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根据云计算市场中及运维流程中最易受攻击的漏洞为展开点，诠释攻击原理并透析其中防护手段，是保护服务器免受攻击，升职加薪的一剂良药！ 课程目录： 【IT教程网】Web安全渗透（封面图）

资源名称：大嘴巴漫谈数据挖掘 PDF 内容简介： 《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》从最基本的概率统计学开始，全面、系统、形象而又深入地描述了数据挖掘的基础概念、应用领域以及常用算法。其中每一种数据挖掘算法都辅以通俗易懂的实例，读者能够在直观性、趣味性中学习算法的具体流程，明白算法的实现过程。通过《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》的学习，读者可以对数据挖掘的概念、应用和算法技术有一个清晰的理解和认识，并可以熟悉相关统计学的基本原理。 《大嘴巴漫谈数据挖掘（全彩）》适合想从事数据挖掘方面的工作的初学者、数据分析爱好者、分析师，以及一线的数据挖掘开发人员参考阅读，也适合客户经理针对如何开展针对性的营销活动，避免客户流失而阅读学习，更适合产品经理阅读，因为针对如何预测产品的目标用户，促进用户活跃和业务有效使用，靠经验已经不行了，数据才最有说服力，更适合企业管理者将其作为一本通俗易懂的数据挖掘基础读物阅读学习，对下属的工作方向给予指导，以及适合教师学生数据挖掘课程辅导之用。 作者简介： 易向军：北京科技大学计算机硕士学历，长期工作于互联网和电信领域，目前创办dazui8.com，致力于数据挖掘知识的宣传推广以及相关技术的研发探索。新浪微博：http://weibo.com/yixiangjun78 @易向军-数据 浅醉斛觞意渐乱，浮生聚散人堪愁   资源目录：第一境昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路…… /10 1.1数据挖掘简介 / 11开篇点题引五问 /12大数据中求价值 /13定义概述归特点 /14知识决策跨领域 /15架构特征多形式 /17数据立方展多维 /19功能挖掘四大类 /22分类刻画类标识 /23数据聚类辨亲疏 /24预测未来训模型 /25关联源自购物篮 /27模型过程方法论 /28十大算法成经典 /32 1.2数据挖掘应用 /33行业推广多应用 /34用户为王放心中 /36指导运营全周期 /37定位目标寻用户 /38精准营销成闭环 /39交叉产品有关联 /40细分用户刻画像 /41用户体验模型化 /43指标评测建体系 /44流失预警保用户 /45跟踪评估验效果 /47第二境衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴…… /48 2.1概率定义 /49浮生难料尽偶然 /50一枚硬币抛正反 /51引出随机小试验 /53样本空间样本点 /54事件三分包万象 /55试验频率需频繁 /58次数无限值极限 /59描述概率定特点 /60古典概型等可能 /61事件B后A在前 /62求出概率称条件 /65独立事件A和B /67抽签中奖公平性 /71常用概率两公式 /76交空并全划样本 /77综合状态全概率 /78前因后果贝叶斯 /80 2.2随机变量 /81随机试验数量化 /82统计规律双类型 /83离散变量分布律 /84硬币抛掷是一零 /85分布函数连续型 /87函数求导得密度 /89高斯分布称正态 /91标准正态分位点 /95 2.3数字特征 / 98随机变量有特征 /98平均取值是期望 /100方差衡量偏离值 /101标准开根同量纲 /103变量关系协方差 /104相关系数相关度 /105研究总体要抽样 /108抽样分布统计量 /109 2.4参数估计 /111最小二乘估参数 /112极大似然大概率 /116区间估计置信度 /119 2.5假设检验 / 123总体假设来检验 /124服从正态抽样本 /125统计量中验假设 /126弃真取伪两错误 /127显著检验小概率 /128小概率中拒绝域 /130检验流程出决策 /131已知总体方差值 /132检验中验均值 /133第三境众里寻她千百度，蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处。 /134 3.1关联规则 / 135购物篮中找关联 /136数据事务若干项 /137事务空间含项集 /138置信支持提升度 /142规则源于频繁项 /145 k项连接和剪枝 /146生成非空规则集 /148关联效果来评估 /149 3.2决策树 /155决策思维成树形 /156分类预测工作流 /161原理基于信息熵 /162信息增益条件熵 /164节点拆分选特征 /170 3.3贝叶斯 /186预测分类贝叶斯 /187类别概率要最大 /188分类数据新预测 /195 3.4聚类分析 / 196物以类聚人以群 /197样本变量定矩阵 /198 R型Q型换空间 /199距离度量相似度 /200系数聚类统计量 /202标准样本选欧氏 /203层次聚合归大类 /205 3.5神经网络 /209神经网络神经元 /210神经元中有加权 /211输入映射输出层 /213求出误差调参数 /214权重偏置学习率 /216实例分析模型流 /217 3.6线性回归 /222研究身高引回归 /223单自变量归一元 /224最小二乘估回归 /226数据差异总离差 /228分为解释和误差 /229判定系数拟合度 /230多元回归建方程 /231回归面中展二元 /233求得回归系数解 /234衡量拟合验效果 /236 3.7逻辑回归 /237因变量中二分类 /238二项逻辑回归式 /240极大似然解方程 /242预测分类符合率 /244 3.8因子分析 /245相关变量纳因子 /246因子构造筑模型 /248因子载荷统计性 /251衡量信息共同度 /252方差贡献重要性 /253因子分析四步曲 /254构造因子求载荷 /255旋转因子得命名 /260因子组合求得分 /265 3.9信度分析 /268设计问卷来调研 /269信度检验可靠性 /270 3.10效度分析 /272结构方程协方差 /273测量模型内外生 /276结构模型潜变量 /279效度分析路径图 /280提出假设依理论 /281固定负荷识模型 /282相关阵中估参数 /283 资源截图：

