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一、大数据工程师是什么？大数据工程师是利用大数据技术处理大量数据的专业技术人员，他们负责数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘，并对这些数据加以利用、管理、维护和服务。大数据工程师的工作内容包括但不限于数据处理、数据分析、架构设计、技术创新、团队协作和业务理解等多个方面。大数据工程师的工作不仅限于技术层面，还包括与团队成员的沟通协作以及对业务需求的深入理解，以确保能够为企业提供有价值的数据分析和决策支持，推动企业的发展和创新。二、如何成为大数据工程师1.什么是大数据？顾名思义，大数据首先最明显的特点就是数据量足够大，互联网大厂里面的数据量基本上原始日志单日的数据量能达到PB级别，经过处理后的中间表在TB级别，最终在平台上展示可以人工分析的数据最多只能是GB级别的统计级别数据，数据量太大对分析师、产品、以及领导层做决策帮助不大。2.什么场景需要大数据？比如说你现在在一个叫买买的购物APP里想买件衣服，在你疯狂逛APP的时候其实你的每一个行为都被日志记录了下来，并保存到数仓里面，比如一次点击，从A页面点击进了a商品，从B直播购买了b商品，并且分享给了你的朋友，整个行为都会被记录下来用于分析你的购买习惯，同时算法也会通过这些大数据给你的每一个商品展示位推荐一系列商品，最后按照一个打分高低，选取分数最高的展示给你。3.大数据工程师是做什么的？大数据工程师就是把这些PB级的数据加工至可以人工分析帮助决策的GB级别甚至MB级别，用于各个BI系统、推荐系统、数据分析系统、算法等系统里面。三、大数据工程师的要求大数据工程师的要求主要包括学历、专业背景、技术能力、工作经验、语言能力以及其他要求。1、学历要求：通常要求具备本科及以上学历，专业背景与大数据相关。对于初级、中级和高级大数据工程师的报考条件，学历要求有所不同。初级要求中专、大专学历或本科及以上学历，中级要求中专、大专学历或本科及以上学历，并有相关工作经验或初级证书，高级要求中专、大专学历或本科及以上学历，并有相关工作经验或中级证书。2、专业背景：需要具备计算机科学、数学、统计学等相关专业背景。这些专业背景有助于理解和应用大数据工程中的相关技术。3、技术能力：需要熟练掌握大数据相关技术，如Hadoop、Spark、Kafka等，并且具备数据挖掘、数据分析、数据可视化等方面的技能。这些技能是大数据工程师不可或缺的能力，有助于有效地处理海量数据并进行数据分析和挖掘。4、工作经验：申请者需要具备一定的实际工作经验，能够独立完成大数据相关的项目。对于不同级别的证书考试，工作经验的要求也不同。四、大数据主要是学啥大数据主要学：Java编程技术，Java编程技术是大数据学习的基础；Linux命令，对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的；Hadoop，这是大数据开发的重要框架；Hive，Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能等。五、大数据工程师有前途吗这个是肯定有的，大数据工程师是一个有前途的职业。从行业需求来看，大数据技术在各行各业的应用不断扩大，导致行业对大数据技术专业人才的需求日益旺盛。很多企业和机构都急需具备大数据分析和处理能力的人才，为大数据工程师提供了广阔的就业机会。此外，随着大数据技术的发展和普及，以及人工智能、云计算、物联网等技术的不断进步，大数据工程师的职能也在不断扩展，未来职业前景将会更加广阔。从薪资待遇方面来看，大数据工程师是一个高薪职业。在美国，大数据工程师的平均年薪较高，而在中国的一些一线城市，大数据工程师的年薪也在30万人民币以上。大数据行业的平均薪资已经达到了较高的水平，特别是在大城市，薪资水平更是可观。此外，大数据工程师的职业发展路径清晰，从实习工程师到首席工程师/架构师，每个阶段都有对应的职位和薪水，且薪水具有竞争力。综上所述，大数据工程师是一个前景广阔、薪资待遇优厚的职业选择。但是，也需要注意到入行门槛相对较高，需要学习常见的大数据技术栈、精通SQL及维度建模或Java等技术，并需要熟悉业务。

