TA的每日心情 | 开心
2018-4-8 22:14 |
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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》6 H- x A9 C4 m2 _3 a
java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。
' |. C$ t7 u5 J c3 d6 n# {0 U
( L) T9 _' r; ^, p% Q作者：任柳江
& f% W# M" l Y) d) }3 v+ C出版社：电子工业出版社$ @8 v' g! m6 x. _0 m0 E5 P6 v
出版时间：2017-03-01
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1 t9 d5 L7 z1 n+ v0 h9 \java电子书目录：/ W/ k- X6 O( L$ {: V% O' m
前言 自强不息，厚德载物 / XIX. d. Y2 J* {$ M
0x1 Linux，自由之光 / 001
0 B8 e O0 x& Z2 B" V t0x10 Linux，你是我的眼 / 001 " k5 c' L, _# d! p5 ?8 b% \
0x11 Linux基础，从零开始 / 003 0 v- Z/ N+ |2 @: U" I5 e* u) P7 ~
01 Linux之门 / 003
- c3 Y6 r0 l i+ H) B$ k02 文件操作 / 004
% M; c6 ^: @+ x- {03 权限管理 / 006 4 c7 [9 Q0 V& u- X
04 软件安装 / 008
! o2 [, {. D; Z1 C3 i7 w& E- P+ t05 实战经验 / 010
$ n$ x" ?$ t' [$ @( S0x12 Sed与 Grep，文本处理 / 0109 V6 }% Y a- k& ?
01 文本工具 / 010 5 u1 Z! m0 q. g5 Q* R) E) V* c+ _
02 grep的使用 / 011 % I2 _' V' t- e3 L' ` I: g
03 grep家族 / 013
- |; r1 X/ K/ v. b- ^! s04 sed的使用 / 014
9 e o# A3 \ M- ]) S05 综合案例 / 016* v( Q# C/ H# V: o5 ^
0x13 数据工程，必备 Shell / 018
: r: I) r s, T' a' }1 r8 e01 Shell分析 / 018
* \ [9 b+ b4 G' c" ]02 文件探索 / 019 H9 _0 a% \7 G9 V" _
03 内容探索 / 020
' k0 ?' r! b# b: o& k04 交差并补 / 020
! ?% r4 ?' P' i* A1 Z( u* z05 其他常用的命令 / 021' r: [# C! l5 z3 @: g) V( i, m7 A! C
06 批量操作 / 022
9 b* S5 N! d8 H3 f07 结语 / 025( b$ O4 X1 z8 ^7 c1 e. B2 R
0x14 Shell 快捷键，Emacs 之门 / 0257 W# O: D; ~' M. V; M
01 提高效率 / 025
/ ]1 a8 r8 C. H! t2 n r7 o02 光标移动 / 026! V6 P& [- }3 X/ `/ M3 o) w0 v
03 文本编辑 / 027& R& d4 H5 P+ f u* N' h& x
04 命令搜索 / 028. Y( {$ M3 }& Y( g. T7 S
05 Emacs 入门 / 029
' S7 N5 g4 M4 p K1 H m* ^, F06 Emacs 思维 / 031* c; o$ ]" N5 ?
0x15 缘起Linux，一入Mac 误终身 / 0328 T7 L! t- Y8 m
01 开源生万物 / 032
6 |$ O' t/ {0 t3 t02 有钱就换Mac / 0329 r1 Z: n' R$ k5 W; j( ~4 z2 i: ~: Q& I
03 程序员需求 / 033, M* Q& J3 }0 I9 a6 }- x, n* A
04 非程序员需求 / 034
$ H. h/ e- J U05 一入Mac 误终身 / 035+ ?; q0 V' A# [$ r" X
0x16 大成就者，集群安装 / 036
+ g/ N, n2 ^! Z6 {* E0 i' ^01 离线安装 / 036( B, ^+ Y. S) n# S
02 Host 与SSH 配置 / 037) I+ | p7 a* G' D$ e
03 sudo 与JDK 环境 / 0394 R5 ]2 ]& ]1 L3 _
04 准备Hadoop 包 / 040
2 h- C3 {6 J9 m( f: p* X) b/ s05 开启HTTP 与配置源 / 041
1 r- t6 P& X. ^# y5 u9 V06 安装ambari-server / 0416 h0 P3 J: u0 c4 f- r
07 后续服务安装 / 042
) T6 m8 A- x; F08 结语 / 044
2 x2 M( j9 q1 n$ w1 `0 h0x2 Python，道法自然 / 0454 Z2 s- j7 G$ M. D$ I$ S