资源名称：Hadoop2.x基础课程 教程内容： 00_课程大纲介绍 01_Hadoop2.x简介及核心项目简介 02_Hadoop2.x生态圈简介 03_Hadoop 2.x 源码编译(Linux 64位操作系统) 04_Hadoop 2.x 目录结构说明 05_导入源码至Eclipse 06_HDFS 框架架构一览介绍 07_YARN 框架架构一览介绍 08_Hadoop 2.x 伪分布式环境安装 09_HDFS WEB UI深入讲解、服务启动日志分析、NN与SNN关系讲解 10_HDFS Shell命令和文件系统权限检查设置讲解 11_启动YRAN服务、WEB UI界面讲解、运行PI程序、MR历史服务器启动 12_回顾 Hadoop 2.x 伪分布式环境安装、启动服务、运行WordCount程序 13_Hadoop Deamons 三种启动方式，并分析启动脚本 14_三种启动方式的关系、SSH 协议、公钥登录、无密钥登录和配置详解 15_Hadoop 2.x 默认配置文件讲解及进行调优配置 16_MapReduce 程序相关日志讲解 17_如何阅读Hadoop 2x.官方Reference 18_阅读Reference单节点配置YARN 19_Hadoop 2.x官方Reference阅读续

资源名称：炼数成金Hadoop视频 教程内容： 1.Hadoop的源起与体系介绍 2.Hadoop的源起与体系介绍 3.Hadoop的源起与体系介绍 4.实施Hadoop集群 5.实施Hadoop集群 6.实施Hadoop集群 7.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战 8.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战 9.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战 10.Map-Reduce体系架构 11.Map-Reduce体系架构 12.Map-Reduce体系架构 13.Map-Reduce数据分析之一，API实战 14.Map-Reduce数据分析之一，API实战 15.Map-Reduce数据分析之一，API实战 16.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例 17.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例 18.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例 19.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例 20.HBase体系架构与安装 21.HBase体系架构与安装 22.HBase体系架构与安装 23.HBase体系架构与安装 24.HBase数据分析与建模，实战案例剖析 25.HBase数据分析与建模，实战案例剖析 26.HBase数据分析与建模，实战案例剖析 27.Hive体系架构安装与HiveQL，应用案例1 28.Hive体系架构安装与HiveQL，应用案例2 29.Pig安装与Pig Latin语言，应用案例1 30.Pig安装与Pig Latin语言，应用案例2 31.Pig安装与Pig Latin语言，应用案例3 32.Pig安装与Pig Latin语言，应用案例4 33.hadoop高级介绍 34.hadoop高级介绍 35.hadoop高级介绍 36.hadoop高级介绍 37.hadoop高级介绍 38.hadoop高级应用 39.hadoop高级应用 40.hadoop高级应用 41.hadoop高级应用 42.hadoop高级应用 43.Hadoop集群安装 44.HBASE分布式安装

