資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：全棧數(shù)據(jù)之門前言自強不息，厚德載物，自由之光，你是我的眼基礎(chǔ)，從零開始之門文件操作權(quán)限管理軟件安裝實戰(zhàn)經(jīng)驗與，文本處理文本工具的使用家族的使用綜合案例數(shù)據(jù)工程，必備分析文件探索內(nèi)容探索交差并補其他常用的命令批量操作結(jié)語快捷鍵，之門提高效率光
全棧數(shù)據(jù)之門 前言 自強不息，厚德載物 0x1 Linux，自由之光 0x10 Linux，你是我的眼 0x11 Linux 基礎(chǔ)，從零開始
01 Linux 之門
02 文件操作
03 權(quán)限管理
04 軟件安裝
05 實戰(zhàn)經(jīng)驗
0x12 Sed 與Grep，文本處理01 文本工具
02 grep 的使用
03 grep 家族
04 sed 的使用
05 綜合案例
0x13 數(shù)據(jù)工程，必備Shell01 Shell 分析
02 文件探索
03 內(nèi)容探索
04 交差并補
05 其他常用的命令
06 批量操作
07 結(jié)語
0x14 Shell 快捷鍵，Emacs 之門01 提高效率
02 光標(biāo)移動
03 文本編輯
04 命令搜索
05 Emacs 入門
06 Emacs 思維
0x15 緣起Linux，一入Mac 誤終身01 開源生萬物
02 有錢就換Mac
03 程序員需求
04 非程序員需求
05 一入Mac 誤終身
0x16 大成就者，集群安裝01 離線安裝
02 Host 與SSH 配置
03 sudo 與JDK 環(huán)境
04 準(zhǔn)備Hadoop 包
05 開啟HTTP 與配置源
06 安裝ambari-server
07 后續(xù)服務(wù)安裝
08 結(jié)語
0x2 Python，道法自然 0x20 Python，靈犀一指 0x21 Python 基礎(chǔ)，興趣為王01 第一語言
02 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
03 文件讀寫
04 使用模塊
05 函數(shù)式編程
06 一道面試題
07 興趣驅(qū)動
0x22 喜新厭舊，2 遷移301 新舊交替
02 基礎(chǔ)變化
03 編碼問題
04 其他變化
05 2to3 腳本
06 PySpark 配置
07 喜新厭舊
0x23 Anaconda，IPython01 Anaconda
02 安裝與配置
03 pip 與源
04 IPython 與Jupyter
05 結(jié)語
0x24 美不勝收，Python 工具01 緣起
02 調(diào)試與開發(fā)
03 排版與格式化
04 輔助工具
05 實用推薦
0x25 numpy 基礎(chǔ)，線性代數(shù)01 numpy 的使用
02 索引與切片
03 變形與統(tǒng)計
04 矩陣運算
05 實用方法
06 結(jié)語
0x26 numpy 實戰(zhàn)，PCA 降維01 PCA 介紹
02 數(shù)據(jù)均值化
03 協(xié)方差矩陣
04 特征值與向量
05 數(shù)據(jù)映射降維
06 sklearn 實現(xiàn)
0x3 大數(shù)據(jù)，其大無外 0x30 太大數(shù)據(jù)，極生兩儀 0x31 神象住世，Hadoop01 Hadoop
02 HDFS
03 角色與管理
04 文件操作
05 結(jié)語
0x32 分治之美，MapReduce01 map 與reduce 函數(shù)
02 分而治之
03 Hello,World
04 Streaming 接口
0x33 Hive 基礎(chǔ)，蜂巢與倉庫01 引言
02 Hive 接口
03 分區(qū)建表
04 分區(qū)機制
05 數(shù)據(jù)導(dǎo)入
06 Hive-QL
07 結(jié)語
0x34 Hive 深入，實戰(zhàn)經(jīng)驗01 排序與分布式
02 多表插入與mapjoin
03 加載map-reduce 腳本
04 使用第三方UDF
05 實戰(zhàn)經(jīng)驗
06 生成唯一ID
0x35 HBase 庫，實時業(yè)務(wù)01 理論基礎(chǔ)
02 Shell 操作
03 關(guān)聯(lián)Hive 表
04 數(shù)據(jù)導(dǎo)入
