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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。
和一线讲师一起协作。老师提供指导,学员独立自主开发,完成实战课题。
以企业内部开发项目流程为样例进行分步骤拆解,全程参与项目所有环节。
个性化辅导,并获得项目代码审阅与详细反馈,高效提升大数据开发技能。
选取热门的行业作为项目来源。比如:北京二手房项目,电商平台项目。
1. Avro与Protobuf。Avro与Protobuf均是数据序列化系统,可以提供丰富的数据结构类型,十分适合做数据存储,还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式,学习大数据,需掌握其具体用法。
2.ZooKeeper。ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件,是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等,在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。
成立:2002年
课程特色
该课程具有以下特色
1. 知名企业导师授课:课程由国内知名大数据企业导师亲自授课,学员将直接受益于专业知识和实践经验的分享。
2. 深度实践项目:学员将跟随导师完成多个真实数据项目,真正掌握数据开发的实践技能。
3. 小班化授课:每班人数控制在10人以内,保证学员和导师的充分互动,同时提高个人学习效率。
课程目标
本课程旨在帮助学员掌握以下技能
1. 掌握大数据处理平台的使用方法;
2. 熟悉大数据处理中的常用算法和数据结构;
3. 学习使用Hadoop、Spark等工具进行大数据处理;
4. 了解大数据应用领域的发展趋势。
学习对象
适合以下人群报名
1. 具备一定计算机基础知识的人员;
2. 对大数据开发有兴趣的人员;
3. 正在从事或将要从事大数据处理相关工作的人员。
课程内容
本课程内容包括以下部分
1. 大数据处理平台介绍;
2. 大数据算法和数据结构;
3. Hadoop、Spark等工具的使用方法;
4. 大数据应用领域的发展趋势。
学习时长和收费范围
本课程学习时长为一个月,收费标准为6000元。
学习收获
学员通过本课程的学习将能够
1. 掌握大数据处理的核心技术;
2. 熟练使用Hadoop、Spark等工具进行大数据处理;
3. 掌握大数据应用领域的发展趋势;
4. 改善个人的就业前景和薪资待遇。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。如需了解更多课程信息,可联系在线客服,进行预约免费体验课。我们将竭诚为您服务,帮助您提升个人能力,拓展职业发展空间。
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