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《全栈数据之门》初稿完成

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摘要:全栈数据之门暂定书名是末学近年来工作技能的积累,从个月前开通公众号写的第一篇起,中间也不知度过了多少个寂寞的夜晚。如果此书能叫全栈数据之门具体书名还得再与出版社编辑讨论才定,那么也许下一本就叫全栈数据之路。

《全栈数据之门》(暂定书名)是末学近5年来工作技能的积累,从8个月前开通公众号写的第一篇起,中间也不知度过了多少个寂寞的夜晚。

写文章本来就是一个很费力的活,况且写书要求还得高些。

原计划写的是七章,每章七篇,共计七七得四十九篇。只是在写作过程中,舍弃了部分原计划的篇幅。感觉以目前的功力,或是写不出特色,或是没有好的应用场景,或是没有写作的动力,或是……总之,理由总是可以找出来的,正如男人总是可以找到出轨的理由一样可笑。

舍弃了部分篇幅,也增加或者替换了部分内容,因此目前还是七个章节,只是每章节只余六篇文章,共讲六七得四十二篇。六这个数字,其实也是极好的,正合了八卦中每一卦六爻的数,况且,看过《鹿鼎记》的朋友,应该都知道有本书叫《四十二章经》的嘛,也许四十二这个数字也还不差。

对于暂时弃而不用的素材,或许再过三、五年,届时如果技术上还有大境界上的提升,再汇编成册,也未可知。

如果此书能叫《全栈数据之门》(具体书名还得再与出版社编辑讨论才定),那么也许下一本就叫《全栈数据之路》。正如同爬山一般,入了门,还得找条路上山。

目前的字数统计在12万左右,因有部分代码与结论直接截图了,统计字数会吃亏一些。

言归正传,数量多少也许并不太重要,我相信读者也更关心书的质量。这也正是末学完成初稿却还未交稿的原因。因为,接下来是二稿的开始。

在二稿中还有很多的事情要做,还需要修正大量的细节,目前能想到的有如下:

修正错别字,修正标点符号,让文章能读通、可读通。

增加更多的图表,让文章表述更清晰。

给文章增加可读性,也许就应该多扯淡,让观点在扯淡或者比喻中更加显现,而不是生硬的文字。

完善每章的引言,除了六篇正文外,引言本来就是在计划中的。

统一文章中的风格,包括使用的环境,演示数据,这又是一个大工程。

调整部分文章的内容,尽可以多增加小标题,让文章更有条理。也会修正部分的描述,让整本书看起来,会更加的顺畅。

(先做完上面的,其它的想到再做,目标不要太多)。

当然,如果有更好的建议,也请留言或者回复公众号,让我知道。

下面附上目前的初稿大纲,看了大纲,如果想帮忙审稿或者参与改进,请联系我。

01 Linux,自由之光(6篇/6篇)

0x10【引言】Linux引言
0x11【初稿】Linux基础,从零开始
0x12【初稿】Grep与Sed,文本处理
0x13【初稿】数据琅琊棒,伪装者AWK
0x14【初稿】Shell快捷键,Emacs入门
0x15【初稿】缘起于Linux,一入Mac误终身
0x16【初稿】集大成者,集群安装

02 Python,数据分析(6篇/6篇)

0x20【引言】Python引言
0x21【初稿】道法自然,Python出洞
0x22【初稿】Anaconda,Ipython
0x23【初稿】美不胜收,Python工具
0x24【初稿】SQL技能,必备MySQL
0x25【初稿】Pandas,数据之框
0x26【初稿】Zeppelin,一统江湖

03 大数据,其大无外(6篇/6篇)

0x30【引言】大数据引言
0x31【初稿】神象住世,Hadoop
0x32【初稿】分治之美,MapReduce
0x33【初稿】Hive基础,蜂巢与仓库
0x34【初稿】Hive深入,实战经验
0x35【初稿】SQL与NoSQL,Sqoop为媒
0x36【初稿】大无所大,生态框架

04 机器学习,人类失控(6篇/6篇)

0x40【引言】机器学习引言
0x41【初稿】Sklearn,机器学习
0x42【初稿】模型评估,交叉验证
0x43【初稿】数据矿工,一致清洗
0x44【初稿】中文向量,词袋模型
0x45【初稿】近朱者赤,相亲KNN
0x46【初稿】自学数据,神蟒领舞

05 算法预测,占天卜地(6篇/6篇)

0x50【引言】算法引言
0x51【初稿】很傻很天真,朴素贝叶斯
0x52【初稿】菩提之树,决策姻缘
0x53【初稿】随机之美,随机森林
0x54【初稿】孤立森林,挖掘异常
0x55【初稿】自编码器,深度之门
0x56【初稿】集体智慧,失控哲学

06 Spark,唯快不破(6篇/6篇)

0x60【引言】Spark引言
0x61【初稿】PySpark,强者联盟
0x62【初稿】RDD算子,运算之魂
0x63【初稿】神器之父,Scala入世
0x64【初稿】分布式SQL,蝶恋飞舞
0x65【初稿】DataFrame,加油雄起
0x66【初稿】机器之心,学习ML库

07 数据科学,全栈智慧(6篇/6篇)

0x70【引言】数据场引言
0x71【初稿】数据科学家,必备之Shell
0x72【初稿】分析之始,描述统计
0x73【初稿】大数据分析,七层基本功
0x74【初稿】数据极客,职位信息
0x75【初稿】数据科学,七大技能
0x76【初稿】色即是空,blank与null

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