班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
每個班級的人數(shù)限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。 |
上間和地點 |
上部份地點:【上海】同濟大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日 |
實驗設(shè)備 |
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質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓(xùn)班中重聽; 2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。 3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學(xué)員免費頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書,提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年,端海學(xué)員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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01章大數(shù)據(jù)前沿應(yīng)用與Hadoop環(huán)境搭建
01-01大數(shù)據(jù)行業(yè)前沿應(yīng)用與知識介紹
01-02大數(shù)據(jù)分析師課程安排
01-03Linux入門基礎(chǔ)
01-04Hadoop入門介紹
01-05Hadoop單機環(huán)境搭建
01-06Hadoop偽分布式集群搭建
01-07Hadoop完全分布式集群搭建
02章Hadoop核心組建使用方法
01-01分布式文件系統(tǒng)HDFS架構(gòu)原理及常用指令
01-02HDFS編程入門
01-03Hbase編程入門
01-04分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive架構(gòu)原理及HQL語法介紹
01-05分布式計算引擎MapReduce架構(gòu)原理及基本使用方法
01-06資源調(diào)度器YARN基本原理
01-07ETL工具Sqoop使用方法
03章分布式計算引擎Spark入門
01-01Scala語法知識介紹
01-02 Spark架構(gòu)特點及基本原理
01-03Spark入門及安裝部署方法
01-04Spark Core介紹
01-05Spark SQL介紹與數(shù)據(jù)讀取、保存方法
01-06Spark GraphX入門及基本使用方法
01-07Spark GraphX圖計算算法案例
04章Spark核心組件的使用方法
01-01日志采集系統(tǒng)Flume和分布式消息隊列Kafka入門
01-02流式計算框架Spark Streaming基本原理及使用方法
01-03流式計算框架Structured Streaming基本原理及使用方法
01-04分布式算法庫Spark MlLib入門介紹
01-05Spark ML與Spark MLLib
01-06機器學(xué)習(xí)工作流
05章Python入門與數(shù)據(jù)清洗
01-01Python編程基礎(chǔ):基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
01-02Python編程基礎(chǔ):常用控制語句
01-03NumPy基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和常用操作
01-04Pandas基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和常用操作
01-05Python數(shù)據(jù)清洗綜合案例
06章大數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)
01-01概率論與數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)知識
01-02數(shù)據(jù)探索與描述性統(tǒng)計分析
01-03常用統(tǒng)計量的解釋與使用
01-04參數(shù)估計方法:點估計和區(qū)間估計
01-05假設(shè)檢驗基本原理和應(yīng)用
01-06方差分析基本原理和應(yīng)用
07章Pyspark基礎(chǔ)知識
01-01Spark數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及編程語言接口
01-02PySpark開發(fā)環(huán)境搭建
01-03PySpark編程入門:Spark基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
01-04PySpark編程入門:PySpark常用語句
01-05Spark與分布式數(shù)據(jù)庫和分布式數(shù)據(jù)倉庫的集成方法
01-06采用PySpark讀取分布式數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)
01-07 PySpark數(shù)據(jù)清洗案例
08章PySpark機器學(xué)習(xí)-Part1
01-01機器學(xué)習(xí)入門
01-02PySpark基于Spark ML的特征抽取、轉(zhuǎn)化和選擇方法
01-03最近鄰分類器KNN基本原理及ML實現(xiàn)
01-04聚類分析基本原理
01-05K-Means快速聚類基本原理
01-06K-Means快速聚類的Spark ML實現(xiàn)方法
01-07高斯混合模型(GMM)聚類算法的Spark實現(xiàn)
09章PySpark機器學(xué)習(xí)-Part2
01-01Spark MLLib統(tǒng)計分析
01-02線性回歸基本原理
01-03線性回歸的Spark ML實現(xiàn)方法
01-04對數(shù)幾率分布于Sigmoild函數(shù)
01-05邏輯回歸基本原理
01-06邏輯回歸的Spark ML實現(xiàn)方法
10章PySpark機器學(xué)習(xí)-Part3
01-01決策樹模型的基本原理
01-02決策樹的Spark ML實現(xiàn)方法
01-03隨機森林基本原理
01-04隨機森林的Spark ML實現(xiàn)方法
01-05關(guān)聯(lián)規(guī)則算法入門:Apriori算法基本原理
01-06利用FP-Growth挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則
01-07FP-Growth算法的Spark ML實現(xiàn)方法
01-08帶時序關(guān)系的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Pre-FixSpan基本原理
01-09Pre-FixSpan的Spark ML實現(xiàn)方法
11章PySpark機器學(xué)習(xí)-Part4與綜合案例
01-01協(xié)同過濾在Spark ML中的實現(xiàn)方法
01-02Spark機器學(xué)習(xí)流構(gòu)建方法
01-03Spark機器學(xué)習(xí)模型超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法
01-04Spark機器學(xué)習(xí)模型自動選擇方法
01-05PySpark綜合案例
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