全棧數據之門 全栈数据之门

作者一直工作在數據處理與數據挖掘的第一線，具有豐富的理論知識和實踐經驗，且精通多種數據挖掘與分析的工具的使用，文筆也不錯，相信能為讀者奉獻一本質量上乘的佳作。
 

0x1 Linux，自由之光/ 001 

0x10 Linux，你是我的眼/ 001 

0x11 Linux基礎，從零開始/ 003 
01 Linux之門/ 003 
02文件操作/ 004 
03權限管理/ 006 
04軟件安裝/ 008 
05實戰經驗/ 010 

0x12 Sed與Grep，文本處理/ 010 
01文本工具/ 010 
02 grep的使用/ 011 
03 grep家族/ 013 
04 sed的使用/ 014 
05綜合案例/ 016 

0x13數據工程，必備Shell / 018 
01 Shell分析/ 018 
02文件探索/ 019 
03內容探索/ 020 
04交差並補/ 020 
05其他常用的命令/ 021 
06批量操作/ 022 
07結語/ 025 

0x14 Shell快捷鍵， Emacs之門/ 025 
01提高效率/ 025 
02光標移動/ 026 
03文本編輯/ 027 
04命令搜索/ 028 
05 Emacs入門/ 029 
06 Emacs思維/ 031 

0x15緣起Linux，一入Mac誤終身/ 032 
01開源生萬物/ 032 
02有錢就換Mac / 032 
03程序員需求/ 033 
04非程序員需求/ 034 
05一入Mac誤終身/ 035 

0x16大成就者，集群安裝/ 036 
01離線安裝/ 036 
02 Host與SSH配置/ 03 7 
03 sudo與JDK環境/ 039 
04準備Hadoop包/ 040 
05開啟HTTP與配置源/ 041 
06安裝ambari-server / 041 
07後續服務安裝/ 042 
08結語/ 044 

0x2 Python，道法自然/ 045 

0x20 Python，靈犀一指/ 045 

0x21 Python基礎，興趣為王/ 047 
01第一語言/ 047 
02數據結構/ 047 
03文件讀寫/ 049 
04使用模塊/ 050 
05函數式編程/ 052 
06一道面試題/ 053 
07興趣驅動/ 055 

0x22喜新厭舊，2遷移3 / 056 
01新舊交替/ 056 
02基礎變化/ 057 
03編碼問題/ 058 
04其他變化/ 058 
05 2to3腳本/ 060 
06 PySpark配置/ 061 
07喜新厭舊/ 062 

0x23 Anaconda，IPython / 062 
01 Anaconda / 062 
02安裝與配置/ 063 
03 pip與源/ 064 
04 IPython與Jupyter / 065 
05結語/ 067 

0x24美不勝收，Python工具/ 067 
01緣起/ 067 
02調試與開發/ 068 
03排版與格式化/ 070 
04輔助工具/ 072 
05實用推薦/ 074 

0x25 numpy基礎，線性代數/ 075 
01 numpy的使用/ 075 
02索引與切片/ 076 
03變形與統計/ 078 
04矩陣運算/ 080 
05實用方法/ 083 
06結語/ 085 

0x26 numpy實戰，PCA降維/ 085 
01 PCA介紹/ 085 
02數據均值化/ 086 
03協方差矩陣/ 087 
04特徵值與向量/ 088 
05數據映射降維/ 089 
06 sklearn實現/ 090 

0x3大數據，其大無外/ 093 

0x30太大數據，極生兩儀/ 093 

0x31神像住世，Hadoop / 095 
01 Hadoop / 095 
02 HDFS / 096 
03角色與管理/ 097 
04文件操作/ 098 
05結語/ 100 

0x32分治之美，MapReduce / 100 
01 map與reduce函數/ 100 
02分而治之/ 102 
03 Hello,World / 103 
04 Streaming接口/ 105 

0x33 Hive基礎，蜂巢與倉庫/ 106 
01引言/ 106 
02 Hive接口/ 107 
03分區建表/ 108 
04分區機制/ 110 
05數據導入/導出/ 111 
06 Hive-QL / 112 
07結語/ 114 

0x34 Hive深入，實戰經驗/ 115 
01排序與分佈式/ 115 
02多表插入與mapjoin / 116 
03加載map-reduce腳本/ 117 
04使用第三方UDF / 119 
05實戰經驗/ 120 
06生成唯一ID / 121 