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今天抽空跟大家讨论一下关于成为AI人工智能算法工程师的条件是什么？众所周知，AI人工智能是当前最热门的技术之一，那么需要掌握哪些技术才能胜任这一职位呢？我们今天就来唠一唠。算法工程师是一个很高端的岗位，要求有很高的数学水平和逻辑思维能力，需要学习高等数学、离散数学Q、线性代数、数据结构和计算机等课程。专业要求:计算机、通信、数学、电子等相关专业。学历要求:本科及其以上学历，大多数都是硕士及其以上学历。语言要求:英语要求熟练，基本上可以阅读国外相关的专业书刊。另外，还必须要掌握计算机相关的知识，能够熟练使用仿真工具MATLAB等，必须要掌握一门编程语言。那算法工程师到底具体需要哪些知识第一个：肯定就是数学和统计学数学和统计学是算法工程师必备的基础知识，要掌握线性代数、概率论、统计学等知识，才能理解和应用各种机器学习算法和模型。第二个：数据结构和算法数据结构和算法是算法工程师必备的知识，需要熟练掌握各种数据结构和算法，如数组、链表、树、图、排序、查找、动态规划等，以便能够设计和实现高效的算法。第三个：编程语言和工具算法工程师需要熟练掌握至少一门编程语言，如Python、C++等，并熟悉常用的开发工具和框架，如Git、JupyterNotebook、PyTorch等。第四个：深度学习深度学习是机器学习的一个子集，常见的深度学习算法包括受限波尔兹曼机、DeepBeliefNetworks、卷积网络、堆栈式自动编码器等。第五个：算法基础算法工程师需要掌握算法基础，包括线性代数、概率论与数理统计、数据结构、算法分析与设计等方面的知识。当然还有很多，在此就不一一列举，主要分为4个部分：数学基础、编程能力、算法基础、实战。接下来，我们聊聊大家最关心的薪资这块。算法岗位薪资方面：在前几年，算法岗的薪资确实是比开发岗要高很多，可以称之为红利期。但最近几年，算法和开发岗有趋于拉平的意思，但是相对来说，同级情况下，算法岗还是要高1~2k的样子。领域分类：算法岗位的方向还是很多的，一方面是按技术领域，可以划分为计算视觉(CV)，自然语言处理（NLP），AIGC，语音算法等等。另一方面是按行业领域，分成气象、交通、工业。。。等等等等。方向不一样，技术栈相差非常大了。优缺点在薪资方面，算法打赢开发。在难度方面，算法打赢开发。在工作强度方面，开发打赢算法。在岗位数量方面，开发打赢算法。在职业周期长度方面，算法打赢开发。（这也是一些焦虑状态下的程序员对算法岗动心的原因）在职业发展上限方面，算法打赢开发。最后我们来谈谈十大基础算法都有哪些。一、选择排序过程简单描述：首先，找到数组中最小的那个元素，其次，将它和数组的第一个元素交换位置(如果第一个元素就是最小元素那么它就和自己交换)。其次，在剩下的元素中找到最小的元素，将它与数组的第二个元素交换位置。如此往复，直到将整个数组排序。这种方法我们称之为选择排序。二、插入排序我们在玩打牌的时候，你是怎么整理那些牌的呢？一种简单的方法就是一张一张的来，将每一张牌插入到其他已经有序的牌中的适当位置。当我们给无序数组做排序的时候，为了要插入元素，我们需要腾出空间，将其余所有元素在插入之前都向右移动一位，这种算法我们称之为插入排序。三、冒泡排序1、把第一个元素与第二个元素比较，如果第一个比第二个大，则交换他们的位置。接着继续比较第二个与第三个元素，如果第二个比第三个大，则交换他们的位置….四、希尔排序五、归并排序六、快速排序七、计数排序八、桶排序九、基数排序十、堆排序

