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第四阶段:算法、R语言、数据挖掘分析 | |
学习版块 | 学习内容 |
算法、R语言数据挖掘分析 | 算法是解决问题的策略机制,是解决问题的核心方法。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。数据挖掘是基于数据进行数据建模得到数据规律从而进行事实预测的技术。本节以R语言为环境学习包括但不限于聚类、回归、正则化、决策树、集成算法、降维算法、神经网络等算法,来实现数据挖掘相关能力并为后续学习机器学习、人工智能等相关技术提供基础。使学员从工具使用者变为真正问题的解决者 |
用户画像推荐系统项目 | 基于电商网站的业务数据、访问日志构建用户的画像描述用户特征为后续精准营销提供数据基础。通过收集业务系统数据库中结构化数据、日志系统中访问日志信息构建基于hive的数据仓库,使用spark作为计算引擎实现用户画像。基于协同过滤算法实现基于商品的推荐系统,为电商网站商品推荐提供支持。通过收集日志系统信息到kafka、获取用户画像数据作为数据来源,通过sparkstraming作为计算引擎实现商品推荐 |
数据建模师。这个职位与数据挖掘工程师还是有本质区别的。数据建模师,更多偏向于中、小数据量,而且其使用更多更多是统计学的方法,而数据挖掘中的例如:决策树、神经网络、SVM等在这里是根据不会涉及的。当然二者有一个共同之处都是,针对很具体的问题,都是会解决某个具体问题,例如:营销反应率,你就可能历史的邮箱、短信的反应情况,来建模型进行预测,从而提高邮件反应率,或者减少对用户来说的“垃圾”邮箱,提高用户体验。所以从掌握的技能上讲,这二者就有很大的区别,数据建模师其实很少会提到算法这个词,更多说使用什么模型,有感觉吗?但是从实务界来看,这二个模型越来越没有明确的分工。
误区一:数据分析工程师可有可无。大数据分析师并不像如何成为一名程序员那么有章可循。高校也没有专门的数据分析专业,有的也是传统统计学范畴的,大数据分析师就是一个边缘职位,可有可无,招聘一枚懂数据库查询的人就可以搞定。
误区二:数据分析师岗位定位不明确。数据分析师是软件工程师吗,做编程吗,是管理层吗,是商务人员吗,属于市场或销售人员吗。天天跟数据打交到,很少看你写代码呢,管理决策不都是领导和老板说了算吗,你也没客户,也没做市场营销啊。数据分析师什么也不是,工作任务就是找找数据、整理整理数据表、做做各种报表、写写 ppt、打打小报告了。
大数据讲师
大数据讲师
成立:2002年
随着大数据技术的快速发展,人们对于大数据从业人员的需求日益增长。哈尔滨大数据培训应运而生,为想要从事大数据行业的人们提供了强有力的支持。
课程特色
1. 实战性强:课程内容注重实战操作,使学员能够真正掌握大数据技术应用。
2. 课后指导:课后提供多种辅助学习资料,并为学员提供1对1答疑服务,帮助学员解决学习难题。
3. 教师专业:拥有多年大数据从业经验的专业老师亲自授课,确保学员学到的内容是实际应用的。
课程目标
1. 熟练使用大数据分析工具,包括但不限于Hadoop、Spark等。
2. 掌握大数据处理和分析的基本理论知识,能够据此进行数据分析、数据挖掘等工作。
3. 理解大数据应用的发展趋势,掌握未来大数据工作发展的方向和技巧。
学习对象
1. 欲从事大数据行业的初学者。
2. 已有一定基础的大数据从业人员,希望提升自己技能的人。
3. 对大数据领域感兴趣,想要了解相关知识的人。
课程内容
1. 大数据处理和分析的基本理论知识。
2. Hadoop、Spark等大数据分析工具的介绍和实现。
3. 大数据应用案例的分析和模拟。
4. 实际操作演练,包括数据采集、预处理和模型训练等。
学习时长
本课程学习时间为3个月,每周2次课,每次课程时长2小时。
收费范围
本课程收费范围为3500元至5500元不等,具体根据教学时间和授课老师资历而定。
学习收获
通过本课程的学习,学员将掌握大数据处理和分析的基本理论知识,能够灵活使用Hadoop、Spark等大数据分析工具,具备大数据应用的实际操作经验,能够独立完成大数据分析任务,提升自己的个人竞争力。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服,预约免费体验课了解更多详细信息,我们竭诚为您服务!
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