新书《全栈数据之门》完整目录
2017-03-21 本文已影响481人
i败火
封面
全栈数据之门
前言 自强不息，厚德载物
0x1 Linux，自由之光
0x10 Linux，你是我的眼
0x11 Linux 基础，从零开始
- 01 Linux 之门
- 02 文件操作
- 03 权限管理
- 04 软件安装
- 05 实战经验
0x12 Sed 与Grep，文本处理
- 01 文本工具
- 02 grep 的使用
- 03 grep 家族
- 04 sed 的使用
-
05 综合案例
知识星球.jpeg
0x13 数据工程，必备Shell
- 01 Shell 分析
- 02 文件探索
- 03 内容探索
- 04 交差并补
- 05 其他常用的命令
- 06 批量操作
- 07 结语
0x14 Shell 快捷键，Emacs 之门
- 01 提高效率
- 02 光标移动
- 03 文本编辑
- 04 命令搜索
- 05 Emacs 入门
- 06 Emacs 思维
0x15 缘起Linux，一入Mac 误终身
- 01 开源生万物
- 02 有钱就换Mac
- 03 程序员需求
- 04 非程序员需求
- 05 一入Mac 误终身
0x16 大成就者，集群安装
- 01 离线安装
- 02 Host 与SSH 配置
- 03 sudo 与JDK 环境
- 04 准备Hadoop 包
- 05 开启HTTP 与配置源
- 06 安装ambari-server
- 07 后续服务安装
- 08 结语
0x2 Python，道法自然
0x20 Python，灵犀一指
0x21 Python 基础，兴趣为王
- 01 第一语言
- 02 数据结构
- 03 文件读写
- 04 使用模块
- 05 函数式编程
- 06 一道面试题
- 07 兴趣驱动
0x22 喜新厌旧，2 迁移3
- 01 新旧交替
- 02 基础变化
- 03 编码问题
- 04 其他变化
- 05 2to3 脚本
- 06 PySpark 配置
- 07 喜新厌旧
0x23 Anaconda，IPython
- 01 Anaconda
- 02 安装与配置
- 03 pip 与源
- 04 IPython 与Jupyter
- 05 结语
0x24 美不胜收，Python 工具
- 01 缘起
- 02 调试与开发
- 03 排版与格式化
- 04 辅助工具
- 05 实用推荐
0x25 numpy 基础，线性代数
- 01 numpy 的使用
- 02 索引与切片
- 03 变形与统计
- 04 矩阵运算
- 05 实用方法
- 06 结语
0x26 numpy 实战，PCA 降维
- 01 PCA 介绍
- 02 数据均值化
- 03 协方差矩阵
- 04 特征值与向量
- 05 数据映射降维
- 06 sklearn 实现
0x3 大数据，其大无外
0x30 太大数据，极生两仪
0x31 神象住世，Hadoop
- 01 Hadoop
- 02 HDFS
- 03 角色与管理
- 04 文件操作
- 05 结语
0x32 分治之美，MapReduce
- 01 map 与reduce 函数
- 02 分而治之
- 03 Hello,World
- 04 Streaming 接口
0x33 Hive 基础，蜂巢与仓库
- 01 引言
- 02 Hive 接口
- 03 分区建表
- 04 分区机制
- 05 数据导入
- 06 Hive-QL
- 07 结语
0x34 Hive 深入，实战经验
- 01 排序与分布式
- 02 多表插入与mapjoin
- 03 加载map-reduce 脚本
- 04 使用第三方UDF
- 05 实战经验
- 06 生成唯一ID
0x35 HBase 库，实时业务
- 01 理论基础
- 02 Shell 操作
- 03 关联Hive 表
- 04 数据导入
- 05 实用经验
0x36 SQL 与NoSQL，Sqoop 为媒
- 01 SQL 与NOSQL
- 02 从MySQL 导入HDFS
- 03 增量导入
- 04 映射到Hive
- 05 导入Hive 表
- 06 从HDFS 导出到MySQL
- 07 从Hive 导出到MySQL
0x4 数据分析，见微知著
0x40 大数据分析，鲁班为祖师
0x41 SQL 技能，必备MySQL
- 01 SQL 工具
- 02 基础操作
- 03 查询套路
- 04 join 查询
- 05 union 与exists
- 06 实战经验
0x42 快刀awk，斩乱数据
- 01 快刀
- 02 一二三要点
- 03 一个示例
- 04 应用与统计
- 05 斩乱麻
0x43 Pandas，数据之框
- 01 数据为框
- 02 加载数据
- 03 行列索引
- 04 行列操作
- 05 合并聚合
- 06 迭代数据
- 07 结语
0x44 Zeppelin，一统江湖
- 01 心潮澎湃
- 02 基本使用
- 03 SQL 与可视化
- 04 安装Zeppelin
- 05 配置Zeppelin
- 06 数据安全
- 07 使用心得
0x45 数据分组，聚合窗口
- 01 MySQL 聚合
- 02 Spark 聚合
- 03 非聚合字段
- 04 Hive 实现
- 05 group_concat
- 06 Hive 窗口函数
- 07 DataFrame 窗口
- 08 结语
0x46 全栈分析，六层内功
- 01 引言
- 02 MySQL 版本
- 03 awk 版本
- 04 Python 版本
- 05 Hive 版本
- 06 map-reduce 版本
- 07 Spark 版本
- 08 结语
0x5 机器学习，人类失控
