課(ke)程描述(shu)INTRODUCTION
快速了解大數據玩法
日程安排SCHEDULE
課程大綱(gang)Syllabus
課時一:概念綜述
1.大數據的定義由來和原因
1.大數據的6V特征
1.從數據庫,數據倉庫到大數據
1.大數(shu)據相關技術和處理
課時二:Hadoop生態圈、spark生態圈、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.并發的機器學習(xi)工具(ju):R-hadoop、spark-MLLIB、 spark-R、pyspark
課時三:存儲在hbase中的數據
1.NoSQL(key-value)
1.Hbase:安裝
1.行鍵與列簇
1.如何利用Hbase的特點存儲數據
1.應用程序如何訪問Hbase中的數據
1.數據遷移:sqoop
1.Hbase的應用場景(jing)
課時四:Hive:為用SQL的開發者留的活路
1.Hive:安裝(單用戶與多用戶)
1.Hive:基本操作
1.Hive:與典型的關系型數據庫的區別
1.如果“想慢”,你可以這樣…(不恰當使用hive的案例介紹)
1.Hive的應(ying)用場(chang)景
課時五:Spark各組件在衛生領域的應用
1.Hadoop*的特點是什么?
1.Spark概述與安裝
1.Scala:你可以一直“點”下去
1.RDD:“映射”、“轉換”解決一切
1.spark-SQL
1.spark-streaming
1.spark的其他組件
1.應用場景
課時六:機器學習算法介紹—I
1.綜述(人工智能、數據挖掘、機器學習、機器智能、大數據:這些詞的確切含義)
1.監督學習、無監督學習與強化學習
1.工具:R、Python等
1.決策樹詳解(熵、貪心法、連續的和離散的)
1.神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)詳解(神(shen)經(jing)元、激勵函數、前饋神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)的BP算法,其他神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo))
課時七:機器學習算法介紹—II
1.關聯規則詳解(頻繁項集、Apriori、支持度、置信度)
1.聚類詳解(k-means、k-medoid)
1.常見算法的簡(jian)述(shu)(Na?ve-Bayes、k-NN、HMM、SVM等)
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已(yi)開課時間Have start time
- 葉梓
人工智能公開培訓班
- 咨詢式人力資源管理的五定- 葛老(lao)師
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- MES項目經理 講師團
- 中國制造2025和工業4. 辛(xin)玉軍
- 企業數據化管理--大數據人 趙翰文(wen)
- “互聯網+”時代下的工業4 齊振宏
- Python-機器學習、深 講(jiang)師團
- 數字制造技術在工廠的應用 李東
- 數字化工廠規劃師 講師團
- 企業數字化運營變革 汪老(lao)師
- 工業4.0 智能制造 張小強
人工智能內訓
- 運用DeepSeek與 A 張曉(xiao)如
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- DeepSeek+AI賦能 趙保恒(heng)
- AI前沿趨勢.實戰工具和應 李家貴
- DeepSeek賦能增效十 柯雨金
- 運用DeepSeek與 A 張曉如
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- DeepSeek與 AIG 張曉如
- AI全場景實戰應用:AI高 張曉如(ru)
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- DeepSeek+HR應用 蘇運(yun)