资源名称：大数据真实案列分析《HadoopSpark企业应用实战》11月份班 教程内容： 授 课 对 象 商业智能（BI）和企业数据仓库（EDW）的管理人员、建模人员、分析和开发人员、系统管理员等； 有意将Hadoop生态系统中的组件，作为现有EDW的补充，或未来替代产品的项目负责人及开发人员； 企业中牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人； Hadoop企业级应用、整合项目的成员、负责人、开发人员 熟悉Hadoop生态系统，想了解和学习Hadoop与Spark整合在企业应用实战案例的朋友。 课 程 大 纲 本课程会介绍 Hadoop / Spark 各组件的架构，但不会涉及任何安装的内容，安装的教程、录像视频什么的网上到处都是，讲安装太浪费时间~ Hadoop/Spark环境的安装请大家自行解决，建议用Cloudera CDH或者Hortonworks HDP  本课程目标是：给大家分享一些在网上不能随便就搜到的内容和窍门，展示企业线上生产系统中应用 Hadoop、Spark 的成功案例，以及与现有企业BI平台整合的方案 第一周：企业级Hadoop/Spark应用概述，Hadoop/Spark生态系统与现有企业级应用的整合 企业级集群部署、数据管理、任务调度、集群监控 Hadoop架构介绍、Spark / Shark 介绍 Spark与Hadoop的关系 现有Hadoop架构的种种问题和限制 企业数据仓库的选型，Hadoop世界与EDW世界中的TPC（TPC DS与TPC H） Hadoop世界中的DBA 成本考量 —— 人？物？物是人非…… 第二周：Hadoop Eco System 进阶应用基础知识 HDFS / MapReduce / Yarn / Hive / Impala / Oozie 进阶应用、资源分配及调优 玩转Hive ETL高级应用：权限管理、external table、partition、中文支持、HiveServer2 JDBC接口 Hive的Windowing and Analytics Functions Hive 0.13的新功能 Impala与Hive对比，各种Hints：Hive的Map Join，Impala的SHUFFLE Join（partitioned join） 第三周：进阶应用实例 — 物流/广告/电商/零售/互联网行业Hadoop大数据应用 企业级应用实例1：物流行业 — 订单跟踪 —〉 Hive通过external table、partition、动态partition与NFS结合使用创建数据表，避免LOAD DATA —〉 Hive和Impala的Join优化Hints，MapJoin、Shuffle Join 实例 企业级应用实例2：广告行业 — 基于用户行为分析的用户归类标签 (客户画像) —〉 Hive复合数据类型array —〉 array与collect_set、collect_list、array_contains、sort_array —〉 impala的group_concat —〉 array与lateral view、LATERAL VIEW OUTER 企业级应用实例3：电商/零售行业 — 简单的推荐系统 Recommender System 实现 (基于用户标签/客户画像) —〉 Hive复合数据类型map、str_to_map、map_keys、map_values，map与lateral view —〉 通过Hive、Impala转换函数进行数据保护，确保企业应用信息安全（通过translate进行简单数据脱敏Data Masking —〉 HiveServer2 JDBC接口实例应用、中文支持Bug纠错 —〉 Hive的窗口和分析函数入门（row_number、rank、dense_rank等） 企业级应用实例4：互联网行业 — 访问量业绩报表 —〉 Hive的窗口和分析函数进阶（NTILE、CUME_DIST、PERCENT_RANK、LEAD、LAG、FIRST_VALUE、LAST_VALUE等） —〉 ROWS BETWEEN ... AND ... （CURRENT ROW，rows PRECEDING，rows FOLLOWING） 本周总结 —— 物流/广告/电商/零售/互联网行业Hadoop企业级大数据应用方案经验教训总结 第四周：Hadoop & Spark / Shark 进阶应用基础知识 HBase / ZooKeeper / Sqoop / Graphite / Ganglia 进阶应用及调优，Spark / Spark SQL / Shark 简介 HBase Shell 与 HBase REST API 应用 HBase的Region进阶应用Compact、Split与Merge HBase进阶脚本应用：jruby ｓｃｒｉｐｔ HBase与Hive的整合高级应用：binary(byte) value，lateral view explode Hive 0.13：posexplode+ Spark / Spark SQL / Shark 架构介绍、Spark Scala / Python 开发介绍 第五周：进阶应用实例 — Hadoop/Spark平台企业级开发框架 Hadoop生态系统中为企业级开发提供的测试框架应用实例 Spark实现“物流行业 — 订单跟踪 SLA”的实例，Scala语言及Python语言实现，Spark SQL + Parquet文件实现，Spark Scala Maven项目实例 HBase开发实例：REST API使用、JRuby脚本编写、Region进阶应用 与Continuous Integration系统整合的可能 —— 软件/互联网行业Hadoop企业级开发框架 第六周：Hadoop & Spark / Shark 企业级应用整合 HBase与Hive整合的大坑 HBase Python 客户端 happybase 使用介绍、编程实例 HBase Coprocessor与HBase + Hive 特征特点比较、分别适用的场景 企业中应用 HBase，Hive，Impala，Spark / Shark 的注意事项，资源分配方案 Hadoop与现有企业级BI平台的整合 Pentaho PDI / Kettle Oracle or In-Memory Database MicroStrategy / Tableau 第七周：进阶应用实例 — Hadoop / Spark 企业级大数据BI应用整合 互联网行业时间序列(time series data)数据处理实例 —— 整合 HBase 与 Hive：增量数据与全量数据，冷数据与热数据分治 互联网行业时间序列(time series data)数据处理实例 —— 整合 Spark 与 HBase Spark 访问 HBase 数据实例：通过 Spark 对 HBase 表进行 scan，Scala语言处理 HBase 返回值 Result 类中 KeyValue 对象的 ByteBuffer / ByteArray 通过 Kettle / Spoon 工具整合Hadoop与现有RDBMS的企业级BI解决方案 其它整合Hadoop与RDBMS构建企业级BI应用平台的可能（如使用PostgreSQL FDW，使用Presto的JDBC connector等） —— 互联网行业Hadoop企业级大数据BI应用整合方案 第八周：总结与展望 企业级大数据应用总结 构建企业大数据团队探讨 Hadoop方面工作面试秘籍：应用开发方向、数据分析方向、技术架构方向、团队带头人 现有几大Hadoop平台比较：Cloudera CDH，Hortonworks HDP，MapR Hadoop大数据还能干什么？通过Spark整合Streaming与Batch processing？ 金融 / 工业 / 能源 / 智慧城市 / 医疗行业 / Smart Data 德国汽车、新能源行业的大数据创新项目分享 德国医疗行业大数据应用现状 Hadoop大数据企业应用面临的问题)

