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       在如今的大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用早已在我們的生活方方面面都有所體現(xiàn)。新聞內(nèi)容個(gè)性化推薦、淘寶購(gòu)物個(gè)性化推薦、一周之內(nèi)的天氣預(yù)報(bào)等等應(yīng)用，都有著大數(shù)據(jù)的背影在其中。了解大數(shù)據(jù)是每一個(gè)人應(yīng)該有的常識(shí)，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)知識(shí)更是社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)！那廣州大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)培訓(xùn)在哪家好呢？

課程介紹：大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理–基于Spark的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理及應(yīng)用技術(shù)

課程中結(jié)合實(shí)例，介紹圖工具GraphX如何發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)中的人際關(guān)系，大數(shù)據(jù)挖掘工具M(jìn)Llib如何進(jìn)行商品聚類和電影推薦，以及Streaming流挖掘工具,并探討了Spark與Docker等云環(huán)境下新技術(shù)的結(jié)合，分析了其應(yīng)用前景。

本課程教學(xué)過(guò)程中還提供了案例分析來(lái)幫助學(xué)員了解如何用Spark實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)工具來(lái)解決業(yè)界的問(wèn)題，并介紹了Spark生產(chǎn)環(huán)境搭建的相關(guān)知識(shí)。

第一講 Spark大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)

第二講 Spark安裝配置及監(jiān)控

第三講 Scala編程語(yǔ)言使用概述

第四講 Spark分布式計(jì)算框架

第五講 Spark內(nèi)部工作機(jī)制詳解

第六講 Spark數(shù)據(jù)讀取與存儲(chǔ)

第七講 Spark通信模塊和容錯(cuò)機(jī)制

第八講 SQL On Spark

第九講 Spark流數(shù)據(jù)處理工具Streaming

第十講 Spark中的大數(shù)據(jù)挖掘工具M(jìn)Llib

第十一講 Spark大規(guī)模圖處理工具GraphX

第十二講 Spark與其他大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合與應(yīng)用

13年設(shè)計(jì)工作經(jīng)驗(yàn) 7年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)

參與項(xiàng)目

中國(guó)人保

湖北日?qǐng)?bào)

武商集團(tuán)

武昌造船廠

56所連鎖校區(qū)，遍布全國(guó)各地

      天琥全國(guó)連鎖校區(qū)遍布：上海、廣州、深圳、武漢、南寧、長(zhǎng)沙、贛州、重慶、西安、昆明、南京、成都、南昌、太原、廈門、石家莊、青島、鄭州、杭州、佛山、福州、合肥、蘇州、蘭州、天津、濟(jì)南、?？凇①F陽(yáng)、東莞等全國(guó)各大省市，讓學(xué)習(xí)更便捷。

　數(shù)據(jù)分析師是數(shù)據(jù)師的一種，指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評(píng)估和預(yù)測(cè)的專業(yè)人員。在工作中通過(guò)運(yùn)用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義。

　　作為一名數(shù)據(jù)分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數(shù)據(jù)魔鏡等數(shù)據(jù)分析軟件中的一門，至少能用Acess等進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)，至少掌握一門數(shù)學(xué)軟件如matalab、mathmatics進(jìn)行新模型的構(gòu)建，至少掌握一門編程語(yǔ)言?？傊?，一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)該業(yè)務(wù)、管理、分析、工具、設(shè)計(jì)都不落下。

文本挖掘(TD)的方式和目標(biāo)是多種多樣的，基本層次有：

關(guān)鍵詞檢索：最簡(jiǎn)單的方式，它和傳統(tǒng)的搜索技術(shù)類似。

挖掘項(xiàng)目關(guān)聯(lián)：聚焦在頁(yè)面的信息(包括關(guān)鍵詞)之間的關(guān)聯(lián)信息挖掘上。

信息分類和聚類：利用數(shù)據(jù)挖掘的分類和聚類技術(shù)實(shí)現(xiàn)頁(yè)面的分類，將頁(yè)面在一個(gè)更到層次上進(jìn)行抽象和整理。

自然語(yǔ)言處理：揭示自然語(yǔ)言處理技術(shù)中的語(yǔ)義，實(shí)現(xiàn)Web內(nèi)容的更精確處理。