0x20 Python，灵犀一指 / 045$ z3 G% |, c& Z3 Q" ^, p
0x21 Python 基础，兴趣为王 / 047
) J) [/ N1 J R7 m: j I8 y) M01 第一语言 / 047' I5 G# `, g& N! ?, d
02 数据结构 / 047$ [: @# ?% ~: l1 d6 E s+ h8 q
03 文件读写 / 049
( z$ X C, V; L8 j2 U' g04 使用模块 / 0502 i, ~% n2 S! l1 E
05 函数式编程 / 052 , F- a" C3 ~, G5 t
06 一道面试题 / 053 0 i3 y1 l6 Y) s9 y+ V5 u" Z
07 兴趣驱动 / 055
' x; Z. ~! b1 K0x22 喜新厌旧，2迁移 3 / 056& E: {( e+ t1 d3 ?+ @# U5 t
01 新旧交替 / 056 , _% l/ v# `/ ^9 k7 g8 K7 ~( c
02 基础变化 / 057
) ?7 d+ ]5 F2 q03 编码问题 / 058 , L- s. I+ x& l, }6 r
04 其他变化 / 058 ! G* z5 Z- }1 S# J# o2 E# x
05 2to3脚本 / 060 3 B0 M4 ~9 B# C$ U- q* v6 X
06 PySpark配置 / 061
+ Z( q) t$ p1 i" J( X5 V2 e( G* n07 喜新厌旧 / 062, _# w# { ^' Z' K
0x23 Anaconda，IPython / 062( a5 ]/ A; @9 E& ^6 C
01 Anaconda / 062 6 w$ N( |0 Z/ A, o
02 安装与配置 / 063
1 c+ b6 H; _) K) ^9 [; x4 {2 b03 pip与源 / 064 6 D# Z0 a% T2 ~5 f% c# [* A5 ~% `
04 IPython与 Jupyter / 065
+ @1 ^7 x. y3 Z* p; U05 结语 / 067
# }2 e' ~4 @! z4 h3 T0x24 美不胜收，Python工具 / 0679 ~) Z0 B& W8 e* Q' o" z! W; v- O
01 缘起 / 067 * i* i' @# \' k+ ?9 Y' r& v
02 调试与开发 / 068 # q% Q, T: e$ k Q" P5 `* s5 i
03 排版与格式化 / 070
/ M; M3 X6 V& r04 辅助工具 / 072
$ ?+ R2 h T5 n# B6 M05 实用推荐 / 074
1 e. v% y% |! w$ ]4 V0x25 numpy基础，线性代数 / 075
$ n1 Z" e9 {+ Z: l$ q01 numpy的使用 / 075 / J) ]% k' P/ g v+ }4 H
02 索引与切片 / 076
% q* s& Q( O4 a( g4 I( `03 变形与统计 / 078
: ^- M; A' m7 [# W. {. }04 矩阵运算 / 080
3 {. y+ g& P9 Z. ~5 A8 s! }- q T05 实用方法 / 083 1 o3 g6 W) R, u$ L* S
06 结语 / 085
/ C* ]' u" p/ Q$ Q9 f3 {0x26 numpy实战，PCA降维 / 085* e+ f4 |! ]8 Q4 _" M/ I, ]9 R
01 PCA介绍 / 085 4 b* C3 R# s4 y' _: y7 w
02 数据均值化 / 086% }4 p! i- N F7 B8 {" M2 m( s' _. i
03 协方差矩阵 / 087
- u6 ^' T% h# a9 x9 A/ l0 i& r. [04 特征值与向量 / 088
# B& M: V8 [: t05 数据映射降维 / 089
, r7 g$ _6 w, @2 f, N& {9 J* f06 sklearn 实现 / 090
5 U5 L, S4 ?% A @9 t P R0x3 大数据，其大无外 / 093
* u' f+ D3 @+ M0 @+ {0 m1 c0x30 太大数据，极生两仪 / 093
6 A2 {4 R. \5 _3 I0x31 神象住世，Hadoop / 0957 C( b2 T+ T T; S9 x
01 Hadoop / 095
) a, W1 Z$ R) f& m& D0 A, b& X02 HDFS / 096
/ d, c* X" V- [7 `03 角色与管理 / 0971 D9 ^6 s6 A4 x* c2 N- _- `
04 文件操作 / 0980 h: ]( t) Y( \9 _* w; _
05 结语 / 100/ Y" U( W$ A5 o" j
0x32 分治之美，MapReduce / 100/ o- _, A" m4 v/ ?+ D6 U( e
01 map 与reduce 函数 / 100/ L9 `! b8 q" | J' s7 Y; P* a4 O
02 分而治之 / 102
* \9 F- q. J. m( n: g- J7 P03 Hello,World / 103
2 R& w& _% Z+ O& I04 Streaming 接口 / 105
