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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 |
熟练精通至少一门编程语言。Java是一种强类型语言,拥有极高的跨平台能力,可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等,可以说Java编程语言是大数据学习的基础,它也是大数据工程师喜欢的编程工具。因此,想成为一名大数据工程师,掌握Java基础是必不可少的。另外,如果要是能同时熟悉Python、Scala开发语言就更好了。
精通各种大数据工具。探索Spark、NoSQL和其他大数据工具,是数据工程师必须掌握的。考虑到大数据工程师的需求激增,不可不学的就是Spark,目前这个工具异常火爆。大数据的未来就在Spark,它广泛用于处理和操纵数据。除此之外,大家还可以拓展到NoSQL和Hadoop领域来。
1. Java编程技术。Java编程技术是大数据学习的基础,Java是一种强类型语言,拥有极高的跨平台能力,可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等,是大数据工程师喜欢的编程工具,因此,想学好大数据,掌握Java基础是必不可少的。
2.Linux命令。对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的,相比Linux操作系统,Windows操作系统是封闭的操作系统,开源的大数据软件很受限制,因此,想从事大数据开发相关工作,还需掌握Linux基础操作命令。
大数据讲师
大数据讲师
成立:2002年
课程特色
1. 全方位掌握大数据技术:包括Hadoop、Spark、Kafka、Hbase、Flume、Hive等技术,让学员在学习过程中全面掌握大数据原理、技术和应用。
2. 实战项目体验:学员可参与实际的大数据应用开发项目,提高实践能力和团队协作能力。
3. 一对一在线答疑:学员可随时与老师进行一对一的在线答疑,解决学习中的各种难题。
课程目标
1. 掌握大数据技术:包括大数据基础、数据分析、数据挖掘、分布式系统原理等。
2. 掌握大数据开发工具和框架:包括Hadoop、Spark等开发工具和框架。
3. 解决实际大数据开发问题:学习过程中,能够熟练地运用大数据技术解决实际的开发问题。
学习对象
1. IT行业初学者
2. 大数据爱好者
3. 数据工程师与分析师
4. 其他与大数据相关的从业人员。
课程内容
1. 大数据基础知识:包括大数据概念、体系架构、分布式系统原理。
2. 数据分析与挖掘:包括数据可视化、数据建模、数据挖掘等。
3. Hadoop技术:包括Hadoop的原理、HDFS、MapReduce、Yarn等。
4. Spark技术:包括Spark的原理、Spark SQL、Spark Streaming等。
5. 实战项目:包括大数据应用开发实战项目、学员课外作业等。
学习时长
根据不同课程安排,学习时长可以灵活调整。
收费范围
课程收费标准根据课程内容和级别不同而定,详细信息可联系在线客服咨询。
学习收获
1. 掌握大数据核心技术和开发工具的使用。
2. 提升解决问题的能力和创新思维。
3. 增强实际应用项目的开发和管理能力。
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。为广大学员提供高质量的大数据培训是我们坚持的原则,我们期待与你一起共同学习、共同成长。
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