IBM工程师讲解

当前话题为您枚举了最新的 IBM工程师讲解。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

IBM DB2 9.7 内部培训资料(IBM 工程师讲解,IBM DBA 必备)上卷
包含以下 PDF 文件: DB29.7_概览.pdf DB29.7_DB2规划.pdf DB29.7_安全性.pdf DB29.7_访问DB2数据.pdf DB29.7_处理DB2对象.pdf DB29.7_数据并发性.pdf DB29.7_XQuery.pdf DB29.7-730.pdf
IBM DB2 9.7内部培训资料(IBM工程师讲解,IBM DBA必读)下卷!
DB29.7_DB2服务器管理.pdf DB29.7_DB2数据放置.pdf DB29.7_DB2监控DB2活动.pdf DB29.7_DB2实用工具.pdf DB29.7-731.pdf DB2v9_Backup_and_Recovery.pdf EW02_DB2v9_Architecture.pdf EW03_DB2v9_Instances_and_Databases_attach1.pdf
Matlab开发工程师指南
Matlab开发工程师的角色涉及使用Matlab进行数据分析、算法开发和模型设计。作为一名Matlab程序员,您需要掌握Matlab的各种功能,以便高效地解决复杂问题。
2017 大数据工程师指南
流式计算 日志收集 编程语言 数据分析挖掘 数据搜索/可视化 机器学习 算法 云计算 大数据通用处理平台 分布式协调 分布式存储 存储格式 数据库 资源调度 工作流调度 机器学习工具 数据安全 部署工具 数据分析/数据仓库(SQL 类) 消息队列
大数据工程师技能树
大数据工程师技能树 想要成为一名合格的大数据工程师,需要掌握哪些技能呢?以下技能树为您提供方向: 基础技能: 编程语言:Java, Python, Scala 数据结构与算法 Linux 操作系统 数据库原理 大数据框架: Hadoop 生态系统:HDFS, MapReduce, YARN, Hive, Pig Spark 生态系统:Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming NoSQL 数据库:HBase, Cassandra, MongoDB 消息队列:Kafka, RabbitMQ 数据处理与分析: 数据清洗与预处理 数据建模与分析 数据可视化 机器学习算法 其他技能: 云计算平台:AWS, Azure, GCP 数据安全与隐私 团队协作与沟通 掌握以上技能,您将具备构建和维护大数据平台的能力,并能够从海量数据中提取有价值的信息,为企业决策提供数据支持。
工程师的Matlab编程指南
这本非常经典的Matlab教材特别适合高年级的学生。
2022数据库系统工程师考试试题一讲解
2022年软考数据库系统工程师试卷一,数据库设计案例讲解视频。
大数据工程师关键技能清单
在大数据领域,工程师需要掌握一系列关键技能,这些技能构成了他们成功的基础。
Oracle数据库开发工程师
PL/SQL Developer是一个整合开发环境,专为创建针对Oracle数据库的应用程序而设计。PL/SQL是一种过程化SQL语言,通过增强常规SQL语句的编程能力,使得数据操作和查询语句能够组织在PL/SQL代码的过程单元中。它利用逻辑判断、循环等结构来实现复杂功能和计算。PL/SQL的特性仅限于Oracle数据库,MySQL目前不支持该技术。
大数据工程师简历必备要素
一份优秀的大数据工程师简历需要清晰展示以下信息: 个人信息 姓名 联系方式(电话 & 邮箱) LinkedIn 个人资料链接 (可选) GitHub 个人资料链接 (可选) 个人简介 简洁概述您的专业背景、技能和职业目标。 工作经验 公司名称 职位 工作时间 主要职责和成就 教育背景 学位 专业 学校名称 毕业时间 技能 编程语言: Java, Python, Scala 等 大数据技术栈:Hadoop, Spark, Kafka 等 数据库技术:MySQL, PostgreSQL, NoSQL 等 数据仓库和ETL工具: Talend, Informatica, SQL Server Integration Services 等 数据分析和可视化工具:Tableau, PowerBI, QlikView 等 机器学习和人工智能框架:TensorFlow, PyTorch 等 云服务平台: AWS, Azure, Google Cloud 等 DevOps工具:Docker, Kubernetes, Jenkins 等 项目经验 项目名称 项目描述 使用的技术