2 v) |$ R# p) [% ~/ u0 {0x33 Hive 基础，蜂巢与仓库 / 106( x, Q- K& ]/ G) U' |& r* w @
01 引言 / 106
5 ?" i) d; C! f; }3 C) a; ?0 S7 S4 M: d02 Hive 接口 / 107
3 K. \3 l; l9 _4 S" K# j03 分区建表 / 108/ e& v& I7 q7 z: j
04 分区机制 / 110; h0 I$ | }! r/ E. H
05 数据导入/ 导出 / 111
4 b% o3 I/ b2 Y* d% q06 Hive-QL / 112: T/ T5 _$ L+ `1 [% a1 ]0 u
07 结语 / 114# l: j# Q! e( n( k
0x34 Hive 深入，实战经验 / 115
) F/ h5 j- H8 t0 o+ j0 q( D01 排序与分布式 / 1150 A4 a" \3 v1 s9 k0 a" D! v+ r# {
02 多表插入与mapjoin / 116
6 y2 I* k6 J2 Z1 r6 |. L9 q03 加载map-reduce 脚本 / 117& J4 g3 p7 r( ^. d
04 使用第三方UDF / 119
' y/ }6 k. v+ O: t$ s% `05 实战经验 / 120
4 m2 f [, S+ w06 生成唯一ID / 1219 ]3 j* e6 D% d2 Y
0x35 HBase库，实时业务 / 122
( L9 D6 F2 U( H0 V H01 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
) z5 A9 M( E1 w% r0x36 SQL与 NoSQL，Sqoop为媒 / 130
6 Z# R2 b2 s3 b7 ]) C. _) l01 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 / 1380 h1 J8 [! Z: m6 [" p) b/ |
0x4 数据分析，见微知著 / 141
+ `. [. p# w4 A) j) u3 [4 G3 C0x40 大数据分析，鲁班为祖师 / 141 0x41 SQL技能，必备 MySQL / 143
! t/ r9 p/ N' \( h9 X5 e y01 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/ P* P% g) B- ^2 Z/ t
0x42 快刀 awk，斩乱数据 / 1529 n" G/ [7 N! x1 z
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 / 1561 C% }+ O# E9 M) I9 r1 h
0x43 Pandas，数据之框 / 157
, c1 Z! B$ |, p7 d* L8 R3 \7 b01 数据为框 / 157
; W( L _" C2 r0 |$ q02 加载数据 / 158$ z/ Q$ S3 A/ @
03 行列索引 / 159/ e; r0 _, C9 {
04 行列操作 / 161% D7 U6 e% E Z, V2 d
05 合并聚合 / 163
8 V5 _4 Q2 E6 M) |8 W# N* H06 迭代数据 / 164! _- | b8 E5 `$ M. O3 m; h! c
07 结语 / 165
- a+ c0 L' @7 _2 S0x44 Zeppelin，一统江湖 / 166
7 f3 y; |' N' A# d: I. h01 心潮澎湃 / 166& s( Q% W4 o+ N; ~
02 基本使用 / 1682 a5 B$ D; ~& `, Y
03 SQL 与可视化 / 1690 J3 E A, z3 }
04 安装Zeppelin / 172! J! i" q+ G, |; i; Q6 @8 Q/ T& H
05 配置Zeppelin / 173, ~3 [ Q$ e( r2 v3 ]! _# ~
06 数据安全 / 174$ M+ a9 u; M: Z
07 使用心得 / 176
, U2 T4 y) m( G* B0x45 数据分组，聚合窗口 / 177
( x1 ?9 B6 h. [8 V7 w! g# u1 u4 f01 MySQL 聚合 / 177
+ ~! F5 Y& B1 s5 ?$ _6 r02 Spark 聚合 / 178
) Z, ~( I+ Z. H! x% u$ Z j03 非聚合字段 / 179
9 x& T7 {- T. a- g/ e0 s' t04 Hive 实现 / 1801 |& S; N& m; w k3 ~
05 group_concat / 181+ h0 z, z# J+ t4 b) ~
06 Hive 窗口函数 / 183
, `# n' b8 E6 N; \- w07 DataFrame 窗口 / 184
0 r6 O1 ~& F: q8 o08 结语 / 185
o$ K) m$ R% H1 r0 ^. K0x46 全栈分析，六层内功 / 186
, E1 S/ K# T2 W6 O/ B8 P# M+ v01 引言 / 186
A% h2 b$ F" W' x8 H02 MySQL 版本 / 186" I: U8 P, Q2 Z
03 awk 版本 / 187% H7 j i. a$ P7 w, c& C
04 Python 版本 / 188
