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。
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 |
1.大数据架构的工具与组件。数据工程师更关注分析基础架构,因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。
2.深入了解SQL和其它数据库解决方案。数据工程师需要熟悉数据库管理系统,深入了解SQL至关重要。
3.数据仓库和ETL工具。数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案,以及ETL工具,比如StitchData或Segment都非常有用。
注重项目、注重技能,让所学知识能够合理运用,助学员快速获得工作经验。
达内教育配备ucloud云服务器,提供完全真实的互联网大数据开发部署环境。
每个项目对应一个阶段知识点,从基础到进阶层层深入,对接企业工作流程。
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. Redis。Redis是一个key-value存储系统,其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用,它提供了Java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客户端,使用很方便,大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。
2. Flume。Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。
大数据讲师
大数据讲师
课程特色
1. 量身定制的课程计划
2. 专业团队的指导教学
3. 实际案例分析与考核
4. 创新的教学方法与技术支持
课程目标
1. 发掘和分析大量数据
2. 学习数据仓库和数据挖掘
3. 大数据技术的实践和应用
4. 提高数据处理和分析能力
学习对象
1. 数据分析和处理人员
2. 数据科学家和工程师
3. 数据管理人员
4. 运营商业经理
课程内容
1. 数据科学基础
2. 数据分析和挖掘
3. 数据仓库和数据可视化
4. Hadoop和Spark大数据处理技术
5. 云计算和人工智能技术
学习时长
1. 长期培训课程(3-6个月)
2. 短期培训课程(1-2周)
收费范围
1. 根据课程时长和教学内容收费,具体价格咨询客服。
2. 提供优惠折扣和奖学金。
学习收获
1. 学习专业的大数据技术和数据分析能力。
2. 掌握数据管理的技巧和方法。
3. 增加职业技能和提高就业竞争力。
4. 提高自我发展和实现职业目标。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。如果您有关于大数据培训的任何问题,可以联系在线客服,预约免费体验课程。我们致力于提升所有学员的数据分析技能和职业发展。
培训项目:UI设计培训、java培训、软件测试培训、web前端培训、linux云计算培训、网络运维培训、网络营销培训、云计算培训、人工智能培训、C培训、C++培训、嵌入式培训、UE培训、网络安全工程师培训
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