《全棧數據之門》初稿完成

《全棧數據之門》(暫定書名)是末學近5年來工做技能的積累,從8個月前開通公衆號寫的第一篇起,中間也不知度過了多少個寂寞的夜晚。python

寫文章原本就是一個很費力的活,何況寫書要求還得高些。算法

原計劃寫的是七章,每章七篇,共計七七得四十九篇。只是在寫做過程當中,捨棄了部分原計劃的篇幅。感受以目前的功力,或是寫不出特點,或是沒有好的應用場景,或是沒有寫做的動力,或是……總之,理由老是能夠找出來的,正如男人老是能夠找到出軌的理由同樣好笑。框架

捨棄了部分篇幅,也增長或者替換了部份內容,所以目前仍是七個章節,只是每章節只餘六篇文章,共講六七得四十二篇。六這個數字,其實也是極好的,正合了八卦中每一卦六爻的數,何況,看過《鹿鼎記》的朋友,應該都知道有本書叫《四十二章經》的嘛,也許四十二這個數字也還不差。機器學習

對於暫時棄而不用的素材,或許再過3、五年,屆時若是技術上還有大境界上的提高,再彙編成冊,也未可知。分佈式

若是此書能叫《全棧數據之門》(具體書名還得再與出版社編輯討論才定),那麼也許下一本就叫《全棧數據之路》。正如同登山通常,入了門,還得找條路上山。工具

目前的字數統計在12萬左右,因有部分代碼與結論直接截圖了,統計字數會吃虧一些。oop

言歸正傳,數量多少也許並不過重要,我相信讀者也更關心書的質量。這也正是末學完成初稿卻還未交稿的緣由。由於,接下來是二稿的開始。學習

在二稿中還有不少的事情要作,還須要修正大量的細節,目前能想到的有以下:大數據

  1. 修正錯別字,修正標點符號,讓文章能讀通、可讀通。編碼

  2. 增長更多的圖表,讓文章表述更清晰。

  3. 給文章增長可讀性,也許就應該多扯淡,讓觀點在扯淡或者比喻中更加顯現,而不是生硬的文字。

  4. 完善每章的引言,除了六篇正文外,引言原本就是在計劃中的。

  5. 統一文章中的風格,包括使用的環境,演示數據,這又是一個大工程。

  6. 調整部分文章的內容,盡能夠多增長小標題,讓文章更有條理。也會修正部分的描述,讓整本書看起來,會更加的順暢。

  7. (先作完上面的,其它的想到再作,目標不要太多)。

固然,若是有更好的建議,也請留言或者回復公衆號,讓我知道。

下面附上目前的初稿大綱,看了大綱,若是想幫忙審稿或者參與改進,請聯繫我。

圖片描述

01 Linux,自由之光(6篇/6篇)

0x10【引言】Linux引言
0x11【初稿】Linux基礎,從零開始
0x12【初稿】Grep與Sed,文本處理
0x13【初稿】數據琅琊棒,假裝者AWK
0x14【初稿】Shell快捷鍵,Emacs入門
0x15【初稿】緣起於Linux,一入Mac誤終身
0x16【初稿】集大成者,集羣安裝

02 Python,數據分析(6篇/6篇)

0x20【引言】Python引言
0x21【初稿】道法天然,Python出洞
0x22【初稿】Anaconda,Ipython
0x23【初稿】美不勝收,Python工具
0x24【初稿】SQL技能,必備MySQL
0x25【初稿】Pandas,數據之框
0x26【初稿】Zeppelin,一統江湖

03 大數據,其大無外(6篇/6篇)

0x30【引言】大數據引言
0x31【初稿】神象住世,Hadoop
0x32【初稿】分治之美,MapReduce
0x33【初稿】Hive基礎,蜂巢與倉庫
0x34【初稿】Hive深刻,實戰經驗
0x35【初稿】SQL與NoSQL,Sqoop爲媒
0x36【初稿】大無所大,生態框架

04 機器學習,人類失控(6篇/6篇)

0x40【引言】機器學習引言
0x41【初稿】Sklearn,機器學習
0x42【初稿】模型評估,交叉驗證
0x43【初稿】數據礦工,一致清洗
0x44【初稿】中文向量,詞袋模型
0x45【初稿】近朱者赤,相親KNN
0x46【初稿】自學數據,神蟒領舞

05 算法預測,佔天卜地(6篇/6篇)

0x50【引言】算法引言
0x51【初稿】很傻很天真,樸素貝葉斯
0x52【初稿】菩提之樹,決策姻緣
0x53【初稿】隨機之美,隨機森林
0x54【初稿】孤立森林,挖掘異常
0x55【初稿】自編碼器,深度之門
0x56【初稿】集體智慧,失控哲學

06 Spark,惟快不破(6篇/6篇)

0x60【引言】Spark引言
0x61【初稿】PySpark,強者聯盟
0x62【初稿】RDD算子,運算之魂
0x63【初稿】神器之父,Scala入世
0x64【初稿】分佈式SQL,蝶戀飛舞
0x65【初稿】DataFrame,加油雄起
0x66【初稿】機器之心,學習ML庫

07 數據科學,全棧智慧(6篇/6篇)

0x70【引言】數據場引言0x71【初稿】數據科學家,必備之Shell0x72【初稿】分析之始,描述統計0x73【初稿】大數據分析,七層基本功0x74【初稿】數據極客,職位信息0x75【初稿】數據科學,七大技能0x76【初稿】色便是空,blank與null

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