今天给大家讲讲关于AI，打通视觉，NLP，机器学习，深度学习，推荐搜索，AIGC，大模型等等这些当下最热门技术，我将从以下9个方面给大家做详细讲解关于AI人工智能算法工程师的相关知识。阶段一：从AI全面认知到基础夯实-行业认知&Python&必备数学阶段二：从AI核心技术理论体系构建到项目实战：机器学习&深度学习阶段三：构建AI的数据驱动力--数据预处理工程阶段四：AI深度学习框架实战-Pytorch从基础到进阶阶段五：AI核心算法+方法——经典深度学习模型实战阶段六：AI计算机视觉核心技术与项目实战-工业&医疗与直播&自动驾驶等主流领域阶段七：AIGC火热领域技术与项目-文本图像生成&扩散模型等阶段八：NLP自然语言处理与LLM大语言模型应用实战阶段九：AI工程师入行&转化&就业&面试指导首先，我们先来说说什么是人工智能：人工智能（ArtificialIntelligence），简称为AI，是一门集多学科于一体的综合性技术科学。它的核心目的是创造出能够模拟人类思维能力的机器，使其具备感知、思考和决策的能力。自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支。它的核心目标是让计算机能够理解和生成人类自然语言，这包括了文本、语音等多种形式的人类语言输入输出。机器学习是一门人工智能的科学，其核心在于计算机通过对数据的学习和经验积累来自动提升性能。深度学习是机器学习的一个子领域，它受到人类大脑神经网络的启发，旨在模拟人类的学习过程。生成式人工智能——AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent），是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。大模型是指包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型。接下来，我们讲解环境的安装配置：安装CPU版本PyTorch#创建PyTorch环境condacreate-ntorch2python==3.10#进入环境condaactivatetorch2#安装cpu版本pytorchpipinstalltorch==2.0.0torchvision==0.15.1torchaudio==2.0.1--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cpu验证CPU版是否安装成功importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())输出2.0.0+cpuFalseTensor存储的数值Tensor可以用多种方法进行初始化。下面给出例子：直接传数据Tensor可以直接从数据进行创建，数据类型会自动适应。importtorchdata=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)print(x_data)使用Numpy数据可以通过Numpy矩阵中进行创建importtorchimportnumpyasnpnp_array=np.array([[1,2],           [3,4]])x_np=torch.from_numpy(np_array)print(x_np)利用已有tensor根据已有的数据形式（形状，数据类型），创建出新的tensorimporttorchdata=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)#保持了x_data的数据属性与形状x_ones=torch.ones_like(x_data) print(f"OnesTensor:\n{x_ones}\n")#保持x_data的形状，重新定义x_data的数据属性x_rand=torch.rand_like(x_data,dtype=torch.float) print(f"RandomTensor:\n{x_rand}\n")最后到案例部分：案例1：导入两个列表到Dataset举一个例子，fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderclassMyDataset(Dataset):#继承自Dataset  def__init__(self,):#定义数据集包含了什么东西    self.x=[iforiinrange(10)]    self.y=[2*iforiinrange(10)]  def__len__(self):#返回数据集的总长度    returnlen(self.x)  def__getitem__(self,idx):#当数据集被读取时，需要返回的数据    returnself.x[idx],self.y[idx]my_dataset=MyDataset()my_dataloader=DataLoader(my_dataset)forx_i,y_iinmy_dataloader:  print("x_i=",x_i,"y_i=",y_i)输出x_i= tensor([0]) y_i= tensor([0])x_i= tensor([1]) y_i= tensor([2])x_i= tensor([2]) y_i= tensor([4])x_i= tensor([3]) y_i= tensor([6])x_i= tensor([4]) y_i= tensor([8])x_i= tensor([5]) y_i= tensor([10])x_i= tensor([6]) y_i= tensor([12])x_i= tensor([7]) y_i= tensor([14])x_i= tensor([8]) y_i= tensor([16])x_i= tensor([9]) y_i= tensor([18])案例2：导入Excel数据到Dataset中dataset只是一个类，因此数据可以从外部导入，我们也可以在dataset中规定数据在返回时进行更多的操作，数据在返回时也不一定是有两个。fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimportpandasaspdclassMyDataset(Dataset):#继承自Dataset  def__init__(self,data_loc):#定义数据集包含了什么东西    data=pd.read_excel(data_loc)    self.x1,self.x2,self.x3,self.x4,self.y=data['x1'],data['x2'],data['x3'],data['x4'],data['y']  def__len__(self):#返回数据集的总长度    returnlen(self.x1)  def__getitem__(self,idx):#当数据集被读取时，需要返回的数据    returnself.x1[idx],self.x2[idx],self.x3[idx],self.x4[idx],self.y[idx]if__name__=='__main__':  data_loc="模仿数据读取.xlsx"  my_dataset=MyDataset(data_loc)  my_dataloader=DataLoader(my_dataset,batch_size=2)  forx1_i,x2_i,x3_i,x4_i,y_iinmy_dataloader:    print(f"x1_i={x1_i},x2_i={x2_i},x3_i={x3_i},x4_i={x4_i},y_i={y_i}")

