电子科技大学 大数据计算技术

『课程目录』: 
1.1.1 课程简介
2.1.2 大数据计算概论(上)
3.1.3 大数据计算概论(下)
4.2.1 大数据计算系统
5.2.2 数据存储系统
6.2.3 数据处理系统
7.2.4 数据处理系统(续)
8.2.5 数据应用系统
9.3.1 系统日志数据采集
10.3.2 网络数据采集
11.4.1 脏数据类型及处理方法
12.4.2 数据噪声处理方法
13.4.3 数据集成方法
14.4.4 数据规约方法
15.4.5 数据建模方法
16.5.1 C4.5算法
17.5.2 K-均值算法
18.5.3 SVM算法
19.5.4 Apriori算法
20.5.5 kNN算法
21.5.6 PageRank算
22.6.1 读取文本文件
23.6.2 读取CSV文件
24.6.3 写入文本文件
25.6.4 其他操作
26.7.1 数据合并技术
27.7.2 数据转换技术
28.7.3 数据转换技术(续)
29.8.1 Numpy工具包
30.8.2 基本运算
31.8.3 Pandas工具包
32.8.4 Python Scikit-learn
33.8.5 Python NLTK 自然语言处理入门
34.9.1 数据可视化技术
35.10.1 大数据计算标准
36.10.2 大数据计算模式
37.11.1 Hadoop平台
38.11.2 HDFS分布式文件系统
39.11.3 HDFS分布式文件系统(续)
40.11.4 分布式存储模型
41.11.5 分布式存储架构
42.11.6 二次索引表
43.12.1 并行计算模型
44.12.2 MapReduce计算架构
45.12.3 MapReduce计算流程
46.12.4 MapReduce算例描述
47.13.1 图计算问题
48.13.2 BSP图计算模型
49.13.3 图并行计算架构
50.13.4 图并行计算架构(续)
51.14.1 流计算模型
52.14.2 流计算模型(续)
53.14.3 ACK实现机制 
54.15.1 分布式缓存系统
55.15.2 内存技术
56.15.3 MemCloud计算架构
57.15.4 Spark 内存计算
58.15.5 Spark 内存计算(续)

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