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階段:大數(shù)據(jù)分析篇（必修篇）

薪資普遍在25000元/月左右

核心能力:

1)大數(shù)據(jù)分析Hadoop及Python實(shí)現(xiàn)

大數(shù)據(jù)框架Hadoop/MapReduce/使用uickStart VM快速搭建環(huán)境、數(shù)據(jù)基本存儲(chǔ)命令/3大案例

2)大數(shù)據(jù)分析框架PySpark基本使用

Spark環(huán)境搭建/Spark 核心、Jupyter Notebook使用/WordCount/PyCharm航班信息數(shù)據(jù)分析

3)PySpark分析某航天中心服務(wù)器日志

服務(wù)器日志讀取解析/日志數(shù)據(jù)采樣統(tǒng)計(jì)/404響應(yīng)日志數(shù)據(jù)等

4)大數(shù)據(jù)Hive集成Python分析

大數(shù)據(jù)SL分析框架Hive使用/HL結(jié)合Python腳本影評(píng)數(shù)據(jù)分析/PySpark與Hive集成分析/基于SL和DSL的PySpark分析

可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題:

本階段內(nèi)容干貨滿滿！老師將會(huì)直接給到學(xué)員一個(gè)真實(shí)的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)環(huán)境，直接在這個(gè)真實(shí)的開(kāi)發(fā)環(huán)境里結(jié)合實(shí)際的四個(gè)小案例手把手的教大家去實(shí)現(xiàn)一個(gè)Python+Spark（PySpark框架）的具體應(yīng)用.

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簡(jiǎn)化人工智能-機(jī)器學(xué)習(xí)的代碼實(shí)現(xiàn)

可掌握的核心能力

學(xué)習(xí)目的及應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言等時(shí)下非常熱門(mén)的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的算法講解

1. 簡(jiǎn)化人工智能-機(jī)器學(xué)習(xí)的代碼實(shí)現(xiàn)

2．大數(shù)據(jù)生態(tài)圈技術(shù)搭建與應(yīng)用

主要內(nèi)容

01. 安裝和運(yùn)行Scikit-learn

02. Scikit-learn的基本功能

03. Scikit-learn的數(shù)據(jù)降維處理

04. Scikit-learn的模型選擇

05. Scikit-learn 綜合實(shí)例

06. 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

07. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

08. 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

09. TensorFlow環(huán)境的準(zhǔn)備

10. 可視化TensorFlow

11. TensorFlow基礎(chǔ)知識(shí)

12. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及其TensorFlow實(shí)現(xiàn)

13. TensorFlow實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的卷積網(wǎng)絡(luò)

14. TensorFlow實(shí)現(xiàn)進(jìn)階的卷積網(wǎng)絡(luò)

15. 文本與圖像數(shù)據(jù)挖掘方法

16. 大數(shù)據(jù)生態(tài)圈技術(shù)綜述（HadoopHIVEHBase）

17. Spark技術(shù)快速入門(mén)

18. 大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的人工智能具體應(yīng)用

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咨詢顧問(wèn):楊老師

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