本周主要是针对大数据的学习。跟着训练营的日程走，让我对阿里云的产品有了更多的了解。特别是使用机器学习PAI平台，可以直接通过模版来搭建一个基于协同过滤算法的商品推荐系统。然后通过2个晚上的直播学习，自己也可以通过阿里云平台搭建一个可以适合我们小企业使用的数据中台。也希望在这5周的学习结束后，阿里云可以推出更多的训练营活动，让我们不仅可以了解阿里云的产品，也可以让我们通过阿里云平台来搭建适合我们自己小企业的系统和服务。
冬季实战营第五期：轻松入门学习大数据
2022-03-06
106
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
简介：
冬季实战营第五期：轻松入门学习大数据
相关实践学习
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品，是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法，从场景到实践，体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库，助力开发者学习了解先进的技术栈，并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析，赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景，可应用MaxCompute实现数仓搭建，快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理，需要搭建数据仓库？学它！ 没有足够人员和经验来运维大数据平台，不想自建IDC买机器，需要免运维的大数据平台？会SQL就等于会大数据？学它！ 想知道大数据用得对不对，想用更少的钱得到持续演进的数仓能力？获得极致弹性的计算资源和更好的性能，以及持续保护数据安全的生产环境？学它！ 想要获得灵活的分析能力，快速洞察数据规律特征？想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性？学它！ 出品人：阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps
目录
相关文章
|
22天前
|
分布式计算
大数据
Java
大数据-87 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 手写计算圆周率、计算共同好友
大数据-87 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 手写计算圆周率、计算共同好友
34
5
5
|
22天前
|
分布式计算
关系型数据库
MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
44
3
3
|
22天前
|
存储
分布式计算
算法
大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例：1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户
大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例：1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户
47
0
0
|
18天前
|
数据采集
数据可视化
大数据
|
9天前
|
存储
SQL
分布式计算
|
18天前
|
分布式计算
大数据
Linux
大数据体系知识学习（二）：WordCount案例实现及错误总结
这篇文章介绍了如何使用PySpark进行WordCount操作，包括环境配置、代码实现、运行结果和遇到的错误。作者在运行过程中遇到了Py4JJavaError和JAVA_HOME未设置的问题，并通过导入findspark初始化和设置环境变量解决了这些问题。文章还讨论了groupByKey和reduceByKey的区别。
13
1
1
|
18天前
|
分布式计算
Hadoop
大数据
大数据体系知识学习（一）：PySpark和Hadoop环境的搭建与测试
这篇文章是关于大数据体系知识学习的，主要介绍了Apache Spark的基本概念、特点、组件，以及如何安装配置Java、PySpark和Hadoop环境。文章还提供了详细的安装步骤和测试代码，帮助读者搭建和测试大数据环境。
35
1
1
|
21天前
|
存储
机器学习/深度学习
分布式计算
|
1天前
|
存储
安全
大数据
大数据隐私保护：用户数据的安全之道
【10月更文挑战第31天】在大数据时代，数据的价值日益凸显，但用户隐私保护问题也愈发严峻。本文探讨了大数据隐私保护的重要性、面临的挑战及有效解决方案，旨在为企业和社会提供用户数据安全的指导。通过加强透明度、采用加密技术、实施数据最小化原则、加强访问控制、采用隐私保护技术和提升用户意识，共同推动大数据隐私保护的发展。
10
3
3
|
5天前
|
SQL
存储
大数据
热门文章
最新文章
1
深度 ｜ 大数据算法应用的测试发展之路
2
使用MaxCompute访问TableStore（OTS） 简明手册
3
Hadoop迁移MaxCompute神器之DataX-On-Hadoop使用指南
4
丰富、连接、待集成—MaxCompute 生态再出发
5
【大数据干货】数据进入阿里云数加-分析型数据库AnalyticDB（原ADS）的N种方法
6
日交易笔百万级，Ping++的大数据平台架构
7
北京供销大数据集团荣获“2016-2017年度数据中心优秀创新企业奖”
8
企业迎来大数据时代 流控产品持续发展
9
中国 （北京）国际大数据及云计算展览会暨 第四届中国数据分析行业峰会 火热报名中
10
大数据分析的未来图景：万物皆可分析