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      大數(shù)據(jù)的發(fā)展前景巨大，給予了從業(yè)者更多的發(fā)展機(jī)會(huì)，那么對(duì)于求學(xué)者而言，該如何快速的完成轉(zhuǎn)型呢？相信很多求學(xué)者都知道，大數(shù)據(jù)包含的內(nèi)容很多，自學(xué)的難度也比較大，因此，參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班似乎成為了眾多求學(xué)者的一個(gè)首選，那么，參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班有哪些優(yōu)勢(shì)呢？能否快速完成轉(zhuǎn)型呢？

課程介紹：Storm大數(shù)據(jù)流式處理技術(shù)

本課程從大數(shù)據(jù)流式處理技術(shù)以及Storm實(shí)戰(zhàn)的角度，理論和實(shí)踐相結(jié)合，全方位地介紹Storm大數(shù)據(jù)流式處理工具的原理和內(nèi)核。以案例分析的方式來幫助學(xué)員了解如何用BDAS系列工具來解決具體的問題，并介紹了從大數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息的關(guān)鍵。

第一講 Storm大數(shù)據(jù)處理介紹

第二講 Storm配置和容錯(cuò)機(jī)制

第三講 Storm可靠性及消息傳輸

第四講 Storm拓?fù)浼傲鞣纸M

第五講 Spout和Bolt詳解

第六講 分布式DPRC

第七講 Storm事務(wù)拓?fù)?/span>

第八講 Storm中的Trident

第九講 Trident的狀態(tài)

第十講 Storm企業(yè)應(yīng)用

12年設(shè)計(jì)工作經(jīng)驗(yàn) 11年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)

參與項(xiàng)目

真功夫全球華人快餐連鎖店

2013廣州國(guó)際設(shè)計(jì)周——PONE體驗(yàn)館

重慶康德溫德姆至尊豪廷大酒店

成都金融城雅詩(shī)閣國(guó)際服務(wù)公寓

課程研發(fā)，對(duì)接崗位需求

      天琥課程由專門課程研發(fā)團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)，課程設(shè)計(jì)緊跟互聯(lián)網(wǎng)潮流，將前沿的設(shè)計(jì)融入課程中，并且每年持續(xù)精進(jìn)課程內(nèi)容和教學(xué)建設(shè)?！镀矫嬖O(shè)計(jì)精英課程》《網(wǎng)頁設(shè)計(jì)精英課程》《室內(nèi)設(shè)計(jì)精英課程》《電商網(wǎng)頁設(shè)計(jì)精英課程》等課程先后獲得國(guó)家著作權(quán)保護(hù)。

大數(shù)據(jù)人才稀缺

據(jù)數(shù)聯(lián)尋英發(fā)布《大數(shù)據(jù)人才報(bào)告》顯示,目前全國(guó)的大數(shù)據(jù)人才僅46萬,未來3-5年內(nèi)大數(shù)據(jù)人才的缺口將高達(dá)150萬。

據(jù)職業(yè)社交平臺(tái)LinkedIn發(fā)布的《2016年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)最熱職位人才報(bào)告》顯示，研發(fā)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、人力資源、市場(chǎng)營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)分析是當(dāng)下中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)需求最旺盛的六類人才職位。其中研發(fā)工程師需求量最大，而數(shù)據(jù)分析人才最為稀缺。領(lǐng)英報(bào)告表明，數(shù)據(jù)分析人才的供給指數(shù)最低，僅為0.05，屬于高度稀缺。數(shù)據(jù)分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個(gè)月。

根據(jù)中國(guó)商業(yè)聯(lián)合會(huì)數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會(huì)統(tǒng)計(jì)，未來中國(guó)基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)分析人才缺口將達(dá)到1400萬，而在BAT企業(yè)招聘的職位里，60%以上都在招大數(shù)據(jù)人才。

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(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(xiǎn)影響：收斂到局部最優(yōu)而不是全局最優(yōu)。