大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于黑马学习视频之linux的问题,于是小编就整理了4个相关介绍黑马学习***之Linux的解答,让我们一起看看吧。
i节点在文件系统中的作用是什么?
在linux 文件系统中,是以块为单位存储信息的,为了找到某一个文件在存储空间中存放的位置,用i 节点对一个文件进行索引。I 节点包含了描述一个文件所必须的全部信息。所以i 节点是文件系统管理的一个数据结构。黑马程序员学Linux,这些知识点老师都会讲到的,而且讲的会更为细致,更好理解!
想自学大数据,不知道从哪里学起,有什么书籍和学习路线推荐么?
随着互联网的发展,大数据开发是一个比较不错的选择,未来的发展趋势是大数据人工智能,而大数据开发有两个发展方向:一是大数据平台开发,二是大数据应用开发。由于大数据所需要的技术知识比较复杂,想要自学大数据是比较困难的。
其实,零基础小伙伴想学习大数据开发技术,大数据培训是一个比较不错的选择,当然了,小伙伴可以根据自身的基础条件来选择适合自己的学习方式,小伙伴想要自学大数据开发,好的学习路线是必不可少的。
1.学习大数据相关基础知识
学习大数据开发对于零基础小伙伴来讲,在初级阶段肯定是要积累基础知识学习的,学习大数据开发技术知识,需要java、python等编程语言基础,着几种编程语言都是比较容易入门的。
小伙伴通过什么方式学习基础知识呢?小伙伴可以通过大数据***的搜索来获取相关***进行学习,为什么不推荐看书学习呢?在书本上只是学习到了相关的知识结构,并没有大数据***讲的细致,而且还能做到交叉知识点的讲解。
2.学习相关大数据开发知识
小伙伴学习入门了编程基础,接下来的阶段是相关大数据开发平台的知识学习,建议小伙伴可以从Hadoop和Spark开始学起,这两个平台的应用是比较广泛的。在学习大数据开发过程中,小伙伴还需要了解Linux系统的学习,企业对大数据开发人员的要求是熟练掌握Linux系统。
3.项目实战的练习
小伙伴在学习大数据开发过程中,不能只学习基础知识,更重要的是项目实战案例的练习,小伙伴可以通过项目实战来深入理解大数据开发技术知识。
大数据是一个比较复杂的编程学科,不仅需要有编程基础,还需要有较强的思维逻辑能力能力,是比较适合理工科学习的一项编程技术,当然也并不是说理工科外的小伙伴不能学,两者的差距是接受能力的强弱。尚硅谷大数据培训是全程面授教学,以理论实践相结合的教学方式传授大数据开发技术知识,让小伙伴在学习大数据开发技术知识的同时,积累更多的项目实战经验。
作为一名IT从业者,同时也是一名教育工作者,我来回答一下这个问题。
首先,要自学大数据还是具有一定难度的,大数据不仅内容比较多,难度比较高,同时还需要学习者具有一定的场景支撑,比如数据中心等等,所以初学者自学大数据通常需要按照三个阶段来安排学习计划。
学习大数据的第一个阶段要根据自身的知识基础和发展方向来完成一些基础知识的学习,不论是从事大数据开发还是大数据分析,都需要具有一定的程序设计基础,初学者从Java和Python开始学起都是不错的选择。J***a的前期学习难度要大一些,Python则要相对简单一些,而且目前Python语言在大数据领域的应用前景也比较广阔。
学习大数据的第二个阶段是掌握大数据平台的相关知识,大数据领域的诸多岗位任务都离不开大数据平台的支撑,所以学习大数据平台是学习大数据技术的重要环节。学习大数据平台可以从Hadoop和Spark开始学起,一方面这两个平台是开源平台,另一方面这两个平台的应用范围也比较广泛,相关的学习案例也比较多。
相对于编程语言来说,大数据平台的内容相对比较多,而且也具有一定的难度,往往还需要初学者具备一定的Linux操作系统知识,所以如果自身的计算机基础知识比较薄弱,那么也可以从Linux操作系统开始学起。
学习大数据的第三个阶段就是实践阶段,实践阶段最好能够在实习岗位上来完成,一方面实习岗位能够[_a***_]场景支撑,另一方面在实习岗位上也更容易与有经验的技术人员进行交流学习。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
随着互联网技术的发展,大数据行业前景非常被看好,有很多朋友对大数据行业心向往之,却苦于不知道该如何下手,或者说学习大数据不知道应该看些什么书。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天就给大家分享几本那些不容错过的大数据书籍。
1、《数据挖掘》
这是一本关于数据挖掘领域的综合概述,本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著,是一本可读性极佳的教材。它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展,并重点关注近年来该领域重要和最新的课题——数据仓库和数据立方体技术,流数据挖掘,社会化网络挖掘,空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。
2、《Big Data》
这是一本在大数据的背景下,描述关于数据建模,数据层,数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题的书。这本书提供了令人耳目一新的全面解决方案。但不可忽略的是,它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构,以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具,来这些系统。
3、《Mining of Massive Datasets》
这是一本书是关于数据挖掘的。但是本书主要关注极大规模数据的挖掘,也就是说这些数据大到无法在内存中存放。由于重点强调数据的规模,所以本书的例子大都来自web本身或者Web上导出的数据。另外,本书从算法的角度来看待数据挖掘,即数据挖掘是将算法应用于数据,而不是使用数据来“训练”某种类型的机器学习引擎。
学习大数据需要掌握多种技能和工具,包括数据处理、数据存储、数据分析、数据可视化等方面的知识。以下是一些书籍和学习路线的推荐,供您参考:
