第1节 Linux常用命令全面解析

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第2节 玩转Linux系统：Linux目录结构

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第3节 玩转Linux系统：Linux文件权限管理

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第4节 玩转Linux系统：Linux软件安装

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第5节 玩转Linux系统：Vim工具

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第6节 玩转Linux系统：使用Shell命令行

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第7节 玩转Linux系统：Shell脚本

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第8节 Linux管道与重定向操作指南

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第1节 MySQL与大数据：MySQL数据库简介

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第2节 MySQL与大数据：MySQL操作命令

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第3节 MySQL与大数据：MySQL数据类型简介

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第1节 Python认识与安装

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第2节 Python基础语法

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第3节 Python流程控制

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第4节 Python函数

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第5节 Python类和对象

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第6节 Python模块

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第7节 Python正则表达式

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第1节 大数据时代的Hadoop解析：掌握数据处理的新境界

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第2节 大数据存储之Hadoop HDFS

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第1节 MapReduce技术分布式计算的要素

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第2节 大数据分析案例之Hadoop MapReduce：掌握实现高效数据处理的技巧

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第3节 MapReduce编程实践：快速实现单词计数程序

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第4节 MapReduce实现数据Join操作的原理与技术

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第5节 基于Hadoop MapReduce的二次排序程序

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第6节 大数据处理中的去重合并实现

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第7节 倒排索引实现案例分析

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第1节 HBase基础知识与架构（一）

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第2节 HBase基础知识与架构（二）

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第3节 HBase基础知识与架构（三）

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第4节 HBase基础知识与架构（四）

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第5节 HBase的核心架构与应用实践

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第1节 Redis全方位应用指南（一）

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第2节 Redis全方位应用指南（二）

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第3节 Redis全方位应用指南（三）

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第4节 Redis全方位应用指南（四）

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第1节 Flume组件与工作原理（一）

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第2节 Flume组件与工作原理（二）

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第3节 Flume组件与工作原理（三）

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第4节 基于Flume的实时文件监控与HDFS存储方案探究

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第5节 Flume和Kafka在实时日志收集中的协同作用及应用场景分析

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第1节 Kafka组件及其应用（一）

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第2节 Kafka组件及其应用（二）

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第3节 实现高效数据传输：Kafka与Flume的整合

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第1节 Hadoop大数据技术在新闻热度分析中的应用实践（一）

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第2节 Hadoop大数据技术在新闻热度分析中的应用实践（二）

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第3节 Hadoop大数据技术在新闻热度分析中的应用实践（三）

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第4节 Hadoop大数据技术在新闻热度分析中的应用实践（四）

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第5节 Hadoop大数据技术在新闻热度分析中的应用实践（五）

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第1节 实战演练：可视化工具在日志分析中的应用（一）

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第2节 实战演练：可视化工具在日志分析中的应用（二）

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第3节 实战演练：可视化工具在日志分析中的应用（三）

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第4节 实战演练：可视化工具在日志分析中的应用（四）

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第5节 实战演练：可视化工具在日志分析中的应用（五）

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第6节 实战演练：可视化工具在日志分析中的应用（六）

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第1节 实时大数据处理利器：Storm流式计算框架应用探究（一）

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第2节 实时大数据处理利器：Storm流式计算框架应用探究（二）

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第3节 实时大数据处理利器：Storm流式计算框架应用探究（三）

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第4节 实时大数据处理利器：Storm流式计算框架应用探究（四）

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第1节 实战演练：构建物联网数据采集与存储系统（一）

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第2节 实战演练：构建物联网数据采集与存储系统（二）

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第3节 实战演练：构建物联网数据采集与存储系统（三）

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第4节 实战演练：构建物联网数据采集与存储系统（四）

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第5节 实战演练：构建物联网数据采集与存储系统（五）

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第6节 实战演练：构建物联网数据采集与存储系统（六）

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第7节 实战演练：构建物联网数据采集与存储系统（七）

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第8节 实战演练：构建物联网数据采集与存储系统（八）

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第1节 实现优雅的函数式编程：Scala高级应用与实践（一）

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第2节 实现优雅的函数式编程：Scala高级应用与实践（二）

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第3节 实现优雅的函数式编程：Scala高级应用与实践（三）

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第4节 实现优雅的函数式编程：Scala高级应用与实践（四）

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第1节 从入门到精通：掌握Spark分布式计算框架及其应用（一）

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第2节 从入门到精通：掌握Spark分布式计算框架及其应用（二）

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第3节 从入门到精通：掌握Spark分布式计算框架及其应用（三）

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第4节 从入门到精通：掌握Spark分布式计算框架及其应用（四）

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第5节 从入门到精通：掌握Spark分布式计算框架及其应用（五）

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第1节 析游戏数据：数据分析方法与实践（一）

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第2节 析游戏数据：数据分析方法与实践（二）

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第3节 析游戏数据：数据分析方法与实践（三）

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第4节 析游戏数据：数据分析方法与实践（四）

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第5节 析游戏数据：数据分析方法与实践（五）

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第6节 析游戏数据：数据分析方法与实践（六）

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第7节 析游戏数据：数据分析方法与实践（七）

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第8节 析游戏数据：数据分析方法与实践（八）

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第1节 分类模型概述

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第2节 逻辑回归算法详解：从原理到实现

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第3节 支持向量机算法详解：从原理到实现

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第4节 决策树模型：基于树结构的分类与回归算法

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第5节 朴素贝叶斯分类器：基于概率模型的分类算法

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第6节 模型效能测量方法: 探索性评估

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第1节 聚类模型概述

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第2节 基于K-Means算法的聚类分析实践

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第3节 用户分群与营销策略：基于K-Means算法的实践案例分析

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第4节 基于密度的聚类算法：从原理到实践

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第5节 聚类算法性能评估：评估指标与实现方法介绍

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第1节 基于Apriori算法的关联规则挖掘：实现原理与算法流程

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第2节 提高数据挖掘效率的FP-Growth算法在实践中的应用

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第3节 挖掘关联规则：从基础理论到实际应用

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第4节 精准营销概述

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第5节 推荐算法在火锅店精准营销中的应用

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第1节 回归模型的概述

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第2节 线性回归算法的应用与实践

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第3节 多项式回归算法的实现与优化

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第4节 回归模型评估方法：指标与应用

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第1节 数据挖掘项目实战：环境大数据分析与应用

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第2节 数据挖掘与机器学习实践：预测黑色星期五购物季的商品销售（一）

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第3节 数据挖掘与机器学习实践：预测黑色星期五购物季的商品销售（二）

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第1节 Bilbili番剧排行数据爬取及分析

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第1节 电影评论情感分析

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第1节 用户行为大数据分析

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第1节 主成分方法在人脸识别上的应用

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第1节 基于分类算法的购买行为研究

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