【教程免费下载】大数据与机器学习：实践方法与行业案例
前 言 不畏浮云遮望眼，只缘身在最高层。 —王安石《登飞来峰》 数据科学家 = 统计学家 + 程序员 + 讲故事的人 + 艺术家 —Shlomo Aragmon 本书的创作初衷 大数据方面的书籍可谓琳琅满目，有的讲解理论，有的介绍方法，有的传播理念。但是，大数据从业人员（如数据工程师、数据分析师、业务分析师、算法设计师等）应该掌握哪些知识与技能，如何应用数据解决现实的业务问题呢？恐...
大数据与机器学习：实践方法与行业案例.3.5 本章小结
3.5 本章小结 本章使用Java实现了数据闭环中的关键环节，使数据能够自动且高效地批量导入分析环境。为了便于程序实现，首先定义了数据缓冲区的文件存储规则、命名规则和清理规则。相对于代码上的实现，深刻理解这些方法论则更为重要。 依据数据缓冲区的基本规则，分别设计了扫描文件、下载文件、解压文件和加载文件的相关流程，并进一步设计了相关的数据库配置表。 最后，根据上述设计，使用Java多线程实现了数.....
大数据与机器学习：实践方法与行业案例3.4 自动加载程序的多线程实现
3.4 自动加载程序的多线程实现 本书中的自动加载程序使用Java+Hibernate实现，需要首先准备项目所需要的hibernate和annotation相应版本的jar包。 程序需要初始化文件状态表，即根据file_status表中的配置，一次性产生当日需要处理的文件的初始记录，这些记录会插入file_status表中，供随后的处理模块使用。 为了便于并行处理，我们将自动加载程序的整个流程.....
大数据与机器学习：实践方法与行业案例.1.4 本章小结
1.4 本章小结 首先，本章介绍了数据的基本形态以及与之相关的各种数据平台，从数据分析和应用角度来看，数据的基本形态包括生产数据、原始数据和分析数据三种，它们分别对应于三种环境，即生产环境、数据缓冲区和分析环境。 其次，本章着重介绍了分析环境的数据平台，包括传统数据仓库平台和大数据平台。在数据仓库平台中介绍了数据的更新规则和存储规则，这是数据仓库平台解决数据入口和出口问题的重要方法。大数据平台.....
大数据与机器学习：实践方法与行业案例.1.3 应用系统
1.3 应用系统 前面已经为数据定义了三种基本形态，并认识了各种数据平台。从图1-1中还可以看到，原始数据主要是由应用系统产生的。作为数据的源头，我们有必要从数据的角度重新认识应用系统。 从数据角度看，应用系统可以分为两类：业务驱动的应用系统和数据驱动的应用系统，如图1-18所示。 图1-18 应用系统的分类 业务驱动的应用系统侧重于业务逻辑的处理，数据是业务逻辑运行的直接结果，它不...
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MaxCompute（原ODPS）是一项面向分析的大数据计算服务，它以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使您经济并高效的分析处理海量数据。
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