大数据工程师2023版体系课，10月升级版35周，源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集下载！大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简单来说，大数据就是结构化的传统数据再加上非结构化的新数据。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。大数据包含哪些技术：Zookeeper是一个分布式的、开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。它的作用主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置,那么和这个地方配置相同的所有地方都可以获得变更,省去了手动拷贝配置的繁琐,还很好地保证了数据的可靠和一致性,同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息,可以监控集群中机器的变化,实现了类似于心跳机制的功能。Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。HBase是一种Key/Value系统,部署在hdfs上,克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点,与Hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。Impala是对Hive的一个补充,可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQLonHadoop,用来进行大数据实时查询分析。通常来说，在我们最终查看数据报表，或者使用数据进行算法预测之前，数据都会经历以下这么几个处理环节：数据采集：是指将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中。数据存储：海量的数据，需要存储在系统中，方便下次使用时进行查询。数据处理：原始数据需要经过层层过滤、拼接、转换才能最终应用，数据处理就是这些过程的统称。一般来说，有两种类型的数据处理，一种是离线的批量处理，另一种是实时在线分析。数据应用：经过处理的数据可以对外提供服务，比如生成可视化的报表、作为互动式分析的素材、提供给推荐系统训练模型等等。计算机要对输入的单词进行计数：如果采用集中式计算方式，我们要先算出一个单词如Deer出现了多少次，再算另一个单词出现了多少次，直到所有单词统计完毕，将浪费大量的时间和资源。如果采用分布式计算方式，计算将变得高效。我们将数据随机分配给三个节点，由节点去分别统计各自处理的数据中单词出现的次数，再将相同的单词进行聚合，输出最后的结果。

MK体系课-大数据工程师2023版（35周）分享下载，源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集，资料齐全下载！想要学好大数据需掌握以下技术：1.Java编程技术2.Linux命令3.Hadoop4.Hive5.Avro与Protobuf6.ZooKeeper7.HBase8.phoenix9.Redis10.Flume11.SSM12.Kafka13.Scala14.Spark15.Azkaban16.flink下面我们就来学习一下HDFS中的一些常见的shell操作其实hdfs后面支持很多的参数，但是有很多是很少用的，在这里我们把一些常用的带着大家一块学习一下，如果大家后期有一些特殊的需求，可以试着来看一下hdfs的帮助文档直接在命令行中输入hdfsdfs，可以查看dfs后面可以跟的所有参数注意：这里面的[]表示是可选项，<>表示是必填项首先看第一个ls命令查看hdfs根目录下的内容，什么都不显示，因为默认情况下hdfs中什么都没有其实后面hdfs的url这一串内容在使用时默认是可以省略的，因为hdfs在执行的时候会根据HDOOP_HOME自动识别配置文件中的fs.defaultFS属性所以这样简写也是可以的实战：WordCount案例开发前面我们通过理论层面详细分析了单词计数的执行流程，下面我们就来实际上手操作一下。大致流程如下：第一步：开发Map阶段代码第二步：开发Reduce阶段代码第三步：组装Job在idea中创建WordCountJob类添加注释，梳理一下需求：需求：读取hdfs上的hello.txt文件，计算文件中每个单词出现的总次数hello.txt文件内容如下：helloyouhellome最终需要的结果形式如下：hello2me1you1

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分享一套大数据课程——大数据工程师2023版，33周全，源码+课件+电子书+软件+包升级。全面构建五大能力体系，轻松应对多种岗位需求项目驱动式学习，知其然更知其所以然一、大数据基础· Linux系统使用· Shell脚本开发· Hadoop集群搭建二、离线数据采集计算· 海量数据采集· 海量数据计算· OLAP数据分析· 函数式编程· 内存数据高效计算· 从0~1构建数仓三、实时数据采集计算· 实时数据缓存能力· 内存数据存储能力· NOSQL数据存储能力· 新一代实时数据计算能力· 流式SQL计算能力四、全文检索引擎· 海量数据检索能力· 多条件组合查询能力· 中文词库热更新能力· 检索引擎SQL查询能力五、数据中台· 数据中台架构设计能力· 数据加工总线架构设计  能力· 基于SparkSQL的通用  引擎封装能力· 基于FlinkSQL的通用  引擎封装能力实战：电商数据仓库实战：直播平台关系三度推荐V1.0+V2.0实战：开发仿百度搜索引擎实战：数据中台大屏

