突击大数据与机器学习教程 全新完美课程+附精华全套学习包+资料包 大数据机器学习视频



     这次为同学们带来的全新突击大数据与机器学习教程，不仅有系统化的实战教学视频，还有学习配套使用的精华全套学习包与用到的资料包。同时课程的安排也是十分照顾新同学的学习能力，安排了友善的小白基础班和学前准备班。除此之外在核心课程主体部分仍有教学相长和练习的安排，核心的部分为机器学习的生态架构和数据挖掘与算法两大内容。
     更为具体的有推荐系统， Mapreduce核心，Storm与Zookeeper，分布式数据库Hbase，Hive，Flume，Spark及机器学习系统化架构，NLP文本相似度，数据挖掘-中文分词，隐马+推荐算法CB、CF，分类算法 NB朴素贝叶斯，聚类算法 Kmeans，课程的内容有一定的深度，需要同学们加倍的努力与探索。
===============课程目录===============
(1)\【01】0经验小白-基础预科
├─【01】Linux安装.mp4
├─【02】环境准备nat配置.mp4
├─【03】hadoop集群搭建-1.mp4
├─【04】hadoop集群搭建-2.mp4
├─【05】python初步.mp4
(2)\【02】训练课-学前准备
├─【01】学前准备 1.mp4
├─【02】学前准备 2.mp4
(3)\【03】训练课-正式课
(4)\【04】大数据、机器学习-架构搭建工具包
├─apache-hive-0.13.0-bin.tar.gz
├─apache-storm-0.9.3.tar.gz
├─hbase-0.98.24-hadoop1-bin.tar.gz
├─jdk-6u45-linux-x64.bin
├─jieba-master.zip
├─SecureCRT_win_7.3.rar
├─vim.tgz
├─VMwareTools.Cn.rar
├─VMwareWorkstation12ZhuCeJi.rar
├─zookeeper-3.4.5.tar.gz
(5)\【05】Mac电脑集群搭建独立教程
├─mac_centos安装.mp4
├─Mac集群搭建指引.txt
(6)\【06】大数据、机器学习-精华电子书
(8)\【01】0经验小白-基础预科\python初步代码
├─python_test.tgz
(9)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构
(10)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法
(11)\【04】大数据、机器学习-架构搭建工具包\Hadoop1.x安装包
├─hadoop-1.2.1-bin.tar.gz
(12)\【04】大数据、机器学习-架构搭建工具包\Hadoop2.x安装包
├─hadoop-2.6.1.tar.gz
├─hadoop-native-64-2.6.0.tar
(13)\【04】大数据、机器学习-架构搭建工具包\linux iso
├─CentOS-6.5-x86_64-bin-DVD1.iso
├─CentOS-6.5-x86_64-bin-DVD2.iso
(14)\【04】大数据、机器学习-架构搭建工具包\镜像包
├─CentOS_6.5_最原始的环境.rar
├─hadoop集群vm镜像（m+s1+s2）.rar
(15)\【06】大数据、机器学习-精华电子书\【01】基础教材
├─《Hadoop大数据实战手册》林中天.pdf
(16)\【06】大数据、机器学习-精华电子书\【02】Vim操作指导
├─Vim基本操作思维导图.pdf
(17)\【06】大数据、机器学习-精华电子书\【03】大数据-机器学习资料；目录中文件数:14个
├─hadoop大数据平台应用案例详细分析.pdf
├─Hadoop技术内幕 深入理解MapReduce架构设计与实现原理.pdf
├─Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理.pdf
├─Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理.pdf
├─Hadoop权威指南(第2版).pdf
├─hadoop权威指南第三版(原版).pdf
├─PYTHON自然语言处理中文版.pdf
├─人工智能：一种现代方法 （第2版中文版）1.pdf
├─人工智能：复杂问题求解的结构和策略.pdf
├─推荐系统实践.pdf
├─数据挖掘概念与技术(中文版).pdf
├─机器学习〔中文版〕.pdf
├─机器学习实战.pdf
├─神经网络与机器学习  原书第3版_PDF电子书下载 高清 带索引书签目录_sample.pdf
(18)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【01】推荐系统简介 01
├─推荐系统简介1.mp4
(19)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【02】推荐系统简介 02
├─推荐系统简介2.mp4
(20)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【03】MapReduce基础 01
├─mapreduce基础1.mp4
(21)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【04】MapReduce基础 02
├─mapreduce基础2.mp4
(22)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【05】Storm
├─Storm 01.mp4
(23)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【06】Zookeeper
├─Zookeeper 01.mp4
(24)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【07】HBase 01
├─Hbase 1.mp4
(25)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【08】HBase 02
├─Hbase 2.mp4
(26)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【09】Hive 01
├─Hive1.mp4
(27)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【10】Hive 02
├─Hive2.mp4
(28)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【11】Flume
├─Flume1.mp4
(29)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【12】Spark 01
├─Spark1.mp4
(30)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【13】Spark 02
├─Spark2.mp4
(31)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【14】Spark Streaming
├─Spark Streaming1.mp4
(32)\【03】训练课-正式课\【01】生态架构\【15】Spark SQL
├─Spark SQL1.mp4
(33)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【01】前期铺垫 （必看）
├─前期铺垫.mp4
(34)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【02】常见业务详解
├─常见业务（搜索引擎 广告系统 推荐系统）.mp4
(35)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【03】系统架构 01
├─系统架构.mp4
(36)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【04】系统架构 02
├─系统架构2.mp4
(37)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【05】NLP-文本相似度 01
├─NLP文本相似度 1.mp4
(38)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【06】NLP-文本相似度 02
├─NLP文本相似度 2.mp4
(39)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【07】数据挖掘-中文分词 01
├─数据挖掘-中文分词 01.mp4
(40)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【08】数据挖掘-中文分词 02
├─数据挖掘-中文分词 02.mp4
(41)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【09】数据挖掘-隐马+推荐算法 01
├─隐马+推荐算法CB 01.mp4
(42)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【10】数据挖掘-隐马+推荐算法-02
├─隐马+推荐算法CF.mp4
(43)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【11】数据挖掘-分类算法
├─分类算法 NB （朴素贝叶斯）.mp4
(44)\【03】训练课-正式课\【02】数据挖掘与算法\【12】数据挖掘-聚类算法
├─聚类算法 Kmeans.mp4