- 《大数据时代》:这本书是大数据领域的经典著作之一,作者维克托·迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schönberger)和肯尼斯·库克罗(Arnold Kenneth Cukier)详细介绍了大数据的概念、应用、挑战和机遇等方面的知识。
- 《大数据处理与分析》:这本书介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术和工具,包括Hadoop、Spark、MapReduce等。
- 《数据可视化实战》:这本书介绍了数据可视化的概念、原理和实践技巧,包括数据图表、交互式可视化等方面的知识。
- 《Python数据分析实战》:这本书介绍了使用Python进行数据分析和处理的基本技术和工具,包括NumPy、Pandas等。
- 《数据科学家的工具箱》:这本书介绍了数据科学家需要使用的各种工具和技术,包括编程语言、数据处理和分析工具、机器学习算法等。
学习大数据的路线可以分为以下几个阶段:
- 学习编程基础:了解编程语言的基本概念和语法,掌握基本的编程技巧和工具。
- 学习数据处理和分析技术:了解大数据处理和分析的基本概念、技术和工具,包括Hadoop、Spark、MapReduce等。
- 学习数据可视化技术:了解数据可视化的概念、原理和实践技巧,包括数据图表、交互式可视化等方面的知识。
- 学习机器学习和深度学习技术:掌握机器学习和深度学习的基本概念、原理和应用技巧,包括算法、模型、框架等。
- 实践项目:通过实践项目来巩固和应用所学知识,提高实际工作能力。
以上是大数据学习的一些基本路线和参考书籍,希望对您有所帮助。
大数据学习可以从最基础的j***a语言入手,然后去学习Linux&Hadoop生态体系,一些分布式的技术理念,再然后就是学习机器学习,深度学习算法。
阶段一、大数据基础——j***a语言基础方面
(1)J***a语言基础
J***a开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、J***a语言基础、J***a流程控制、J***a字符串、J***a数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
(2)J***aWeb和数据库
数据库、J***aWeb开发核心、J***aWeb开发内幕
推荐书籍:
《Effective J***a中文版》(第2版)
这本书是学习j***a必备书籍,看完这本书也就掌握了入门的基础知识。
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
敢不敢晒一下你学Python时用的第一本书?
如果你自学Python只是看教程的话,你可能学很长时间都入不了门。我知道很多人是经验主义者,不相信别人的那套东西。学习学习,重要的是一边学;一边练习。个人推荐先把基础知识弄懂,可以在b站上找***先学,然后找题目练习,比如说现在头条上有许多爬虫***,可以试着做一下,有什么不懂的就查,然后换一个爬取的内容再试一下等等,目前我也在学习中,菜鸟一个。
初学者书籍推荐:
1、Python编程:从入门到实践
b站***推荐:
1、[小甲鱼]零基础入门学习Python
播放量:906.1万
***风格偏幽默,画面虽然有点偏儿童风格,不像那种扁平化的风格高大上,但配合老师幽默的教学风格倒也显得有点意思,不然播放量也不可能这么高。
python,中文名称为蟒蛇,于1991发行,创始人为荷兰的吉多.范罗苏姆(Guido van Rossum)。
Python是一种计算机解释型语言,可以应用于:
Internet和web的开发;
后端开发;
软件开发;
教育;
科学计算和统计;
老实说,在今年之前,我不知道Python是什么,身边的也没有这方面的人才。
2020年,J***a程序员应该学习哪些技术呢?
当前IT(互联网)行业内有大量的J***a程序员,由于J***a语言是比较典型的全场景编程语言,所以J***a程序员的主攻领域也不尽相同,从IT(互联网)行业的技术发展趋势来看,未来很长一段时间内J***a语言依然有大量的应用场景,但是随着Python、Go等语言的崛起,J***a程序员如果不做技术升级,自身的职场竞争力还是会受到一定的影响。那么,2020年,J***a程序员应该学习哪些技术呢?
1.容器(Docker 和 Kubernetes)
你可能已经听说过 Docker 和 Kubernetes 等容器技术,以及它对 DevOps 团队的影响。Kubernetes 是你可以学习的最重要的工具之一,并且将陪伴你的整个职业生涯。
如今,无论是大型企业还是小型创业公司,几乎每个开发团队都使用 Docker 和 Kubernetes。可以肯定地说,如果你现在开始学习,很有可能在工作中的某个时候用到 Docker 或 Kubernetes。
简而言之,无论你是初级 J***a 开发人员还是经验丰富的资深人士,拥有 Docker 和 Kubernetes 知识对于你的职业发展和工作变动都是至关重要的。
2.云平台(AWS 、GCP 或 Azure)
各种规模和领域的公司现在都在将其环境迁移到云中,以节省成本和更好的可扩展性,这意味着你迟早要需要使用云原生应用程序。
它们对于数据科学,机器学习和人工智能领域中的迅猛发展是紧密相连的,因为只有云才能提供那些***匮乏的模型所需的计算能力。
如果你要学习云平台相关的知识,那么我首先建议你学习 AWS,因为它是最流行和最成熟的云平台。
3.Git
从现在开始,大多数公司都将其项目从 SVN,CVS 迁移到 Git,这也是学习和掌握 Git 的重要时机。
4.大数据
随着大数据和人工智能被列入到“新基建***”,相关领域会陆续释放出更多的发展机会,所以当前的J***a程序员应该重点关注一下大数据和人工智能知识的学习,这不仅能够为自己打开更大的发展空间,同时也会明显提升自身的职场价值。
以上是个人的意见,如果大家还有其它想法,可以在评论区交流。
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