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。
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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。
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。
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。
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。
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。
1. HBase。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,它不同于一般的关系数据库,更适合于非结构化数据存储的数据库,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
2.phoenix。phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎,其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性,大数据开发需掌握其原理和使用方法。
大数据讲师
大数据讲师
成立:2002年
课程特色
1. 高质量课程:所有课程均由经验丰富的教师进行精心设计和授课,确保学生可以获得高质量的教育。
2. 实战演练:我们注重实践操作,通过大量的实战演练帮助学生巩固理论知识。
3. 面向全行业:我们的课程适用于各行各业,覆盖面广。
课程目标
1. 掌握大数据的基础知识和技术方法。
2. 熟悉大数据应用场景,并能够根据业务需求用大数据方法解决问题。
学习对象
1. 从事相关工作的行业人员。
2. 学习大数据技能的个人。
3. 热爱数据分析的学生。
课程内容
1. 大数据基础课程:包括大数据原理、分布式系统、分布式计算、Hadoop、MapReduce、Hive、等。
2. 大数据应用课程:包括数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理、数据可视化等。
3. 实践项目实战:通过实践项目提高学生的实践能力和项目经验。
学习时长
学习时长根据不同课程而定,平均为3-6个月。
收费范围
学费根据不同课程而定,平均为5000-10000元。
学习收获
通过我们的课程学习,学生将能够全面掌握大数据的相关知识和技能,从而提高自己的职业竞争力。
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。我们希望为学生们提供优质的教育资源,让更多人能够掌握大数据技能,提高职业竞争力,迎接未来的挑战。
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