0x35 HBase庫，實時業務/ 122 
01理論基礎/ 122 
02 Shell操作/ 123 
03關 聯Hive表/ 126 
04數據導入/ 128 
05實用經驗/ 130  

0x36 SQL與NoSQL，Sqoop為媒/ 130 
01 SQL與NOSQL / 130 
02從MySQL導入HDFS / 131 
03增量導入/ 134 
04映射到Hive / 135 
05導入Hive表/ 136 
06從HDFS導出到MySQL / 137 
07從Hive導出到MySQL / 138  
 

0x4數據分析，見微知著/ 141 
 

0x40大數據分析，魯班為祖師/ 141

0x41 SQL技能，必備MySQL / 143 
01 SQL工具/ 143 
02基礎操作/ 144 
03查詢套路/ 145 
04 join查詢/ 146 
05 union與exists / 149 
06實戰經驗/ 151 
 
 

0x42快刀awk，斬亂數據/ 152 
01快刀/ 152 
02一二三要點/ 152 
03一個示例/ 154 
04應用與統計/ 154 
05斬亂麻/ 156 
 

0x43 Pandas，數據之框/ 157 
01數據為框/ 157 
02加載數據/ 158 
03行列索引/ 159 
04行列操作/ 161 
05合併聚合/ 163 
06迭代數據/ 164 
07結語/ 165 
 

0x44 Zeppelin，一統江湖/ 166 
01心潮澎湃/ 166 
02基本使用/ 168 
03 SQL與可視化/ 169 
04安裝Zeppelin / 172 
05配置Zeppelin / 173 
06數據安全/ 174 
07使用 心得/ 176 
 

0x45數據分組，聚合窗口/ 177 
01 MySQL聚合/ 177 
02 Spark聚合/ 178 
03非聚合字段/ 179 
04 Hive實現/ 180 
05 group_concat / 181 
06 Hive窗口函數/ 183 
07 DataFrame窗口/ 184 
08結語/ 185 

0x46全棧分析，六層內功/ 186 
01引言/ 186 
02 MySQL版本/ 186 
03 awk版本/ 187 
04 Python版本/ 188 
05 Hive版本/ 189 
06 map-reduce版本/ 190 
07 Spark版本/ 190 
08結語/ 191 

0x5機器學習，人類失控/ 193 

0x50機器學習，瑯琊論斷/ 193

 

0x51酸酸甜甜，Orange / 195 
01可視化學習/ 195 
02數據探索/ 196 
03模型與評估/ 199 
04組件介紹/ 200 
05與Python進行整合/ 202 
06結語/ 204  

0x52 sklearn，機器學習/ 205 
01 sklearn介紹/ 205 
02數據預處理/ 206 
03建模與預測/ 207 
04模型評估/ 209 
05模型持久化/ 210 
06三個層次/ 210  

0x53特徵轉換，量綱伸縮/ 211 
01特徵工程/ 211 
02獨熱編碼/ 212 
03 sklearn示例/ 213 
04標準化與歸一化/ 215 
05 sklearn與Spark實現/ 216 
06 語/ 219 
 

0x54描述統計，基礎指標/ 220 
01描述性統計/ 220 
02 Pandas實現/ 222 
03方差與協方差/ 223 
04 Spark-RDD實現/ 224 
05 DataFrame實現/ 226 
06 Spark-SQL實現/ 227 
07結語/ 227  

0x55模型評估，交叉驗證/ 228 
01測試與訓練/ 228 
02評價指標/ 229 
03交叉驗證/ 231 
04驗證數據/ 232 
05 OOB數據/ 233 

0x56文本特徵，詞袋模型/ 234 
01自然語言/ 234 
02中文分詞/ 235 
03詞袋模型/ 236 
04詞頻統計/ 237 
05 TF-IDF / 238 
06結語/ 239 

0x6算法預測，佔天卜地/ 241 

0x60命由己做，福自己求/ 241 

0x61近朱者赤，相親kNN / 243 
01樸素的思想/ 243 
02算法介紹/ 243 
03分類與回歸/ 244 
04 k與半徑/ 245 
05優化計算/ 246 
06實例應用/ 247 

0x62物以類聚，Kmeans / 248 
01算法描述/ 248 
02建立模型/ 249 
03理解模型/ 251 
04距離與相似性/ 252 
05降維與可視化/ 253 
06無監督學習/ 255 

0x63很傻很天真，樸素貝葉斯/ 257 
01樸素思想/ 257 
02概率公式 / 257 
03三種實現/ 258 
04 sklearn示例/ 260 
05樸素卻不傻/ 262 

