大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于linux基础学习黑马资料的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Linux基础学习黑马资料的解答,让我们一起看看吧。
linux运维培训机构哪家比较好,黑马程序员怎么样?
挑选培训学校最主要的还是看教学质量、教学设施、教学环境、教学服务
千峰教学方面比达内好一点,但是综合实力比较一般
达内主要靠的是广告宣传,教学实力不敢恭维
优就业教学质量、教学环境、教学设施、教学服务都要高于上述两个
所以我比较推荐中公优就业
也因为我当时就在中公优就业学过;所以对优就业了解比较深
黑马前几年还可以,现在越来越不行了
你可以都去看看相互之间有个对比
最好能够试学几天
想自学大数据,不知道从哪里学起,有什么书籍和学习路线推荐么?
大数据可以自学,有java开发经验的童鞋可以挑战一下。大数据主要学习三个平台Hadoop、Spark、Storm。不过因为大数据技术体系庞大复杂,不同的就业方向使用的技术差异也比较大,加之作为比较新的技术网上的学习***很少,自学难度大,零基础建议报班培训学习。
推荐书籍:
《Big Data》
《Hadoop权威指南》
《Hive编程指南》
《Learning Spark》
随着互联网技术的发展,大数据行业前景非常被看好,有很多朋友对大数据行业心向往之,却苦于不知道该如何下手,或者说学习大数据不知道应该看些什么书。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天就给大家分享几本那些不容错过的大数据书籍。
1、《数据挖掘》
这是一本关于数据挖掘领域的综合概述,本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著,是一本可读性极佳的教材。它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展,并重点关注近年来该领域重要和最新的课题——数据仓库和数据立方体技术,流数据挖掘,社会化网络挖掘,空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。
2、《Big Data》
这是一本在大数据的背景下,描述关于数据建模,数据层,数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题的书。这本书提供了令人耳目一新的全面解决方案。但不可忽略的是,它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构,以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具,来创建这些系统。
3、《Mining of Massive Datasets》
这是一本书是关于数据挖掘的。但是本书主要关注极大规模数据的挖掘,也就是说这些数据大到无法在内存中存放。由于重点强调数据的规模,所以本书的例子大都来自Web本身或者Web上导出的数据。另外,本书从算法的角度来看待数据挖掘,即数据挖掘是将算法应用于数据,而不是使用数据来“训练”某种类型的机器学习引擎。
大数据学习可以从最基础的j***a语言入手,然后去学习Linux&Hadoop生态体系,一些分布式的技术理念,再然后就是学习机器学习,深度学习算法。
(1)J***a语言基础
J***a开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、J***a语言基础、J***a流程控制、J***a字符串、J***a数组与类和对象、[_a***_]处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
(2)J***aWeb和数据库
数据库、J***aWeb开发核心、J***aWeb开发内幕
推荐书籍:
《Effective J***a中文版》(第2版)
这本书是学习j***a必备书籍,看完这本书也就掌握了入门的基础知识。
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
到此,以上就是小编对于linux基础学习黑马资料的问题就介绍到这了,希望介绍关于linux基础学习黑马资料的2点解答对大家有用。