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階段:大數(shù)據(jù)分析師（選修沖擊篇）
機(jī)器學(xué)習(xí)入門(有機(jī)會挑戰(zhàn)百萬年薪)
核心能力:
1)Linux 系統(tǒng)運(yùn)維管理
Vmvare與的安裝部署/Linux文件管理及用戶管理/權(quán)限管理與常用工具命令/網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)管理/軟件管理與正則表達(dá)式等
2)大數(shù)據(jù)存儲分析HADOOP框架入門
HADOOP 框架/HDFS分布式系統(tǒng)/MapReduce/YARN/MapReduce案例/Hadoop/Hadoop容災(zāi)方案:高可用
3)大數(shù)據(jù)倉庫工具HIVE
Hive引入/Hive 的DDL/Hive 外部表、分區(qū)表/Hive高級電商案例分析/Hive Server2及beeline與JDBC使用
4)SCALA 語言基礎(chǔ)
SCALA 安裝搭建/變量、數(shù)據(jù)類型、流程控制語句/函數(shù)式編程/Scala 集合/Scala OOP、模式匹配、隱式轉(zhuǎn)換等
5)Spark SL結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理
Hive集成分析數(shù)據(jù)Dataset/DataFrame/read和write/基于天池大賽的口碑商家流量預(yù)測分析
可解決的現(xiàn)實(shí)問題:
此階段學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)平臺的基本搭建Spark,Storm結(jié)合來完成在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)分析及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的要求。有對大數(shù)據(jù)開發(fā)感興趣可以選修.
【深圳大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能培訓(xùn)】
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項(xiàng)目一:SVD算法推薦系統(tǒng)
基于SVD協(xié)同過濾算法實(shí)現(xiàn)的電影推薦系統(tǒng)-項(xiàng)目概述
協(xié)同過濾推薦技術(shù)是推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最早和最為成功的技術(shù)之一。 它一般采用最近技術(shù)，利用用戶的歷史喜好信息計(jì)算用戶之間的距離， 然后利用目標(biāo)用戶的最近鄰居用戶對商品評價(jià)的加權(quán)評價(jià)值來預(yù)測目標(biāo)用戶對特定商品的喜好程度， 系統(tǒng)從而根據(jù)對目標(biāo)用戶進(jìn)行推薦。 協(xié)同過濾*優(yōu)點(diǎn)是對推薦對象沒有特殊的要求，能處理非結(jié)構(gòu)化的復(fù)雜對象， 如音樂、電影。 協(xié)同過濾推薦技術(shù)是推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最早和 最為成功的技術(shù)之一。它一般采用最近技術(shù)，利用用戶的歷史喜好信息計(jì)算用戶之間的距離。
項(xiàng)目二、NLP自然語言處理
基于NLP自然語言構(gòu)建的文檔自動分類系統(tǒng)-項(xiàng)目概述
本項(xiàng)目屬于文本挖掘（自然語言處理NLP）領(lǐng)域的一個(gè)經(jīng)典應(yīng)用案例，項(xiàng)目目標(biāo)是開發(fā)一個(gè)算法，能自動的對給定的每一篇文章進(jìn)行頻道分類， 例如分為&lduo;愛情類&rduo;，&lduo;武俠類&rduo;，&lduo;倫理類&rduo;等。涉及到的新技術(shù)會包含中文分詞，TF-IDF算法， Word2Vec算法等，*還是會通過機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法來實(shí)現(xiàn)自動分類。
項(xiàng)目三:大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)
實(shí)戰(zhàn)類電商商品推薦、數(shù)據(jù)展示分析平臺-項(xiàng)目概述
對于電商、金融、電信、交通等行業(yè)，需要對用戶購物數(shù)據(jù)、現(xiàn)金消費(fèi)數(shù)據(jù)、上網(wǎng)瀏覽數(shù)據(jù)及路況狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)分析與展示，以便實(shí)時(shí)商品 推薦和貨量調(diào)度、實(shí)時(shí)交易風(fēng)控及實(shí)時(shí)交通監(jiān)控和疏導(dǎo)。由于此類數(shù)據(jù)產(chǎn)生快且多，業(yè)務(wù)本身需要數(shù)據(jù)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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