課程描述INTRODUCTION
快速了解大數(shù)據(jù)玩法
· 一線(xiàn)員工· 技術(shù)總監(jiān)· 項(xiàng)目經(jīng)理· 系統(tǒng)工程師· 軟件工程師



日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
課時(shí)一:概念綜述
1.大數(shù)據(jù)的定義由來(lái)和原因
1.大數(shù)據(jù)的6V特征
1.從數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到大數(shù)據(jù)
1.大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和處理
課時(shí)二:Hadoop生態(tài)圈、spark生態(tài)圈、搜索引擎概述
1.hadoop:HDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive等
1.spark:scala、spark-SQL、spark-Streaming等
1.搜索引擎:lucene(solr)、ES
1.并發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具:R-hadoop、spark-MLLIB、 spark-R、pyspark
課時(shí)三:存儲(chǔ)在hbase中的數(shù)據(jù)
1.NoSQL(key-value)
1.Hbase:安裝
1.行鍵與列簇
1.如何利用Hbase的特點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)
1.應(yīng)用程序如何訪問(wèn)Hbase中的數(shù)據(jù)
1.數(shù)據(jù)遷移:sqoop
1.Hbase的應(yīng)用場(chǎng)景
課時(shí)四:Hive:為用SQL的開(kāi)發(fā)者留的活路
1.Hive:安裝(單用戶(hù)與多用戶(hù))
1.Hive:基本操作
1.Hive:與典型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別
1.如果“想慢”,你可以這樣…(不恰當(dāng)使用hive的案例介紹)
1.Hive的應(yīng)用場(chǎng)景
課時(shí)五:Spark各組件在衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用
1.Hadoop*的特點(diǎn)是什么?
1.Spark概述與安裝
1.Scala:你可以一直“點(diǎn)”下去
1.RDD:“映射”、“轉(zhuǎn)換”解決一切
1.spark-SQL
1.spark-streaming
1.spark的其他組件
1.應(yīng)用場(chǎng)景
課時(shí)六:機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹—I
1.綜述(人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器智能、大數(shù)據(jù):這些詞的確切含義)
1.監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)
1.工具:R、Python等
1.決策樹(shù)詳解(熵、貪心法、連續(xù)的和離散的)
1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解(神經(jīng)元、激勵(lì)函數(shù)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法,其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))
課時(shí)七:機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹—II
1.關(guān)聯(lián)規(guī)則詳解(頻繁項(xiàng)集、Apriori、支持度、置信度)
1.聚類(lèi)詳解(k-means、k-medoid)
1.常見(jiàn)算法的簡(jiǎn)述(Na?ve-Bayes、k-NN、HMM、SVM等)
轉(zhuǎn)載:http://runho.cn/gkk_detail/65026.html
已開(kāi)課時(shí)間Have start time
- 葉梓
預(yù)約1小時(shí)微咨詢(xún)式培訓(xùn)
人工智能內(nèi)訓(xùn)
- 交通行業(yè)前沿:智慧交通與車(chē) 胡國(guó)慶
- DeepSeek+HR應(yīng)用 蘇運(yùn)
- 人工智能項(xiàng)目解決方案及應(yīng)用 胡國(guó)慶
- 人工智能與智慧交通 胡國(guó)慶
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- 《AI助力PPT與短視頻制 馬建強(qiáng)
- DeepSeek辦公效能提 柯雨金
- 智慧油田與石油石化行業(yè)數(shù)字 胡國(guó)慶
- 《AI助力-企業(yè)大學(xué)搭建》 孫倩
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