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廣州知名大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

發(fā)布時(shí)間:2019-08-29 廣州天琥教育 訪問(wèn) : 236
零基礎(chǔ)學(xué)大數(shù)據(jù)存在著難度,但大數(shù)據(jù)并沒(méi)有想象中的那么難學(xué)。俗話說(shuō),“砍柴不按紋、類似砍柴人”。零基礎(chǔ)學(xué)大數(shù)據(jù)如果沒(méi)有系統(tǒng)化的課程,沒(méi)有專業(yè)的老師去指導(dǎo),再?zèng)]有實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目和集群服務(wù)器,那么學(xué)習(xí)的難度系數(shù)就會(huì)大大的加強(qiáng)。

課程名稱:大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)班課程

課程推出時(shí)間:2018.09.10

課程版本號(hào):6.0

主要針對(duì)版本:JDK1.8\CDH2.7.4\Storm1.1.1\Spark 2.1

主要使用開(kāi)發(fā)工具:IntelliJ IDEA


課程介紹:

本課程是基于V5.0的一次重大更新,匯總并收集了大數(shù)據(jù)學(xué)科一年以來(lái)15個(gè)零基礎(chǔ)班級(jí)的授課信息、學(xué)習(xí)信息、就業(yè)信息。重新調(diào)整了課程的分布情況,新增了大數(shù)據(jù)綜合項(xiàng)目,新增了第四代大數(shù)據(jù)處理框架FLink,新增了數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化,新增了JVM基礎(chǔ)及原理,新增了Spark性能調(diào)優(yōu)等內(nèi)容。課程升級(jí)方面,主要對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)課程進(jìn)行了升級(jí),推薦系統(tǒng)項(xiàng)目后置變成7天的豐富課程,提升學(xué)員進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)的競(jìng)爭(zhēng)力,從而更好的從事人工智能領(lǐng)域相關(guān)的工作。

整體而言,課程在培養(yǎng)中高級(jí)大數(shù)據(jù)工程師的方向上又前進(jìn)了一大步。


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

一線設(shè)計(jì)精英擔(dān)綱課程講師

       天琥通過(guò)“面試、項(xiàng)目測(cè)試、復(fù)試、試講、教研培訓(xùn)”五大步驟嚴(yán)格選拔設(shè)計(jì)講師,確保每位講師都擁有豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

       進(jìn)入天琥的他們大多是來(lái)自4A廣告公司的一線設(shè)計(jì)精英、知名設(shè)計(jì)總監(jiān)、藝術(shù)院校教授。他們憑借自身強(qiáng)大的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),手把手教授學(xué)員,讓學(xué)員迅速掌握項(xiàng)目精髓。


 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。

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(shù),它是關(guān)于現(xiàn)有屬性的有限離散值函數(shù)的一個(gè)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(gè)主要風(fēng)險(xiǎn):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(duì)個(gè)別訓(xùn)練樣例錯(cuò)誤的敏感性。因此,通過(guò)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(guò)程中不進(jìn)行回溯。所以,它易受無(wú)回溯的爬山搜索中的常見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)影響:收斂到局部最優(yōu)而不是全局最優(yōu)。

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