大数据工程师2023版升级版33周，视频+源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集下载！大数据开发有两种开发方向，一种是基于Hadoop和Spark开发大数据平台应用，另一种是基于大数据开源组件开发公司需求的一种完善的大数据系统平台，大数据开发主要偏向于使用计算机编程类的知识。关于大数据开发工程师需要具备的技能，需要充分了解一下当前大数据的几个就业方向，可以参考下主流互联网行业的部门架构、职责和JD，大数据开发工程师，总体来说有这么几类，不同的公司叫法不一样：①数仓开发工程师②算法挖掘工程师③大数据平台开发工程师（应用）④大数据前端开发工程师 大数据主要学大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。  旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。大数据技术主要涉及以下方面的内容:1.数据存储与管理：包括传统的关系型数据库以及分布式NoSQL数据库等。2.数据处理与分析：利用数据挖掘和机器学习等技术，对海量数据进行加工分析，以发现其中的价值。3.海量数据的开发与应用：包括海量数据处理框架Hadoop和Spark等技术的开发应用等。4.数据可视化与展示：将数据结果通过各种直观和易懂的方式呈现出来，以帮助人们更好地理解和利用大数据。5.数据安全和隐私保护：如何保证大数据的安全性和隐私性是大数据技术发展中的重要课题之一

大数据工程师2023版（23年7月升级版33周），视频+源码+PDF课件+电子手册+软件下载地址+接口数据集下载！课程涉及一下内容：1、Linux在大数据领域，Linux是一种常用的操作系统，它提供了丰富的命令行工具和功能，用于处理和分析大数据。Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的UNIX工具软件、应用程序和网络协议。它支持32位和64位硬件。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想，是一个性能稳定的多用户网络操作系统。2、HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。3、HDFSHDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（highthroughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（largedataset）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streamingaccess）文件系统中的数据。4、MapReduceMapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上5、Flumeflume是高可用，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。用户行为日志通过前端平台存储到logservice中，通过flume的实时采集发过来的信息，然后发送到大数据平台上6、Hivehive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。7、HBaseHBase–HadoopDatabase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于FayChang所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（FileSystem）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。8、ImpalaImpala是一个MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎：是一个用C++和Java编写的开源软件；用于处理存储在Hadoop集群中大量的数据；性能最高的SQL引擎（提供类似RDBMS的体验），提供了访问存储在Hadoop分布式文件系统中的数据的最快方法。9、ScalaScala全称为ScalableLanguage，即“可伸缩的语言”，之所以这样命名，是因为它的设计目标是希望伴随着用户的需求一起成长。Scala是一门综合了面向对象和函数式编程概念的静态类型的编程语言，它运行在标准的Java平台上，可以与所有的Java类库无缝协作。10、SparkApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使Spark在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。11、KafkaKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统（消息引擎系统），它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。12、RedisRedis（RemoteDictionaryServer)，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API13、FlinkApacheFlink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。14、ClickHouseClickHouse是一个完全的列式数据库管理系统，允许在运行时创建表和数据库，加载数据和运行查询，而无需重新配置和重新启动服务器，支持线性扩展，简单方便，高可靠性，容错。15、ElasticsearchElasticsearch是位于ElasticStack核心的分布式搜索和分析引擎。Logstash和Beats有助于收集、聚合和丰富您的数据并将其存储在Elasticsearch中。Kibana使您能够以交互方式探索、可视化和分享对数据的见解，并管理和监控堆栈16、数据中台数据中台是一个数据仓库，介于底层海量数据湖（“后台”）和用户界面消费（“前台”）之间，像一个有规则的“货架仓库”。其建造目的是为了节省成本和激发下游用户创造能力，最终实现效率提升与价值增值。

