从0开始学大数据
李智慧
同程艺龙交通首席架构师,前Intel大数据架构师,《大型网站技术架构》作者
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开篇词 (1讲)
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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预习模块 (3讲)
预习 01 | 大数据技术发展史:大数据的前世今生
预习 02 | 大数据应用发展史:从搜索引擎到人工智能
预习 03 | 大数据应用领域:数据驱动一切
模块一 Hadoop大数据原理与架构 (7讲)
04 | 移动计算比移动数据更划算
05 | 从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化
06 | 新技术层出不穷,HDFS依然是存储的王者
07 | 为什么说MapReduce既是编程模型又是计算框架?
08 | MapReduce如何让数据完成一次旅行?
09 | 为什么我们管Yarn叫作资源调度框架?
10 | 模块答疑:我们能从Hadoop学到什么?
模块二 大数据生态体系主要产品原理与架构 (7讲)
11 | Hive是如何让MapReduce实现SQL操作的?
12 | 我们并没有觉得MapReduce速度慢,直到Spark出现
13 | 同样的本质,为何Spark可以更高效?
14 | BigTable的开源实现:HBase
15 | 流式计算的代表:Storm、Flink、Spark Streaming
16 | ZooKeeper是如何保证数据一致性的?
17 | 模块答疑:这么多技术,到底都能用在什么场景里?
模块三 大数据开发实践 (8讲)
18 | 如何自己开发一个大数据SQL引擎?
19 | Spark的性能优化案例分析(上)
20 | Spark的性能优化案例分析(下)
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
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
23 | 大数据基准测试可以带来什么好处?
24 | 从大数据性能测试工具Dew看如何快速开发大数据系统
25 | 模块答疑:我能从大厂的大数据开发实践中学到什么?
模块四 大数据平台与系统集成 (6讲)
26 | 互联网产品 + 大数据产品 = 大数据平台
27 | 大数据从哪里来?
28 | 知名大厂如何搭建大数据平台?
29 | 盘点可供中小企业参考的商业大数据平台
30 | 当大数据遇上物联网
31 | 模块答疑:为什么大数据平台至关重要?
模块五 大数据分析与运营 (5讲)
32 | 互联网运营数据指标与可视化监控
33 | 一个电商网站订单下降的数据分析案例
34 | A/B测试与灰度发布必知必会
35 | 如何利用大数据成为“增长黑客”?
36 | 模块答疑:为什么说数据驱动运营?
模块六 大数据算法 (6讲)
37 | 如何对数据进行分类和预测?
38 | 如何发掘数据之间的关系?
39 | 如何预测用户的喜好?
40 | 机器学习的数学原理是什么?
41 | 从感知机到神经网络算法
42 | 模块答疑:软件工程师如何进入人工智能领域?
智慧写给你的寄语 (1讲)
所有的不确定都是机会——智慧写给你的新年寄语
结束语 (2讲)
结束语 | 未来的你,有无限可能
第2季回归丨大数据之后,让我们回归后端
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36 | 模块答疑:为什么说数据驱动运营?

李智慧 2019-01-19
你好,我是李智慧。在讲今天“数据驱动运营”这个话题前,我必须先铺垫两句。
当我们谈论大数据的时候,我们究竟在谈什么?是谈 Hadoop、Spark 这样的大数据技术产品?还是谈大数据分析、大数据算法与推荐系统这样的大数据应用?其实这些都是大数据的工具和手段,大数据的核心就是数据本身。数据就是一座矿山,大数据技术产品、大数据分析与算法是挖掘机、采矿车,你学了大数据,每天开着矿车忙忙碌碌,那你只是一个矿工,可能每天面对一座金山却视而不见。
数据比代码的地位要高得多,用途也大得多,做大数据的同学要意识到数据的重要性。数据的作用是无处不在的,不但能做统计分析、精准营销、智能推荐,还能做量化交易帮你自动赚钱,甚至能驱动公司运营,管理整个公司。今天这篇答疑就是想把数据的地位认识拔高一些,让你知道自己学大数据究竟能做什么。
关于中国互联网三巨头 BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)的企业组织与管理,江湖上有一种常见的说法是:百度是技术驱动的,阿里巴巴是运营驱动的,腾讯是产品驱动的。
也就是说,百度的公司增长与进步主要是通过工程师的技术创新实现的,工程师在技术上有所突破和创新后,调动公司产品、运营,甚至公关、法务方面的资源进一步扩大占领市场。工程师在公司拥有优势地位,在公司内能整合各方资源,驱动公司发展与进步。
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精选留言(10)

