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大數(shù)據(jù)文摘作品

編譯：王一丁、王夢澤、夏雅薇

本文給想進入大數(shù)據(jù)領域的朋友提供了一系列的資源，由淺入深，比如“需要了解的51條大數(shù)據(jù)術語”、“學習python的四個理由”、“十一個必須要參加的大數(shù)據(jù)會議”等有趣的話題。相信各種背景的朋友都會在這篇文章中有所收獲。

之前，我們已就數(shù)據(jù)可視化進行了深入探討。這次，我們將從更基本的概念講起，以便在涉足更復雜的數(shù)據(jù)科學和商業(yè)智能之前能夠真正理解大數(shù)據(jù)。文中會引領大家閱讀介紹大數(shù)據(jù)的相關文章，研究網(wǎng)絡上流傳的大數(shù)據(jù)的概念，查看與大數(shù)據(jù)相關的出版物。

• 數(shù)據(jù)可視化：https://dzone.com/articles/diving-into-data-visualization
• 數(shù)據(jù)科學：https://dzone.com/articles/diving-into-data-science
• 商業(yè)智能：https://dzone.com/articles/big-data-deep-dive-the-business-intelligence-editi

大數(shù)據(jù)社區(qū)(DZone)

查閱DZone上最受歡迎的介紹大數(shù)據(jù)的文章，了解大數(shù)據(jù)的基礎知識，進而明白為什么Apache Kafka和Ignite是大數(shù)據(jù)分析不可或缺的部分，以及為什么你應該學習Python等一系列問題。

1. 大數(shù)據(jù)初學者指南(Kamesh Ganeon作)。

一切都應由大數(shù)據(jù)分析驅動!但大數(shù)據(jù)究竟是什么?你能從中得到什么?閱讀本文知曉答案。

大數(shù)據(jù)初學者指南：https://dzone.com/articles/a-beginners-guide-to-big-data

2. Kafka是什么?(Jean-Paul Azar作)。

Kafka常用于實時流數(shù)據(jù)架構并提供實時分析。閱讀本文可以了解它的具體用例以及它受歡迎的原因。

Kafka是什么：https://dzone.com/articles/what-is-kafka

3. 學習Python的4個理由(Arani Chatterjee作)。

能夠使用Python是攻克大數(shù)據(jù)的先決條件，本文列出了詳細原因。

學習Python的4個理由：

https://dzone.com/articles/4-reasons-you-should-learn-python

4. Apache Ignite是什么?(Dmitriy Setrakyan作)。

Apache Ignite十分簡單，但為了全面了解它，多去回答“Ignite是個……嗎”之類的問題會有幫助。

Apache Ignite是什么：https://dzone.com/articles/what-is-apache-ignite-1

5. 需要了解的51條大數(shù)據(jù)術語(DZone編輯團隊作)。

我們列出了一些關于大數(shù)據(jù)的最重要的定義，能夠糾正你對術語的一些理解錯誤。

需要了解的51條大數(shù)據(jù)術語：

https://dzone.com/articles/48-big-data-terms-you-need-to-know

大數(shù)據(jù)百寶盒

除了DZone之外，更多大數(shù)據(jù)新手感興趣的最近咨詢及會議等內容如下。

6. 11個必須參加的大數(shù)據(jù)會議。

參加一些大型會議，對了解大數(shù)據(jù)世界會有幫助。

11個必須參加的大數(shù)據(jù)會議：

https://blog.capterra.com/big-data-conferences-for-data-analysts/

7. 解釋大數(shù)據(jù)。

在這個介紹短片中，可以了解有關大數(shù)據(jù)的特征、技術和機會。

介紹短片地址：https://v.qq.com/x/page/n03605c3eyv.html

8. 掌握大數(shù)據(jù)分析。

這個網(wǎng)站提供了50門課程、博客、教程等資料，以幫助人們掌握大數(shù)據(jù)分析!查詢此網(wǎng)站來獲得任何與大數(shù)據(jù)領域有關的資料。

掌握大數(shù)據(jù)分析：https://www.ngdata.com/big-data-analysis-resources/

深入研究大數(shù)據(jù)

DZone幾乎在所有與技術相關的主題上都有指南和Refcardz索引(Refcardz：一個提供多種技術速查表的網(wǎng)站)，但如果你對大數(shù)據(jù)特別感興趣，下面這些應該對你最有吸引力。

Refcardz索引：

https://dzone.com/refcardz/apache-spark?chapter=1

9. DZone大數(shù)據(jù)指南：數(shù)據(jù)科學和高級分析。

探索下一代自助服務數(shù)據(jù)準備工具的關鍵功能，深入研究與大數(shù)據(jù)相關的應用程序和語言。

DZone大數(shù)據(jù)指南：

https://dzone.com/guides/big-data-data-science-and-advanced-analytics

10. Apache Spark：大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的引擎。

Spark的簡介，介紹它在大數(shù)據(jù)領域的地位，指導安裝并創(chuàng)建Spark程序，以及對一些常用行為和操作的說明。

Apache Spark：https://dzone.com/refcardz/apache-spark?chapter=1

相關報道：https://dzone.com/articles/the-basics-of-big-data

【本文是51CTO專欄機構大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)譯文，微信公眾號“大數(shù)據(jù)文摘（ id: BigDataDigest）”】

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