193
d& a4 A3 M9 ~# e4 N6 V4 G0x50 机器学习，琅琊论断 / 193 0x51 酸酸甜甜，Orange / 195
9 N+ v( b# W+ _4 ^: h' f4 ?01 可视化学习 / 195 02 数据探索 / 196 03 模型与评估 / 199 04 组件介绍 / 200 05 与 Python进行整合 / 202 06 结语 / 2048 I% b& g' |/ G3 a9 a" o
0x52 sklearn，机器学习 / 205
8 V1 a7 {% V2 C4 `& n01 sklearn介绍 / 205 02 数据预处理 / 206 03 建模与预测 / 207 04 模型评估 / 209 05 模型持久化 / 210 06 三个层次 / 210, U, s' S$ o2 U( y! j9 M
0x53 特征转换，量纲伸缩 / 211
4 ~6 h+ }7 ]+ g# y8 a3 Q01 特征工程 / 211 02 独热编码 / 212 03 sklearn示例 / 213 04 标准化与归一化 / 215 05 sklearn与 Spark实现 / 216 06 结语 / 219
7 C9 k: n. D$ \$ o h0x54 描述统计，基础指标 / 2209 [8 \6 C: V/ j: s7 R6 i3 k9 p
01 描述性统计 / 220 02 Pandas实现 / 222 03 方差与协方差 / 223 04 Spark-RDD实现 / 224 05 DataFrame实现 / 226 06 Spark-SQL实现 / 227 07 结语 / 227
5 M$ X1 p7 O! ]1 v% V( p# L* M0x55 模型评估，交叉验证 / 228
: i: k7 @9 e% x8 i1 X5 x) ]01 测试与训练 / 2282 v0 G- o/ W6 a3 l7 b
02 评价指标 / 229) ` s& }$ p5 Q. @, F' s
03 交叉验证 / 231$ W; m% k$ y# K/ n2 e
04 验证数据 / 232
3 k( T; t7 ]# D! L4 n05 OOB 数据 / 233" d, t: ?' } ~5 o5 j' y% k
0x56 文本特征，词袋模型 / 234+ Z- A4 C" Y1 k& R# J2 C
01 自然语言 / 234
' j" c8 T2 l+ K0 R- H, M3 _02 中文分词 / 235
/ r$ e+ l5 y- U5 s03 词袋模型 / 2360 I; N' b" z) F$ S. b
04 词频统计 / 237
* _" c; q7 G! [& L: l& W05 TF-IDF / 238# P6 {/ b! Y8 z! K. [
06 结语 / 239
' f* \2 f+ G* _# b0x6 算法预测，占天卜地 / 2413 Q; r1 }$ b0 R& b/ `
0x60 命由己做，福自己求 / 241) A: |: u2 B3 d9 X# R( w0 E
0x61 近朱者赤，相亲kNN / 2436 P% ~. z% M! x( Q! F( B2 z
01 朴素的思想 / 243
+ d9 k. z: J& c1 h/ L02 算法介绍 / 243: B& W1 Y. y+ b# c
03 分类与回归 / 244* [# @' O- h7 a( ^
04 k 与半径 / 245
: M- x) a3 b' l. O05 优化计算 / 246. k. [7 `/ H: Z- U
06 实例应用 / 247
( M8 l. p2 y2 r) y: \* @/ z0x62 物以类聚，Kmeans / 2483 A. G4 Z. W8 k0 a0 a4 `
01 算法描述 / 248+ M. ]9 N$ J! c+ v; Y9 k2 h9 n h
02 建立模型 / 249
0 C2 A( V F n9 t; ~. }03 理解模型 / 251
& [. U% W9 }/ S/ [, Z, K04 距离与相似性 / 2528 V; H% i P R" I
05 降维与可视化 / 253
& v2 ?3 }; Q& ]. i" W& f06 无监督学习 / 255% R W* i/ [. J, j' e
0x63 很傻很天真，朴素贝叶斯 / 257
1 l0 m( n- p+ M! G# B" \. Y01 朴素思想 / 2573 J: ^9 F5 T: Z5 c7 {1 z. F
02 概率公式 / 257
9 M6 f4 Z: B+ u9 d# \03 三种实现 / 258
/ {2 E8 P; `+ P04 sklearn 示例 / 2608 ]5 \2 J" J9 N7 _+ O: g( I
05 朴素却不傻 / 262- q) Z3 g+ D+ Z6 a1 f! {# D* e! ?