05 實用經(jīng)驗
0x36 SQL 與NoSQL，Sqoop 為媒01 SQL 與NOSQL
02 從MySQL 導(dǎo)入HDFS
03 增量導(dǎo)入
04 映射到Hive
05 導(dǎo)入Hive 表
06 從HDFS 導(dǎo)出到MySQL
07 從Hive 導(dǎo)出到MySQL
0x4 數(shù)據(jù)分析，見微知著 0x40 大數(shù)據(jù)分析，魯班為祖師 0x41 SQL 技能，必備MySQL01 SQL 工具
02 基礎(chǔ)操作
03 查詢套路
04 join 查詢
05 union 與exists
06 實戰(zhàn)經(jīng)驗
0x42 快刀awk，斬亂數(shù)據(jù)01 快刀
02 一二三要點
03 一個示例
04 應(yīng)用與統(tǒng)計
05 斬亂麻
0x43 Pandas，數(shù)據(jù)之框01 數(shù)據(jù)為框
02 加載數(shù)據(jù)
03 行列索引
04 行列操作
05 合并聚合
06 迭代數(shù)據(jù)
07 結(jié)語
0x44 Zeppelin，一統(tǒng)江湖01 心潮澎湃
02 基本使用
03 SQL 與可視化
04 安裝Zeppelin
05 配置Zeppelin
06 數(shù)據(jù)安全
07 使用心得
0x45 數(shù)據(jù)分組，聚合窗口01 MySQL 聚合
02 Spark 聚合
03 非聚合字段
04 Hive 實現(xiàn)
05 group_concat
06 Hive 窗口函數(shù)
07 DataFrame 窗口
08 結(jié)語
0x46 全棧分析，六層內(nèi)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 結(jié)語
0x5 機器學(xué)習(xí)，人類失控 0x50 機器學(xué)習(xí)，瑯琊論斷0x51 酸酸甜甜，Orange
01 可視化學(xué)習(xí)
02 數(shù)據(jù)探索
03 模型與評估
04 組件介紹
05 與Python 進(jìn)行整合
06 結(jié)語
0x52 sklearn，機器學(xué)習(xí)01 sklearn 介紹
02 數(shù)據(jù)預(yù)處理
03 建模與預(yù)測
04 模型評估
05 模型持久化
06 三個層次
0x53 特征轉(zhuǎn)換，量綱伸縮01 特征工程
02 獨熱編碼
03 sklearn 示例
04 標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化
05 sklearn 與Spark 實現(xiàn)
06 結(jié)語
0x54 描述統(tǒng)計，基礎(chǔ)指標(biāo)01 描述性統(tǒng)計
02 Pandas 實現(xiàn)
03 方差與協(xié)方差
04 Spark-RDD 實現(xiàn)
05 DataFrame 實現(xiàn)
06 Spark-SQL 實現(xiàn)
07 結(jié)語
0x55 模型評估，交叉驗證01 測試與訓(xùn)練
02 評價指標(biāo)
03 交叉驗證
04 驗證數(shù)據(jù)
05 OOB 數(shù)據(jù)
0x56 文本特征，詞袋模型01 自然語言
02 中文分詞
03 詞袋模型
04 詞頻統(tǒng)計
05 TF-IDF
06 結(jié)語
0x6 算法預(yù)測，占天卜地 0x60 命由己做，福自己求 0x61 近朱者赤，相親kNN01 樸素的思想
02 算法介紹
03 分類與回歸
04 k 與半徑
05 優(yōu)化計算
06 實例應(yīng)用
0x62 物以類聚，Kmeans01 算法描述
02 建立模型
03 理解模型
04 距離與相似性
05 降維與可視化
06 無監(jiān)督學(xué)習(xí)
0x63 很傻很天真，樸素貝葉斯01 樸素思想
02 概率公式
03 三種實現(xiàn)
04 sklearn 示例
05 樸素卻不傻
0x64 菩提之樹，決策姻緣01 緣起
02 Orange 演示
03 scikit-learn 模擬
04 熵與基尼指數(shù)
05 決策過程分析
06 Spark 模擬
07 結(jié)語
0x65 隨機之美，隨機森林01 樹與森林
02 處處隨機
03 sklearn 示例
04 MLlib 示例
05 特點與應(yīng)用
0x66 自編碼器，深度之門01 深度學(xué)習(xí)
