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廣州入門大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班報班首選

發(fā)布時間:2019-08-09 廣州天琥教育 訪問 : 212

       從IT時代到DT時代,伴隨著數(shù)字化高品質(zhì)的生活,我們?nèi)粘2惋?、出行、購物等行為都產(chǎn)生了龐大的數(shù)據(jù)量。根據(jù)預(yù)測,2020 年,全球數(shù)據(jù)總量將達(dá)到 44ZB,而我國大數(shù)據(jù)總量屆時將占比全球總量20%。

隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展,同時也產(chǎn)生了巨大的人才缺口,目前大數(shù)據(jù)從業(yè)者數(shù)量僅占未來三到五年內(nèi)市場需求總量的三成,大數(shù)據(jù)相關(guān)人才已然成為IT行業(yè)普遍爭搶的人才資源。隨之而來,大數(shù)據(jù)人才的薪資待遇也十分優(yōu)渥,起薪高,漲幅大,福利好,月均薪資行業(yè)前列,目前行業(yè)平均月薪歷史最高達(dá)30.1k。

       大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)面臨人才大量稀缺的現(xiàn)狀,企業(yè)均不遺余力的招賢納士,眾多IT從業(yè)者關(guān)注到轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù),也讓更多其他行業(yè)從業(yè)者躍躍欲試,紛紛考慮轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)行業(yè)。那么,作為從未接觸過IT領(lǐng)域或經(jīng)驗(yàn)尚淺的0基礎(chǔ)者,該如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)呢?廣州入門大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班報班首選

課程名稱:大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)班課程

課程推出時間:2015.05.15

課程版本號:3.0

主要針對版本:JDK7.x

主要使用開發(fā)工具:Eclipse、IDEA

課程介紹:IVE2.0課程對比原有課程做了重大更新


具體更新內(nèi)容如下:

簡介將大數(shù)據(jù)和虛擬化這兩大熱門技術(shù)加入到課程體系中,在大數(shù)據(jù)方面知識體系更加完整,課程更加深度有深度,更加貼近實(shí)戰(zhàn)。在虛擬化方面,選擇了在云計(jì)算領(lǐng)域常用的虛擬化、網(wǎng)絡(luò)、存儲等技術(shù),并通過Apache CloudStack技術(shù)整合,在此基礎(chǔ)上開發(fā)混合云管理平臺。


9年設(shè)計(jì)工作經(jīng)驗(yàn) 6年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)

參與項(xiàng)目

香港美食Bakery網(wǎng)站

深圳華大基因APP

DOTT寵物追蹤APP

香港ibeacon

攜手500強(qiáng)名企,培養(yǎng)優(yōu)秀設(shè)計(jì)人才

天琥已與千家名企簽訂人才輸送協(xié)議,每年為社會培養(yǎng)上萬名實(shí)戰(zhàn)型設(shè)計(jì)人才。


  其實(shí)大數(shù)據(jù)已經(jīng)深深進(jìn)入到我們的生活中,只是很多人還沒有意識到,我們應(yīng)該都打過車吧,如果出租車公司想要統(tǒng)計(jì)在一天當(dāng)中哪一個小時的出租,跟每一位出租車司機(jī)進(jìn)行深入的溝通,得到數(shù)據(jù)即緩慢又不夠精準(zhǔn),而今天打車APP的軟件非常流行,企業(yè)可以非常簡單的獲取這些數(shù)據(jù),而企業(yè)也需要獲取這些數(shù)據(jù)分析這些數(shù)據(jù)來根據(jù)每一個小時乘車需求量的改變,對出租車的價格進(jìn)行翻倍調(diào)整或者是舉行優(yōu)惠活動。

  現(xiàn)今,企業(yè)的營銷模式都在從粗曠式營銷轉(zhuǎn)型向精準(zhǔn)式營銷,因此大數(shù)據(jù)的人才需求量非常龐大,利用大數(shù)據(jù)找到自己精準(zhǔn)用戶,而用戶利用大數(shù)據(jù)找到自己真正想要的,這或許是大數(shù)據(jù)存在的真正含義吧!

數(shù)據(jù)挖掘是相關(guān)學(xué)科充分發(fā)展的基礎(chǔ)上被提出和發(fā)展的,主要的相關(guān)技術(shù):


ID3算法的性能分析:

ID3算法的假設(shè)空間包含所有的決策樹,它是關(guān)于現(xiàn)有屬性的有限離散值函數(shù)的一個完整空間。所以ID3算法避免了搜索不完整假設(shè)空間的一個主要風(fēng)險:假設(shè)空間可能不包含目標(biāo)函數(shù)。

ID3算法在搜索的每一步都使用當(dāng)前的所有訓(xùn)練樣例,大大降低了對個別訓(xùn)練樣例錯誤的敏感性。因此,通過修改終止準(zhǔn)則,可以容易地?cái)U(kuò)展到處理含有噪聲的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

ID3算法在搜索過程中不進(jìn)行回溯。所以,它易受無回溯的爬山搜索中的常見風(fēng)險影響:收斂到局部最優(yōu)而不是全局最優(yōu)。

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