深圳大數據開(kāi)發(fā)培訓,國內前沿培訓
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階段:大數據分析師（選修沖擊篇）
機器學(xué)習入門(mén)(有機會(huì )挑戰百萬(wàn)年薪)
核心能力:
1)Linux 系統運維管理
Vmvare與的安裝部署/Linux文件管理及用戶(hù)管理/權限管理與常用工具命令/網(wǎng)絡(luò )管理與系統管理/軟件管理與正則表達式等
2)大數據存儲分析HADOOP框架入門(mén)
HADOOP 框架/HDFS分布式系統/MapReduce/YARN/MapReduce案例/Hadoop/Hadoop容災方案:高可用
3)大數據倉庫工具HIVE
Hive引入/Hive 的DDL/Hive 外部表、分區表/Hive高級電商案例分析/Hive Server2及beeline與JDBC使用
4)SCALA 語(yǔ)言基礎
SCALA 安裝搭建/變量、數據類(lèi)型、流程控制語(yǔ)句/函數式編程/Scala 集合/Scala OOP、模式匹配、隱式轉換等
5)Spark SL結構化數據處理
Hive集成分析數據Dataset/DataFrame/read和write/基于天池大賽的口碑商家流量預測分析
可解決的現實(shí)問(wèn)題:
此階段學(xué)習大數據平臺的基本搭建Spark,Storm結合來(lái)完成在大數據環(huán)境下的數據分析及實(shí)時(shí)數據分析的要求。有對大數據開(kāi)發(fā)感興趣可以選修.
【深圳大數據開(kāi)發(fā)、人工智能培訓】
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項目一:SVD算法推薦系統
基于SVD協(xié)同過(guò)濾算法實(shí)現的電影推薦系統-項目概述
協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)是推薦系統中應用最早和最為成功的技術(shù)之一。 它一般采用最近技術(shù)，利用用戶(hù)的歷史喜好信息計算用戶(hù)之間的距離， 然后利用目標用戶(hù)的最近鄰居用戶(hù)對商品評價(jià)的加權評價(jià)值來(lái)預測目標用戶(hù)對特定商品的喜好程度， 系統從而根據對目標用戶(hù)進(jìn)行推薦。 協(xié)同過(guò)濾*優(yōu)點(diǎn)是對推薦對象沒(méi)有特殊的要求，能處理非結構化的復雜對象， 如音樂(lè )、電影。 協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)是推薦系統中應用最早和 最為成功的技術(shù)之一。它一般采用最近技術(shù)，利用用戶(hù)的歷史喜好信息計算用戶(hù)之間的距離。
項目二、NLP自然語(yǔ)言處理
基于NLP自然語(yǔ)言構建的文檔自動(dòng)分類(lèi)系統-項目概述
本項目屬于文本挖掘（自然語(yǔ)言處理NLP）領(lǐng)域的一個(gè)經(jīng)典應用案例，項目目標是開(kāi)發(fā)一個(gè)算法，能自動(dòng)的對給定的每一篇文章進(jìn)行頻道分類(lèi)， 例如分為&lduo;愛(ài)情類(lèi)&rduo;，&lduo;武俠類(lèi)&rduo;，&lduo;倫理類(lèi)&rduo;等。涉及到的新技術(shù)會(huì )包含中文分詞，TF-IDF算法， Word2Vec算法等，*還是會(huì )通過(guò)機器學(xué)習的分類(lèi)算法來(lái)實(shí)現自動(dòng)分類(lèi)。
項目三:大數據實(shí)時(shí)分析系統
實(shí)戰類(lèi)電商商品推薦、數據展示分析平臺-項目概述
對于電商、金融、電信、交通等行業(yè)，需要對用戶(hù)購物數據、現金消費數據、上網(wǎng)瀏覽數據及路況狀態(tài)數據進(jìn)行實(shí)時(shí)統計分析與展示，以便實(shí)時(shí)商品 推薦和貨量調度、實(shí)時(shí)交易風(fēng)控及實(shí)時(shí)交通監控和疏導。由于此類(lèi)數據產(chǎn)生快且多，業(yè)務(wù)本身需要數據產(chǎn)生之時(shí)就要進(jìn)行實(shí)時(shí)快速的處理，以便進(jìn)行展示。
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咨詢(xún)顧問(wèn):楊老師
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