0x50 机器学习，琅琊论断
- 0x51 酸酸甜甜，Orange
- 01 可视化学习
- 02 数据探索
- 03 模型与评估
- 04 组件介绍
- 05 与Python 进行整合
- 06 结语
0x52 sklearn，机器学习
- 01 sklearn 介绍
- 02 数据预处理
- 03 建模与预测
- 04 模型评估
- 05 模型持久化
- 06 三个层次
0x53 特征转换，量纲伸缩
- 01 特征工程
- 02 独热编码
- 03 sklearn 示例
- 04 标准化与归一化
- 05 sklearn 与Spark 实现
- 06 结语
0x54 描述统计，基础指标
- 01 描述性统计
- 02 Pandas 实现
- 03 方差与协方差
- 04 Spark-RDD 实现
- 05 DataFrame 实现
- 06 Spark-SQL 实现
- 07 结语
0x55 模型评估，交叉验证
- 01 测试与训练
- 02 评价指标
- 03 交叉验证
- 04 验证数据
- 05 OOB 数据
0x56 文本特征，词袋模型
- 01 自然语言
- 02 中文分词
- 03 词袋模型
- 04 词频统计
- 05 TF-IDF
- 06 结语
0x6 算法预测，占天卜地
0x60 命由己做，福自己求
0x61 近朱者赤，相亲kNN
- 01 朴素的思想
- 02 算法介绍
- 03 分类与回归
- 04 k 与半径
- 05 优化计算
- 06 实例应用
0x62 物以类聚，Kmeans
- 01 算法描述
- 02 建立模型
- 03 理解模型
- 04 距离与相似性
- 05 降维与可视化
- 06 无监督学习
0x63 很傻很天真，朴素贝叶斯
- 01 朴素思想
- 02 概率公式
- 03 三种实现
- 04 sklearn 示例
- 05 朴素却不傻
0x64 菩提之树，决策姻缘
- 01 缘起
- 02 Orange 演示
- 03 scikit-learn 模拟
- 04 熵与基尼指数
- 05 决策过程分析
- 06 Spark 模拟
- 07 结语
0x65 随机之美，随机森林
- 01 树与森林
- 02 处处随机
- 03 sklearn 示例
- 04 MLlib 示例
- 05 特点与应用
0x66 自编码器，深度之门
- 01 深度学习
- 02 特征学习
- 03 自动编码器
- 04 Keras 代码
- 05 抗噪编码器
0x7 Spark，唯快不破
0x70 人生苦短，快用Spark
0x71 PySpark 之门，强者联盟
- 01 全栈框架
- 02 环境搭建
- 03 分布式部署
- 04 示例分析
- 05 两类算子
- 06 map 与reduce
- 07 AMPLab 的野心
0x72 RDD 算子，计算之魂
- 01 算子之道
- 02 获取数据
- 03 过滤与排序
- 04 聚合数据
- 05 join 连接
- 06 union 与zip
- 07 读写文件
- 08 结语
0x73 分布式SQL，蝶恋飞舞
- 01 SQL 工具
- 02 命令行CLI
- 03 读Hive 数据
- 04 将结果写入Hive
- 05 读写MySQL 数据
- 06 读写三种文件
0x74 DataFrame，三角之恋
- 01 DataFrame
- 02 生成数据框
- 03 合并与join
- 04 select 操作
- 05 SQL 操作
- 06 自定义UDF
- 07 三角之恋
0x75 神器之父，Scala 入世
- 01 Spark 与Scala
- 02 Scala REPL
- 03 编译Scala
- 04 sbt 编译
- 05 示例分析
- 06 编译提交
0x76 机器之心，ML 套路
- 01 城市套路深
- 02 算法与特征工程
- 03 管道工作流
- 04 OneHotEncoder 示例
- 05 ML 回归实战
- 06 特征处理与算法
- 07 拟合与评估
0x8 数据科学，全栈智慧
0x80 才高八斗，共分天下
0x81 自学数据，神蟒领舞
- 01 机器学习
- 02 语言领域
- 03 Python 数据生态
- 04 相关资料
- 05 书籍推荐
- 06 性感的职业
知识星球.jpeg
0x82 数据科学，七大技能
- 01 七大技能
- 02 SQL 与NoSQL 技能
- 03 Linux 工具集
- 04 Python 或者R 语言生态
- 05 Hadoop 与Spark 生态
- 06 概率、统计与线性代数
- 07 机器学习与深度学习
- 08 业务及杂项
- 09 结语
0x83 大无所大，生态框架
- 01 计算生态
- 02 离线计算
- 03 交互分析
- 04 实时处理
- 05 算法挖掘
- 06 发行版本
- 07 其他工具
0x84 集体智慧，失控哲学
- 01 数据是宝
- 02 一分为二
- 03 回归统一
- 04 聚少成多
- 05 你中有我
- 06 从小看大
- 07 大事化小
- 08 少即是多
0x85 一技之长，一生之用
- 01 一技之长
- 02 数据分析相关
- 03 Python 相关
- 04 Hadoop 相关
- 05 Spark 相关
- 06 模型相关
- 07 算法相关
- 08 一生之用
0x86 知识作谱，数据为栈
- 01 知识作谱
- 02 理论基础
- 03 Python
- 04 分析与可视化
- 05 大数据
- 06 ETL 与特征工程
- 07 机器学习与深度学习
- 08 工具与库
- 09 全栈为用
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