南寧IT編程培訓(xùn)中心
發(fā)布時(shí)間:2019-06-25 南寧兄弟連IT教育 訪問(wèn) : 185大數(shù)據(jù)
第一階段
大數(shù)據(jù)入門基礎(chǔ)課程
Java 語(yǔ)言基礎(chǔ) | Java面向?qū)ο缶幊?| JavaSE核心類庫(kù) | Java分析與設(shè)計(jì) | 數(shù)據(jù)庫(kù)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(wèn)HDFS | HDFS分布式文件系統(tǒng)的運(yùn)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(tái)
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(shí)時(shí)計(jì)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(kù) | Kudu列式存儲(chǔ)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(lái)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(shí)) | ||
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(huì)統(tǒng)計(jì)繪圖 |
數(shù)值計(jì)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(jì)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(jì)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(jì)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(jì),應(yīng)用知識(shí)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(jì)算,層次化索引;數(shù)據(jù)面板,數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析Pandas實(shí)現(xiàn)) | 讓學(xué)生學(xué)會(huì)用Pandas處理描述性統(tǒng)計(jì)分析的問(wèn)題 |
數(shù)據(jù)的加載與存儲(chǔ) | CSV,TXT,JSON,EXcel,HDF5等文件的存儲(chǔ)于加載 | 學(xué)會(huì)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(jiàn)庫(kù)應(yīng)用 | 掌握深度學(xué)習(xí)算法原理和案例應(yīng)用 |
項(xiàng)目:上市公司股票趨勢(shì)預(yù)測(cè) | 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(shì)的關(guān)鍵因素。然后通過(guò)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(cè)進(jìn)行特征預(yù)測(cè),最后通過(guò)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(jì)算。 l 掌握機(jī)器學(xué)習(xí)Lasso回歸算法及其Kit-learn實(shí)現(xiàn) l 掌握深度學(xué)習(xí)反向傳播算法及其Keras實(shí)現(xiàn) l 掌握Matplotlib作圖以及pandas作圖 l 掌握灰度預(yù)測(cè)算法及其Python實(shí)現(xiàn) |