分享课程——零基础网络爬虫工程师教程，附代码+课件。  本课程属于小肩膀教育《零基础一站式网络爬虫教程》的网络爬虫部分，会从爬虫基本原理讲起，之后讲解各种爬虫需要的工具包，比如requests、bs4、xpath和正则表达式。接着讲解常规的网络爬虫技术，包括文字、图片、音乐、视频的爬虫，然后是JS逆向，包含设备指纹、CookieHook、webpack、debugger等技术。  密码学对于网络爬虫也是很重要的，因此还讲了JS和Python版本的MD5，AES，SHA，RSA以及它们的Hook。此外，还有websocket，万能转发方案，selenium配置和指纹抹除，最后讲了浏览器补环境。适合人群：适合对网络爬虫感兴趣的人适合想进行网络爬虫实战的人适合对JS逆向感兴趣的人你将会学到：你将学习到深入的网络爬虫技术，从基础爬虫，到JS逆向技术，再到密码学，最后学习补环境

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跟工程师学嵌入式开发：基于STM32和μCOS-Ⅲ

Linux云计算运维工程师路线图（集群、虚拟化、K8S、Docker、智能化、Python大数据）课程分享从目前市场发展情况以及应用率来说，Linux云计算的就业前景是非常不错的，至少在未来十年都是非常不错的职业，市场上对于Linux人才需求量很大，就业薪资待遇也是非常不错，有百分之八十的公司都在使用Linux；学习Linux之后可以从业的岗位也是非常多的，比如说：Linux运维工程师Linux运维平台研究工程师运维开发工程师运维总监大数据运维工程师系统运维架构师随着互联网的高速发展、网站规模越来越大、架构越来越复杂，对网络运维工程师的需求也会越来越急迫，特别是对有经验的人才需求量大，而且职业发展前景非常好。Linux云计算运维工程师路线图（集群、虚拟化、K8S、Docker、智能化、Python大数据）持续更新第一阶段Linux基础环境搭建篇第二阶段Linux磁盘管理第三阶段Linux网络篇第四阶段Docker篇  第五阶段Kubernetes（K8S）篇 第六阶段Shell基础+实战 地七阶段搜索引擎运维篇+logstash日志收集第八阶段自动化运维第九阶日志监控系统Promethus第十阶段K8S监控方案第十一阶段大型在线教育运维项目

分享一套Python量化交易的视频教程——《Python量化交易工程师养成实战-金融高薪领域》，2023年5月完结新课，课程一共14章，提供配套的源码+PDF课件下载！《Python量化交易工程师养成实战-金融高薪领域》课程将深入浅出讲解股票量化交易策略原理与代码实现，详细讲解股票量化交易涉及的金融知识、数学应用以及编程技巧，并实现真实有效的量化交易策略案例。大家学完本课程后，可基本掌握量化交易所涉及的金融知识、数学知识以及计算机编程知识，达到量化交易开发工程师水平，可独立开发量化交易策略。课程大纲：基础金融知识：量化交易分类股票交易维度和概念股价影响因素数学应用：量化交易中的概率统计股票时间序列统计分析编程实战：股票量化交易编程基础量化交易编程框架使用金融知识：量化选股量化择时因子分析数学应用：股价均线算法股票K线图算法MACD算法&KDJ算法财务因子算法编程实战：量化交易策略核心函数13+函数实现量化交易数据获取5大因子项量化选股编程15+量化指标函数择时编程金融知识：经典量化交易策略详解数学应用：常见策略回测指标算法常用因子分析指标算法经典量化交易策略算法编程实战：量化交易策略回测编程实战因子分析编程实战经典量化交易策略编程实战技术分析类策略·MA均线量化交易策略·多均线量化交易策略·KD指标量化交易策略·BOLL指标量化交易策略·能量型指标量化交易策略多股票持仓量化交易策略·新能源股票轮动量化交易策略·大市值股票量化交易策略·低估值股票量化交易策略看清趋势，为你带来量化交易高实用课程，进军量化交易开发工程师非金融出身的你，也能把握金融科技、证券/基金等行业的新兴岗位机会去繁从简-系统化学习量化交易知识·系统掌握量化三要素：金融知识+数理 统计应用+计算机编程·带你从量化交易小白成长到量化交易 开发工程师，争取一站直达实战教学-理论结合实战上手更高效·20+股票交易分析及选股案例实战·20+公司内部在用的真实量化策略·案例都是金融类，技术提升很专注拿来即用-真实有效的量化交易策略实战·融合讲师金融量化领域多年研发一手经验·精选9+个工业级量化交易策略·手把手带你进行可复用的综合量化交易项 目实战

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