资源名称：云计算安全架构、战略、标准与运营 资源截图：

根据企业网站的架构设计，对日志分析，47层负载均衡，高并发等方面进行深入剖析。 课程目录： 千锋Linux视频教程-01大型网站高并发解决方案LVS

资源名称：详解微软Windows Azure云计算平台 资源截图：

资源名称：Hadoop视频教程套餐下载-零基础大数据实战培训教程配文本项目案例 教程内容： Avro数据序列化系统(1) Avro数据序列化系统(2) Chukwa集群监控系统(1) Chukwa集群监控系统(2) Flume日志收集系统(1) Flume日志收集系统(2) Greenplum架构(1) Greenplum架构(2) Greenplum架构(3) Greenplum架构(4) Hadoop2.0YARN深入浅出(1) Hadoop2.0YARN深入浅出(2) Hadoop2.0YARN深入浅出(3) Hadoop2.0YARN深入浅出(4) Hadoop2.0YARN深入浅出(5) Hadoop2.0YARN深入浅出(6) Hadoop商业应用案例(1) Hadoop商业应用案例(2) Hadoop的体系 Hadoop的起源 HBase案例分析 HBase编程实践 MapReduce多语言编程(1) MapReduce多语言编程(2) MapReduce高阶实现(1) MapReduce高阶实现(2) Sqoop数据交换工具(1) Sqoop数据交换工具(2) 安装Greenplum(1) 安装Greenplum(2)

教程名称：京东大数据分析与创新应用