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摘要：全棧數據之門前言自強不息，厚德載物，自由之光，你是我的眼基礎，從零開始之門文件操作權限管理軟件安裝實戰經驗與，文本處理文本工具的使用家族的使用綜合案例數據工程，必備分析文件探索內容探索交差并補其他常用的命令批量操作結語快捷鍵，之門提高效率光
全棧數據之門 前言 自強不息，厚德載物 0x1 Linux，自由之光 0x10 Linux，你是我的眼 0x11 Linux 基礎，從零開始
01 Linux 之門
02 文件操作
03 權限管理
04 軟件安裝
05 實戰經驗
0x12 Sed 與Grep，文本處理01 文本工具
02 grep 的使用
03 grep 家族
04 sed 的使用
05 綜合案例
0x13 數據工程，必備Shell01 Shell 分析
02 文件探索
03 內容探索
04 交差并補
05 其他常用的命令
06 批量操作
07 結語
0x14 Shell 快捷鍵，Emacs 之門01 提高效率
02 光標移動
03 文本編輯
04 命令搜索
05 Emacs 入門
06 Emacs 思維
0x15 緣起Linux，一入Mac 誤終身01 開源生萬物
02 有錢就換Mac
03 程序員需求
04 非程序員需求
05 一入Mac 誤終身
0x16 大成就者，集群安裝01 離線安裝
02 Host 與SSH 配置
03 sudo 與JDK 環境
04 準備Hadoop 包
05 開啟HTTP 與配置源
06 安裝ambari-server
07 后續服務安裝
08 結語
0x2 Python，道法自然 0x20 Python，靈犀一指 0x21 Python 基礎，興趣為王01 第一語言
02 數據結構
03 文件讀寫
04 使用模塊
05 函數式編程
06 一道面試題
07 興趣驅動
0x22 喜新厭舊，2 遷移301 新舊交替
02 基礎變化
03 編碼問題
04 其他變化
05 2to3 腳本
06 PySpark 配置
07 喜新厭舊
0x23 Anaconda，IPython01 Anaconda
02 安裝與配置
03 pip 與源
04 IPython 與Jupyter
05 結語
0x24 美不勝收，Python 工具01 緣起
02 調試與開發
03 排版與格式化
04 輔助工具
05 實用推薦
0x25 numpy 基礎，線性代數01 numpy 的使用
02 索引與切片
03 變形與統計
04 矩陣運算
05 實用方法
06 結語
0x26 numpy 實戰，PCA 降維01 PCA 介紹
02 數據均值化
03 協方差矩陣
04 特征值與向量
05 數據映射降維
06 sklearn 實現
0x3 大數據，其大無外 0x30 太大數據，極生兩儀 0x31 神象住世，Hadoop01 Hadoop
02 HDFS
03 角色與管理
04 文件操作
05 結語
0x32 分治之美，MapReduce01 map 與reduce 函數
02 分而治之
03 Hello,World
04 Streaming 接口
0x33 Hive 基礎，蜂巢與倉庫01 引言
02 Hive 接口
03 分區建表
04 分區機制
05 數據導入
06 Hive-QL
07 結語
0x34 Hive 深入，實戰經驗01 排序與分布式
02 多表插入與mapjoin
03 加載map-reduce 腳本
04 使用第三方UDF
05 實戰經驗
06 生成唯一ID
0x35 HBase 庫，實時業務01 理論基礎
02 Shell 操作
03 關聯Hive 表
04 數據導入
05 實用經驗
0x36 SQL 與NoSQL，Sqoop 為媒01 SQL 與NOSQL
02 從MySQL 導入HDFS
03 增量導入
04 映射到Hive
05 導入Hive 表
06 從HDFS 導出到MySQL
07 從Hive 導出到MySQL
0x4 數據分析，見微知著 0x40 大數據分析，魯班為祖師 0x41 SQL 技能，必備MySQL01 SQL 工具
02 基礎操作
03 查詢套路
04 join 查詢
05 union 與exists
06 實戰經驗
0x42 快刀awk，斬亂數據01 快刀
02 一二三要點
03 一個示例
04 應用與統計
05 斬亂麻
0x43 Pandas，數據之框01 數據為框
02 加載數據
03 行列索引
04 行列操作
05 合并聚合
06 迭代數據
07 結語
0x44 Zeppelin，一統江湖01 心潮澎湃
02 基本使用
03 SQL 與可視化
04 安裝Zeppelin
05 配置Zeppelin
06 數據安全
07 使用心得
0x45 數據分組，聚合窗口01 MySQL 聚合
02 Spark 聚合
03 非聚合字段
04 Hive 實現
05 group_concat
06 Hive 窗口函數
07 DataFrame 窗口
08 結語
0x46 全棧分析，六層內功01 引言
02 MySQL 版本
03 awk 版本
04 Python 版本
05 Hive 版本
06 map-reduce 版本
07 Spark 版本
08 結語
0x5 機器學習，人類失控 0x50 機器學習，瑯琊論斷0x51 酸酸甜甜，Orange
01 可視化學習
02 數據探索
03 模型與評估