2 g' d7 Q: |: [. {: [05 Hive 版本 / 189' |5 D8 e8 \$ t/ s7 P5 L
06 map-reduce 版本 / 190
2 r& _' ]: h* S07 Spark 版本 / 190( `9 V, x, C- { t
08 结语 / 191' }$ k& G8 d6 m/ r7 _4 n
0x5 机器学习，人类失控 / 193
1 }, c) f4 t0 c! a& m: j3 U0x50 机器学习，琅琊论断 / 193 0x51 酸酸甜甜，Orange / 195
2 z# h4 X2 R# f, ~0 D# \4 S7 m01 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 / 204
7 Z/ E' Y; k" U9 H2 e, W0x52 sklearn，机器学习 / 205
- j; d6 t( B0 l8 D# c$ D01 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/ }& v4 s+ _0 E
0x53 特征转换，量纲伸缩 / 2113 q/ N* s4 V3 V8 R
01 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 / 2195 J% ^0 L2 A$ a
0x54 描述统计，基础指标 / 2209 R b8 F' x; R
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. F7 N8 }! B+ w% ?# c% N" Y
0x55 模型评估，交叉验证 / 228
$ N }" D( O1 v- H( V9 ~01 测试与训练 / 228
; @/ L. l! L) W1 T9 m' D) F. c02 评价指标 / 229# y' J# r$ Z3 \* S* i
03 交叉验证 / 231
3 n" n& B. J9 p04 验证数据 / 232% O) A0 t1 y' a# p; {: X. G( n
05 OOB 数据 / 233& |5 ]; v0 k0 ^2 [; B6 L' o% i9 M2 l
0x56 文本特征，词袋模型 / 234
8 N% x9 V! U# `( l3 ~8 Q: ?/ _# E01 自然语言 / 234: B1 m4 X( [2 n5 n- s: o
02 中文分词 / 2358 J! I, [: k; Y0 k( S
03 词袋模型 / 236
+ s7 A5 M/ ^/ F' U. B: @% U9 b04 词频统计 / 237 z# g7 G/ q; p! t: X2 H% ]
05 TF-IDF / 238- {# I& R: ~2 ?! J) d& f
06 结语 / 239
. w! V' `0 J9 o, V7 t0x6 算法预测，占天卜地 / 241+ [9 b7 s7 K. _8 U! @
0x60 命由己做，福自己求 / 241
8 {8 l+ R3 G* i' {: r) |0x61 近朱者赤，相亲kNN / 243
$ h, r/ e2 f$ \" v( Q9 s, P# B3 D01 朴素的思想 / 243
# p1 { R( Z- R02 算法介绍 / 243
3 m& Y8 q6 N5 G: {03 分类与回归 / 2445 x% ]; t9 V/ p F5 W
04 k 与半径 / 245
, p9 H Z M. X! |8 y9 o05 优化计算 / 246
% {+ |+ a9 [. {! r" {. {+ B8 ?06 实例应用 / 247
5 O* F7 R. C: U) ^: p. W: e' c0x62 物以类聚，Kmeans / 248
5 }9 m" ^. X# s: A; f E$ ^: i01 算法描述 / 248
" B: W7 P- f& y @5 S5 B1 ^( G02 建立模型 / 2494 z' J) |3 r8 v' `5 u
03 理解模型 / 251
( @% V, i6 t+ |3 N* t& A* K04 距离与相似性 / 252
& b v2 y. t& P9 P4 a2 N0 L2 C8 ]05 降维与可视化 / 253) H) r6 u3 V$ X5 i/ o2 J( T
06 无监督学习 / 255% r2 ~7 e+ K( r' d( z) @
0x63 很傻很天真，朴素贝叶斯 / 257
8 M9 n& n* A6 `0 x( ]: S/ x01 朴素思想 / 257
$ I4 \7 ~0 n3 v- F+ f9 r02 概率公式 / 257# w" E. L( z( {3 b
03 三种实现 / 2585 ]( d4 `* C8 B' z+ W6 c
04 sklearn 示例 / 260
4 G, [: c: Q1 _+ b' z( L! I05 朴素却不傻 / 262
) J: K4 x9 e X L2 S B0x64 菩提之树，决策姻缘 / 263
9 H* C" _/ w6 C% h. D9 s! G+ P01 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 / 271
2 y" K& g' L6 O: N* P! m% a: e0x65 随机之美，随机森林 / 271) w8 N: [" a& n$ ?& n; D# J
