开篇词 | 为什么说每个软件工程师都应该懂大数据技术？

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预习 01 | 大数据技术发展史：大数据的前世今生

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预习 02 | 大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能

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预习 03 | 大数据应用领域：数据驱动一切

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04 | 移动计算比移动数据更划算

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05 | 从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化

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06 | 新技术层出不穷，HDFS依然是存储的王者

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07 | 为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架？

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08 | MapReduce如何让数据完成一次旅行？

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09 | 为什么我们管Yarn叫作资源调度框架？

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10 | 模块答疑：我们能从Hadoop学到什么？

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11 | Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的？

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12 | 我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现

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13 | 同样的本质，为何Spark可以更高效？

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14 | BigTable的开源实现：HBase

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15 | 流式计算的代表：Storm、Flink、Spark Streaming

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16 | ZooKeeper是如何保证数据一致性的？

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17 | 模块答疑：这么多技术，到底都能用在什么场景里？

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18 | 如何自己开发一个大数据SQL引擎？

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19 | Spark的性能优化案例分析（上）

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20 | Spark的性能优化案例分析（下）

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21 | 从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（上）：Doris的立项

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22 | 从阿里内部产品看海量数据处理系统的设计（下）：架构与创新

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23 | 大数据基准测试可以带来什么好处？

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24 | 从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统

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25 | 模块答疑：我能从大厂的大数据开发实践中学到什么？

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26 | 互联网产品 + 大数据产品 = 大数据平台

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27 | 大数据从哪里来？

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28 | 知名大厂如何搭建大数据平台？

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29 | 盘点可供中小企业参考的商业大数据平台

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30 | 当大数据遇上物联网

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31 | 模块答疑：为什么大数据平台至关重要？

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32 | 互联网运营数据指标与可视化监控

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33 | 一个电商网站订单下降的数据分析案例

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34 | A/B测试与灰度发布必知必会

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35 | 如何利用大数据成为“增长黑客”？

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36 | 模块答疑：为什么说数据驱动运营？

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37 | 如何对数据进行分类和预测？

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38 | 如何发掘数据之间的关系？

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39 | 如何预测用户的喜好？

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40 | 机器学习的数学原理是什么？

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41 | 从感知机到神经网络算法

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42 | 模块答疑：软件工程师如何进入人工智能领域？

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所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语

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结束语 | 未来的你，有无限可能

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第2季回归丨大数据之后，让我们回归后端

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