04 組件介紹
05 與Python 進行整合
06 結語
0x52 sklearn，機器學習01 sklearn 介紹
02 數據預處理
03 建模與預測
04 模型評估
05 模型持久化
06 三個層次
0x53 特征轉換，量綱伸縮01 特征工程
02 獨熱編碼
03 sklearn 示例
04 標準化與歸一化
05 sklearn 與Spark 實現
06 結語
0x54 描述統計，基礎指標01 描述性統計
02 Pandas 實現
03 方差與協方差
04 Spark-RDD 實現
05 DataFrame 實現
06 Spark-SQL 實現
07 結語
0x55 模型評估，交叉驗證01 測試與訓練
02 評價指標
03 交叉驗證
04 驗證數據
05 OOB 數據
0x56 文本特征，詞袋模型01 自然語言
02 中文分詞
03 詞袋模型
04 詞頻統計
05 TF-IDF
06 結語
0x6 算法預測，占天卜地 0x60 命由己做，福自己求 0x61 近朱者赤，相親kNN01 樸素的思想
02 算法介紹
03 分類與回歸
04 k 與半徑
05 優化計算
06 實例應用
0x62 物以類聚，Kmeans01 算法描述
02 建立模型
03 理解模型
04 距離與相似性
05 降維與可視化
06 無監督學習
0x63 很傻很天真，樸素貝葉斯01 樸素思想
02 概率公式
03 三種實現
04 sklearn 示例
05 樸素卻不傻
0x64 菩提之樹，決策姻緣01 緣起
02 Orange 演示
03 scikit-learn 模擬
04 熵與基尼指數
05 決策過程分析
06 Spark 模擬
07 結語
0x65 隨機之美，隨機森林01 樹與森林
02 處處隨機
03 sklearn 示例
04 MLlib 示例
05 特點與應用
0x66 自編碼器，深度之門01 深度學習
02 特征學習
03 自動編碼器
04 Keras 代碼
05 抗噪編碼器
0x7 Spark，唯快不破 0x70 人生苦短，快用Spark 0x71 PySpark 之門，強者聯盟01 全棧框架
02 環境搭建
03 分布式部署
04 示例分析
05 兩類算子
06 map 與reduce
07 AMPLab 的野心
0x72 RDD 算子，計算之魂01 算子之道
02 獲取數據
03 過濾與排序
04 聚合數據
05 join 連接
06 union 與zip
07 讀寫文件
08 結語
0x73 分布式SQL，蝶戀飛舞01 SQL 工具
02 命令行CLI
03 讀Hive 數據
04 將結果寫入Hive
05 讀寫MySQL 數據
06 讀寫三種文件
0x74 DataFrame，三角之戀01 DataFrame
02 生成數據框
03 合并與join
04 select 操作
05 SQL 操作
06 自定義UDF
07 三角之戀
0x75 神器之父，Scala 入世01 Spark 與Scala
02 Scala REPL
03 編譯Scala
04 sbt 編譯
05 示例分析
06 編譯提交
0x76 機器之心，ML 套路01 城市套路深
02 算法與特征工程
03 管道工作流
04 OneHotEncoder 示例
05 ML 回歸實戰
06 特征處理與算法
07 擬合與評估
0x8 數據科學，全棧智慧 0x80 才高八斗，共分天下 0x81 自學數據，神蟒領舞01 機器學習
02 語言領域
03 Python 數據生態
04 相關資料
05 書籍推薦
06 性感的職業
0x82 數據科學，七大技能01 七大技能
02 SQL 與NoSQL 技能
03 Linux 工具集
04 Python 或者R 語言生態
05 Hadoop 與Spark 生態
06 概率、統計與線性代數
07 機器學習與深度學習
08 業務及雜項
09 結語
0x83 大無所大，生態框架01 計算生態
02 離線計算
03 交互分析
04 實時處理
05 算法挖掘
06 發行版本
07 其他工具
0x84 集體智慧，失控哲學01 數據是寶
02 一分為二
03 回歸統一
04 聚少成多
05 你中有我
06 從小看大
07 大事化小
08 少即是多
0x85 一技之長，一生之用01 一技之長
02 數據分析相關
03 Python 相關
04 Hadoop 相關
05 Spark 相關
06 模型相關
07 算法相關
08 一生之用
0x86 知識作譜，數據為棧01 知識作譜
02 理論基礎
03 Python
04 分析與可視化
05 大數據
06 ETL 與特征工程
07 機器學習與深度學習
08 工具與庫
09 全棧為用
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摘要：終于，可以給各位關心全棧數據之門的親人朋友一個交待了經過出版社三個多月的編輯與排版，目前已經編輯完成了最后的版本。書名最后定為全棧數據之門，是因為全棧的概念太大了。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVIBpi?w=988&h=608); 終于，可以給各位關心《全棧數據之門》的親人、朋友一個交待了！ 經過出版社三個多月的編輯與排版，目前已經編輯...
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