02 特征學(xué)習(xí)
03 自動編碼器
04 Keras 代碼
05 抗噪編碼器
0x7 Spark，唯快不破 0x70 人生苦短，快用Spark 0x71 PySpark 之門，強者聯(lián)盟01 全?？蚣?/p>
02 環(huán)境搭建
03 分布式部署
04 示例分析
05 兩類算子
06 map 與reduce
07 AMPLab 的野心
0x72 RDD 算子，計算之魂01 算子之道
02 獲取數(shù)據(jù)
03 過濾與排序
04 聚合數(shù)據(jù)
05 join 連接
06 union 與zip
07 讀寫文件
08 結(jié)語
0x73 分布式SQL，蝶戀飛舞01 SQL 工具
02 命令行CLI
03 讀Hive 數(shù)據(jù)
04 將結(jié)果寫入Hive
05 讀寫MySQL 數(shù)據(jù)
06 讀寫三種文件
0x74 DataFrame，三角之戀01 DataFrame
02 生成數(shù)據(jù)框
03 合并與join
04 select 操作
05 SQL 操作
06 自定義UDF
07 三角之戀
0x75 神器之父，Scala 入世01 Spark 與Scala
02 Scala REPL
03 編譯Scala
04 sbt 編譯
05 示例分析
06 編譯提交
0x76 機器之心，ML 套路01 城市套路深
02 算法與特征工程
03 管道工作流
04 OneHotEncoder 示例
05 ML 回歸實戰(zhàn)
06 特征處理與算法
07 擬合與評估
0x8 數(shù)據(jù)科學(xué)，全棧智慧 0x80 才高八斗，共分天下 0x81 自學(xué)數(shù)據(jù)，神蟒領(lǐng)舞01 機器學(xué)習(xí)
02 語言領(lǐng)域
03 Python 數(shù)據(jù)生態(tài)
04 相關(guān)資料
05 書籍推薦
06 性感的職業(yè)
0x82 數(shù)據(jù)科學(xué)，七大技能01 七大技能
02 SQL 與NoSQL 技能
03 Linux 工具集
04 Python 或者R 語言生態(tài)
05 Hadoop 與Spark 生態(tài)
06 概率、統(tǒng)計與線性代數(shù)
07 機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
08 業(yè)務(wù)及雜項
09 結(jié)語
0x83 大無所大，生態(tài)框架01 計算生態(tài)
02 離線計算
03 交互分析
04 實時處理
05 算法挖掘
06 發(fā)行版本
07 其他工具
0x84 集體智慧，失控哲學(xué)01 數(shù)據(jù)是寶
02 一分為二
03 回歸統(tǒng)一
04 聚少成多
05 你中有我
06 從小看大
07 大事化小
08 少即是多
0x85 一技之長，一生之用01 一技之長
02 數(shù)據(jù)分析相關(guān)
03 Python 相關(guān)
04 Hadoop 相關(guān)
05 Spark 相關(guān)
06 模型相關(guān)
07 算法相關(guān)
08 一生之用
0x86 知識作譜，數(shù)據(jù)為棧01 知識作譜
02 理論基礎(chǔ)
03 Python
04 分析與可視化
05 大數(shù)據(jù)
06 ETL 與特征工程
07 機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
08 工具與庫
09 全棧為用
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摘要：終于，可以給各位關(guān)心全棧數(shù)據(jù)之門的親人朋友一個交待了經(jīng)過出版社三個多月的編輯與排版，目前已經(jīng)編輯完成了最后的版本。書名最后定為全棧數(shù)據(jù)之門，是因為全棧的概念太大了。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVIBpi?w=988&h=608); 終于，可以給各位關(guān)心《全棧數(shù)據(jù)之門》的親人、朋友一個交待了！ 經(jīng)過出版社三個多月的編輯與排版，目前已經(jīng)編輯...
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