0x64 菩提之树，决策姻缘 / 2635 w( r6 F$ n I0 ?- [
01 缘起 / 263 02 Orange演示 / 264 03 scikit-learn模拟 / 266 04 熵与基尼指数 / 267 05 决策过程分析 / 268 06 Spark模拟 / 270 07 结语 / 2712 o0 _+ s7 _. D$ i
0x65 随机之美，随机森林 / 271 {7 f0 T6 s& |; ^$ T0 _' W
01 树与森林 / 271 02 处处随机 / 273 03 sklearn示例 / 274 04 MLlib示例 / 275 05 特点与应用 / 276. X, M5 C/ r) D! n, D( q0 p% I
0x66 自编码器，深度之门 / 277
) c5 B; g$ A! w- e" g01 深度学习 / 277 02 特征学习 / 278 03 自动编码器 / 280 04 Keras代码 / 282 05 抗噪编码器 / 283 d# k! Y+ l6 W7 i4 T
0x7 Spark，唯快不破 / 285
% q. k0 a% u1 o3 v) X0x70 人生苦短，快用 Spark / 285 0x71 PySpark之门，强者联盟 / 287
" p4 g9 z& b8 U7 c01 全栈框架 / 287 02 环境搭建 / 288 03 分布式部署 / 289 04 示例分析 / 290 05 两类算子 / 292 06 map与 reduce / 293 07 AMPLab的野心 / 294 L- A8 E' h2 a/ s! E9 E
0x72 RDD 算子，计算之魂 / 295
0 J) V" j6 z9 h9 T: A01 算子之道 / 2951 ?8 f3 o4 v0 v% P, O8 c6 o
02 获取数据 / 296
& p* T0 }" Z4 T4 t# E1 D7 [03 过滤与排序 / 297' |5 w. b3 N. X
04 聚合数据 / 2989 J0 Y6 s: n; L4 @ o! e, r
05 join 连接 / 2998 r5 D, Y$ H$ A) C
06 union 与zip / 300
) H& Y$ O. o- {9 I07 读写文件 / 301( E. n, p4 {/ U2 m9 j
08 结语 / 303+ Y- |4 I/ n8 j! S' n
0x73 分布式SQL，蝶恋飞舞 / 304
* j, s1 {# s9 y7 _* R% H& n01 SQL 工具 / 304
, M$ `) s; D6 ]02 命令行CLI / 3049 g( E1 m0 Q$ H: r- f( p9 n+ [
03 读Hive 数据 / 305
1 K5 [8 z: u- q4 T& a o04 将结果写入Hive / 306
M: Q6 q$ u1 E6 x: ^8 T1 L ~05 读写MySQL 数据 / 307
$ @2 Y* O: N9 x( ]- w; m06 读写三种文件 / 308
- L6 N; E3 v6 P7 R! p0x74 DataFrame，三角之恋 / 310
2 {, O# @# i+ t/ R4 o01 DataFrame / 3105 D; {" Z) H, x. O9 z
02 生成数据框 / 311
* [0 C4 o4 c5 ~0 Y6 W& s. }03 合并与join / 3130 n( o1 C) R8 b; G c
04 select 操作 / 314: \7 O. t) j4 `6 e# Q/ v, Q
05 SQL 操作 / 315
) e; _ i. r! x. [9 p5 | `# i06 自定义UDF / 316
/ J8 b# E1 O# S07 三角之恋 / 318# i6 k9 G& ^9 C+ m2 ~
0x75 神器之父，Scala 入世 / 319
: \4 p7 k" R, n& e: k" M4 S01 Spark 与Scala / 319; W9 x" Y+ A. t H7 i
02 Scala REPL / 320. K8 J; U! [/ G0 H& ? m7 u
03 编译Scala / 321( ? R9 `% ^/ Z7 e
04 sbt 编译 / 3220 b8 ?; R8 _* t! \4 @
05 示例分析 / 323" E G" O0 d! h0 D: q/ g
06 编译提交 / 3258 @& C8 A* `4 A8 n
0x76 机器之心，ML 套路 / 326
' T/ G, j8 J( \7 I7 I01 城市套路深 / 326
; h F2 }$ `! l+ d1 i9 w( j8 Q02 算法与特征工程 / 327 03 管道工作流 / 328 04 OneHotEncoder示例 / 329 05 ML回归实战 / 331 06 特征处理与算法 / 332 07 拟合与评估 / 334) I* n6 V. U. D5 d3 q! ]' T
0x8 数据科学，全栈智慧 / 337! e" q9 {! {1 x' I% @' Q
0x80 才高八斗，共分天下 / 337 0x81 自学数据，神蟒领舞 / 339+ d% O. N6 T+ \. l0 t" V& W1 Z
01 机器学习 / 339 02 语言领域 / 339 03 Python数据生态 / 340 04 相关资料 / 341 05 书籍推荐 / 342 06 性感的职业 / 343. c* \( Y; |+ t- t+ q& r. W
0x82 数据科学，七大技能 / 343
/ y( P6 n# e! V+ }6 O01 七大技能 / 343 02 SQL与 NoSQL技能 / 344 03 Linux工具集 / 344 04 Python或者 R语言生态 / 345 05 Hadoop与 Spark生态 / 345 06 概率、统计与线性代数 / 349 a5 z0 M" b1 k/ x" o; ]& X% _
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发表于 2018-6-7 00:43:00
