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南寧IT編程培訓(xùn)中心
發(fā)布時間：2019-06-25 南寧兄弟連IT教育 訪問 : 192大數(shù)據(jù)
第一階段
大數(shù)據(jù)入門基礎(chǔ)課程
Java 語言基礎(chǔ) | Java面向?qū)ο缶幊?| JavaSE核心類庫 | Java分析與設(shè)計 | 數(shù)據(jù)庫開發(fā) | JDBC技術(shù) | Linux技術(shù) | H5/CSS3/JS技術(shù) | Servlet技術(shù) | JSP技術(shù) | AJAX技術(shù)
第二階段
大數(shù)據(jù)Hadoop基礎(chǔ)
大數(shù)據(jù)概論 | 訪問HDFS | HDFS分布式文件系統(tǒng)的運行機(jī)制 | Hadoop I/O詳解 | MapReduce應(yīng)用編程開發(fā) | MapReduce的工作機(jī)制與YARN平臺
第三階段
大數(shù)據(jù)離線分析技術(shù)
Hive基礎(chǔ) | Hive數(shù)據(jù)定義與操作| Hive內(nèi)置函數(shù)和UDF | Azkaban工作流引擎 | Ooize | Impala
第四階段
大數(shù)據(jù)實時計算技術(shù)
Zookeeper分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)與HBase安裝部署 | HBase核心功能模塊和基本概念 | MapReduce批量操作HBase | Redis集群及應(yīng)用 | MongoDB數(shù)據(jù)庫 | Kudu列式存儲系統(tǒng) | Storm | Kafaka | Flume海量日志采集系統(tǒng)
兄弟連秉承“成為 IT 培訓(xùn)界的黃埔軍校”的發(fā)展愿景，深耕Python 全棧+人工智能、Java、大數(shù)據(jù)、PHP、前端全棧、UI 等學(xué)科教研。
擁有來自北大、清華和 BAT 等知名校企的專兼職教師數(shù)百名，面授、雙師、雙元和云課堂等多種教學(xué)模式并行，教學(xué)靠譜、變態(tài)嚴(yán)管、素質(zhì)培養(yǎng)，共同確保了教學(xué)質(zhì)量。
| 第五階段 大數(shù)據(jù)分析 & 人工智能（160+課時） | ||
| 主要內(nèi)容 | 涉及技術(shù) | 課程詳情 |
| 數(shù)據(jù)分析概述 | 數(shù)據(jù)行業(yè)概述， 數(shù)據(jù)分析方法論 數(shù)據(jù)分析方法， 數(shù)據(jù)分析流程 | 讓學(xué)生大致了解數(shù)據(jù)行業(yè)狀況、數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)分析的流程，掌握數(shù)據(jù)類軟件和工具的使用 |
| 數(shù)據(jù)可視化 | Matplotlib，Pandas繪圖函數(shù)，三維圖 | 學(xué)會統(tǒng)計繪圖 |
| 數(shù)值計算 | Numpy：一維到多維數(shù)組；利用數(shù)組進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，數(shù)組計算；隨機(jī)數(shù)；數(shù)組文件的輸出與輸出切片與花式索引，部分統(tǒng)計函數(shù)的學(xué)習(xí)以及應(yīng)用 | 讓學(xué)生掌握數(shù)據(jù)處理的基本方法和統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)分析的基本方法 |
| 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) | 高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率與統(tǒng)計，應(yīng)用知識補(bǔ)齊 | 為學(xué)生補(bǔ)齊Python數(shù)據(jù)領(lǐng)域所需數(shù)學(xué)基礎(chǔ) |
| 數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)分析 | Pandas：Series，DataFrame，數(shù)據(jù)缺失補(bǔ)齊，篩選去重，清洗整理，合并分割，匯總與計算，層次化索引；數(shù)據(jù)面板，數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計分析Pandas實現(xiàn)) | 讓學(xué)生學(xué)會用Pandas處理描述性統(tǒng)計分析的問題 |
| 數(shù)據(jù)的加載與存儲 | CSV，TXT，JSON，EXcel，HDF5等文件的存儲于加載 | 學(xué)會這些文件的讀取與寫入 |
| 非格式化數(shù)據(jù)分析 | 中文分詞-Jieba，詞云-WordCloud，中文情感分析 | 了解非格式和文本數(shù)據(jù)分析 |
| 機(jī)器學(xué)習(xí) | scikit-learn；常用分類、回歸、聚類算法原理 | 掌握常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理和應(yīng)用 |
| 深度學(xué)習(xí) | 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理及常見庫應(yīng)用 | 掌握深度學(xué)習(xí)算法原理和案例應(yīng)用 |
| 項目：上市公司股票趨勢預(yù)測 | 利用關(guān)聯(lián)分析（CCA或PCA）進(jìn)行描述性分析，找出影響股票走勢的關(guān)鍵因素。然后通過機(jī)器學(xué)習(xí)LassoLarsCV和LassoPath算法進(jìn)行優(yōu)化。借助灰度預(yù)測進(jìn)行特征預(yù)測，最后通過高容差深度機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行該公司股 | l 掌握關(guān)聯(lián)分析，數(shù)據(jù)預(yù)計算。 l 掌握機(jī)器學(xué)習(xí)Lasso回歸算法及其Kit-learn實現(xiàn) l 掌握深度學(xué)習(xí)反向傳播算法及其Keras實現(xiàn) l 掌握Matplotlib作圖以及pandas作圖 l 掌握灰度預(yù)測算法及其Python實現(xiàn) |