  • 小苏饼
    老师,专栏看下来的感觉就是"读物",能否结合下代码呢?
    2019-01-19
    14
  • 纯洁的憎恶
    数据比思维更接近客观事实,虽然通过思维逻辑挖掘和整理的数据也并非100%的客观,但总比没有强太多了。“人生也有涯而知也无涯,以有涯随无涯,殆矣”。数据驱动无疑是在纷繁复杂的环境中,找到该做什么、先做什么、做到什么程度,更好的方法。大数据算法与大数据程序设计是“术”,而数据驱动业务引领行业是“道”,“术”更多是为“道”服务的,理不清“道”,“术”就发挥不出效能。
    2019-01-19
    9
  • 每天晒白牙
    数据,不管你用还是不用,它就在那里。但是它的规律与价值,你不去分析、挖掘、思考,它不会自己跳出来告诉你答案。
    这句话挺有感触的
    2019-01-19
    3
  • Dream.
    这篇文章看了好几遍。
    还是没能解决心中疑惑。烦请老师能点拨一二。
    我从毕业到现在工作近两年。

    公司是做产品外包的,为别人公司做定制化的内部系统。

    我现在所在bpm部门,也就是负责产品的审批流程模块。能接触到的数据只有人家客户提供的表单内容、审批流程、步骤之类的数据。

    因为客户公司比较大,日活一万人左右使用我们的bpm系统,数据量也就千万级,虽然称不上大数据,但也算是聊胜于无吧。

    这种数据,看完这篇文章思考了几天,没想明白我现在接触的这些数据能做什么分析,有什么价值。

    如果是为了做像淘宝那种物流预测什么时候到达一样,预测下个审批人啥时候审批,这样也太过于鸡肋,毕竟人家领导啥时候审批不是咱们系统说了算的,而且审批你单子的都是你领导,要是系统给出一个预测时间,要领导超过你预测的时间,说实话打人家的脸这种事情并不是太好。。

    还有我能想到的就是分析某些表单,各种岗位的审批时间,还有被拒绝的次数。但是对于客户的公司也是一个无足轻重的东西。做了这个报表出来,人家一个月都不点开几次的。。。

    希望李老师能点拨一二,在非互联网产品中,如何发现数据价值
    2019-01-22
    2
  • Python
    老师的专栏是带我们站到了高处,看到了全局。有时候我们感觉迷茫就是看不到全局,纠结于细节,,抓不到重点。技术多牛,代码写的多漂亮,对大数据来说都不说最重要的,最重要的是你对数据的理解对数据的分析。如果可以的话,老师可以讲一讲通过怎么样的方式提升数据敏感度,建立分析思维
    2019-01-20
    2
  • 暴风雪
    @小苏饼,这篇专栏目的就是拓展读者视野吧。如果要做到结合代码分析,需要更长的篇幅和时间。我觉得有了理论(老师指点的方向和视野)之后,实践就要靠自己来脚踏实地去走了
    2019-02-10
    1
  • 杰之7
    数据驱动运营,运营反过来驱动产品和技术的发展。没有数据质量,何来技术呢。

    老师通过数据讲述了运营,产品,技术的关系,重点它们是一个整体,在这个整体中,数据指标为核心,我们用数据标注不断正循环它们之间的关系,才会更好的利于个人和公司的发展。
    2019-01-20
    1
  • 吴凌华
    产品必须输出价值
    2019-11-30
  • iron
    老师推荐一下书、论文资料吧~
    2019-08-01
  • jsw
    但是数据监控离不开技术支撑。
    2019-01-30
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