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 / 2762 C3 i, J+ l& H1 Z7 b# F7 W
0x66 自编码器，深度之门 / 277- p; C$ u& h4 k/ u/ Y' v
01 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 / 2831 p J+ i4 V; z/ ^
0x7 Spark，唯快不破 / 2854 ^ p) s$ z; B8 M" o
0x70 人生苦短，快用 Spark / 285 0x71 PySpark之门，强者联盟 / 287) }2 `; {7 S$ X% w5 u
01 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
6 _% \0 g& X1 X0 G0x72 RDD 算子，计算之魂 / 295' ^2 s: ?4 v/ M) {
01 算子之道 / 295
0 s$ s; K' Q7 g6 I3 q3 f, A& h02 获取数据 / 296
- b5 D, e! d4 d! d" |- E03 过滤与排序 / 297
4 g( {9 P. a+ Y04 聚合数据 / 298
1 Y! z7 x( T) @+ q1 Q05 join 连接 / 299
9 _2 s$ u/ i2 U* w# S: J& t& l0 t06 union 与zip / 3001 q6 ~2 c$ [+ ^9 y' [* O& i
07 读写文件 / 3018 g x4 W" t% F! \# M0 Y% ~
08 结语 / 303
/ Z7 s1 K9 m9 p% P- m0x73 分布式SQL，蝶恋飞舞 / 304
; E7 b( Q7 V( i b w01 SQL 工具 / 304
. x' h: S! S; H# b: l02 命令行CLI / 304) ?2 ~- g, n. V, S* Z
03 读Hive 数据 / 305( U( N2 F+ E/ J# m' e) M5 S
04 将结果写入Hive / 306
( P* [( x, ]/ F: C9 N0 R05 读写MySQL 数据 / 307
. O9 `* A4 t; V5 A& o06 读写三种文件 / 308" ^; q9 y8 C* K( V. K" {# G# B
0x74 DataFrame，三角之恋 / 310
3 n- Y* C2 ` n, J d, W# g" `01 DataFrame / 3100 v/ s, ?" I3 F
02 生成数据框 / 3117 U9 \. O; B7 r8 [5 O2 `: p$ C
03 合并与join / 313* G) M* z. P; W; h9 C2 H6 b
04 select 操作 / 314# e; I( e/ C. H7 w2 e A
05 SQL 操作 / 315
, B2 F: k! J( C$ _1 h06 自定义UDF / 316( m8 X$ \6 G9 L T1 O
07 三角之恋 / 3184 ^/ y' V' C9 u6 U7 N0 B2 @% ]$ U$ ~
0x75 神器之父，Scala 入世 / 319* [2 n- \: }+ ^ d- k/ C; ?
01 Spark 与Scala / 319* I6 K7 W! u) b! I7 E
02 Scala REPL / 320, [3 g, _0 Z, G5 {& H4 z# F
03 编译Scala / 321
' Z c1 A7 I2 f+ i04 sbt 编译 / 322
7 A4 D7 B |# E. q' g4 o05 示例分析 / 323( v& v$ w5 _( h7 m
06 编译提交 / 325
: J1 ]; Y3 Y% r1 k4 n0x76 机器之心，ML 套路 / 3267 N1 Y9 V8 x' Z, \
01 城市套路深 / 326
$ K! h" `) [; }; M _& A02 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
# I0 {# J/ z1 t' K" @( ?0x8 数据科学，全栈智慧 / 337" j$ o. R/ C% Q* N2 f" e; {
0x80 才高八斗，共分天下 / 337 0x81 自学数据，神蟒领舞 / 339" U, |- n( K" t
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
( x2 M. \9 X0 A9 V+ |$ v7 }/ E0x82 数据科学，七大技能 / 343
9 u, T' D' E: |* [7 z01 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 / 34
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# `' h7 d9 c; S0 }% U5 pJava资料百度网盘下载地址链接（百度云）：java自学网（javazx.com） 全栈数据之门 PDF 高清 电子书 百度云.rar【密码回帖可见】9 D7 s }, V, U" B
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发表于 2018-6-7 00:43:00
