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。
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
课程特色
此培训班的特色如下
1. 全方位学习:培训班提供大数据技能培训的全方位学习,包括数据处理、数据分析、数据可视化等方面的知识。
2. 实践项目:培训班会提供多项实践项目,让学生在实践中提高技能和锻炼能力。
3. 全程导师:培训班提供全程导师,指导学生学习和实践。
4. 职业规划:培训班会提供职业规划指导,帮助学生职业规划和就业。
课程目标
1. 掌握大数据领域的核心知识和技能。
2. 熟悉大数据工具和平台的使用。
3. 能够运用所学知识解决工作和实践中遇到的问题。
4. 具备一定的数据分析和处理能力。
学习对象
此培训班适合有志于从事大数据行业的学生,以及公司或机构内部需要进行大数据技能培训的员工。
课程内容
1. 数据处理:数据预处理、数据清洗、数据集成、数据转换等。
2. 数据分析:数据分析基础、统计分析、数据挖掘、机器学习等。
3. 大数据技术平台:Hadoop、Spark、Flink等平台的使用和应用。
4. 数据可视化:数据可视化基础、图表设计、交互式可视化等。
学习时长
此培训班的学习时长为3个月,共计12周。
收费范围
具体收费范围请到校咨询或联系在线客服查询。
学习收获
通过此培训班的学习,学员将会获得以下收获:
1. 掌握大数据技能,提升自己的竞争力。
2. 获得实践经验,使自己更容易获得理想的岗位。
3. 获取一对一导师指导,得到更快的成长。
4. 学习后可获得结业证书,增加自己的信誉度。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。请有意向报名学习的学生或机构联系在线客服,预约免费体验课程。我们期待为您提供优质的培训和服务!
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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