0x64菩提之樹，決策姻緣/ 263 
01緣起/ 263 
02 Orange演示/ 264 
03 scikit-learn模擬/ 266 
04熵與基尼指數/ 267 
05決策過程分析/ 268 
06 Spark模擬/ 270 
07結語/ 271 

 

0x65隨機之美，隨機森林/ 271 
01樹與森林/ 271 
02處處隨機/ 273 
03 sklearn示例/ 274 
04 MLlib示例/ 275 
05特點與應用/ 276 

0x66自編碼器，深度之門/ 277 
01深度學習/ 277 
02特徵學習/ 278 
03自動編碼器/ 280 
04 Keras代碼/ 282 
05抗噪編碼器/ 283  

0x7 Spark，唯快不破/ 285 

0x70人生苦短，快用Spark / 285

 

0x71 PySpark之門，強者聯盟/ 287 
01全棧框架/ 287 
02環境搭建/ 288 
03分佈式部署/ 289 
04示例分析/ 290 
05兩類算子/ 292 
06 map與reduce / 293 
07 AMPLab的野心/ 294 

 
0x72 RDD算子，計算之魂/ 295 
01算子之道/ 295 
02獲取數據/ 296 
03過濾與排序/ 297 
04聚合數據/ 298 
05 join連接/ 299 
06 union與zip / 300 
07讀寫文件/ 301 
08結語/ 303 

0x73分佈式SQL，蝶戀飛舞/ 304 
01 SQL工具/ 304 
02命令行CLI / 304 
03讀Hive數據/ 305 
04將結果寫入Hive / 306 
05讀寫MySQL數據/ 307 
06讀寫三種文件/ 308 

0x74 DataFrame，三角之戀/ 310 
01 DataFrame / 310 
02生成數據框/ 311 
03合併與join / 313 
04 select操作/ 314 
05 SQL操作/ 315 
06自定義UDF / 316 
07三角之戀/ 318 

0x75神器之父，Scala入世/ 319 
01 Spark與Scala / 319 
02 Scala REPL / 320 
03編譯Scala / 321 
04 sbt編譯/ 322 
05示例分析/ 323 
06編譯提交/ 325 

0x76機器之心，ML套路/ 326 
01城市套路深/ 326 
02算法與特徵工程/ 327 
03管道工作流/ 328 
04 OneHotEncoder示例/ 329 
05 ML回歸實戰/ 331 
06特徵處理與算法/ 332 
07擬合與評估/ 334 

0x8數據科學，全棧智慧/ 337 

0x80才高八斗，共分天下/ 337

0x81自學數據，神蟒領舞/ 339 
01機器學習/ 339 
02語言領域/ 339 
03 Python數據生態/ 340 
04相關資料/ 341 
05書籍推薦/ 342 
06 感的職業/ 343 
 

0x82數據科學，七大技能/ 343 
01七大技能/ 343 
02 SQL與NoSQL技能/ 344 
03 Linux工具集/ 344 
04 Python或者R語言生態/ 345 
05 Hadoop與Spark生態/ 345 
06概率、統計與線性代數/ 346 
07機器學習與深度學習/ 346 
08業務及雜項/ 347 
09結語/ 347 
 

0x83大無所大，生態框架/ 348 
01計算生態/ 348 
02離線計算/ 348 
03交互分析/ 349 
04實時處理/ 350 
05算法挖掘/ 351 
06發行版本/ 352 
07其他工具/ 353 
 

0x84集體智慧，失控哲學/ 354 
01數據是寶/ 354 
02一分為二/ 355 
03回歸統一/ 356 
04聚少成多/ 356 
05你中有我/ 357 
06從小看大/ 358 
07大事化小/ 358 
08少即是多/ 359 

0x85一技之長，一生之用/ 359 
01一技之長/ 359 
02數據分析相關/ 360 
03 Python相關/ 360 
04 Hadoop相關/ 361 
05 Spark相關/ 361 
06模型相關/ 362 
07算法相關/ 362 
08一生之用/ 363 

0x86知識作譜，數據為棧/ 363 
01知識作譜/ 363 
02理論基礎/ 363 
03 Python/ R編程/ 364 
04分析與可視化/ 365 
05大數據/ 365 
06 ETL與特徵工程/ 366 
07機器學習與深度學習/ 366 
08工具與庫/ 367 
09全棧為用/ 367