10几个大数目文书档案PDF开放下载lovebet体育官网

一 、大数量的开放式创新——吴甘沙

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② 、微软严格治理庆——让大数量为各种人服务

导读:数据文化拉动1.6万亿日元数据红利,IDC调查呈现,选取全体的大数目解决方案,将在现在4年内,给全球公司带来1.6万亿。

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三 、大规模焦点模型建立模型及其在腾讯工作中的应用

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肆 、中中原人民共和国际清算银行联柴洪峰—中国际清算银行联金融大数量探索与履行

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五 、易观林文斌–中华夏族民共和国零售及电子商务大数目利用

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六 、亚信张灏—建立大数据价值范式,共创大数据生态繁荣

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柒 、南京大学通用范多锋—MPP数据库技术,支撑行业余大学数额采纳

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⑧ 、浪潮王峰—大数量开启行业利用今日头条潮

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玖 、智慧医疗连串报告之一-医疗大数额时期拉开帷幕

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⑩ 、宋成儒,找工作中的一点构思

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1一 、大数据系统引擎技术简介-高光荣

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1贰 、再看云总结:听其自然,关心4类投资机遇

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技术驱动商业方式变革

再看云总计(下):国内云总括规模较小,IaaS和PaaS竞争能够

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1③ 、新通讯:流量、数据、终端激增带来的投资新机遇

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1四 、P2P行业专题之二-来自国外市集的启发

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1⑤ 、京东技术狂欢节-京东智能硬件揭露

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1陆 、互连网行业:数据帝国-二零一四年投资策略报告之一

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数码帝国(下)——数字化巨大立异背后的另3个审视逻辑

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1⑦ 、基于社会网络关系的腾讯网性格化推荐模型 

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1.pdf

1八 、信达证券-征信行业:个人征信业发展恰逢其时

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1⑨ 、ASBJ2016-张晋铭-微信红包之China Basketball Association实践

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20、ASBJ2014_刘彦伟_实时多少平台技术实施(v4)

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2① 、ASBJ二零一五-周海鹏-TalkingData-大数量总括分析平台架构轶事—TalkingData数据库架构变迁-终稿

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2贰 、ASBJ二〇一六-刘奇-豌豆荚分布式redis的布署与贯彻 终稿

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2三 、ASBJ二零一四-李申申-乐乎框架结构变迁史

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2四 、和讯技术架构发展进程

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技术篇:今日头条推荐引擎系统布局简述

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2⑤ 、Spark介绍与使用案例分析.pdf

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2六 、OCP中的存款和储蓄

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2七 、ODPS MapReduce对外开放实践

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MapReduce对外开放实践.pdf

2捌 、Mariana:腾讯深度学习平台的开始展览和利用

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CNN并行框架与图像识别(三)

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2九 、OceanBase支撑支付宝交易的分布式数据库系统

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30、Hadoop在广告监测技术的施行

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31、Apache Kylin-Hadoop上的广大联合分析平台

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Kylin-Hadoop上的周边联合分析平台.pdf

32、Recent Developments in Apache Hbase

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Hbase.pdf

3③ 、VMware为大数目利用铺平道路

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3四 、高速互联网InfiniBand加快大数额运用

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3⑤ 、营造低延时大数据系统平台

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3六 、基于斯Parker软件栈的下一代大数额解析

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3⑦ 、基于开发规范OpenCL的深度学习讨论与探索

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3⑧ 、基于全网内容的新闻客户端推荐系统刘佳

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3⑨ 、开放融合的云数据主导

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40、内部存款和储蓄器技术哪家强

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41、一个NoSQL的案例 介文清

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4贰 、让大数据更实时和可视化

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4③ 、大数据时期的网络基础设备形成

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4④ 、与大数目交互发展的基础架构

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4伍 、大数据系统主旨技术

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4⑥ 、金融投资大数目实施分享-龙白滔

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4⑦ 、中国邮电通讯大云南大学数据产品及利用

下载中国邮电通讯大云大数据产品及应用.pdf

4⑧ 、OpenStack在大数额方面包车型地铁考虑:技术、应用、生态系统

下载OpenStack在大数目方面包车型大巴探讨:技术、应用、生态系统.pdf

4⑨ 、数据资产管理——大数目时期的丹佛掘金队(Denver Nuggets)术

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50、Ali实时总括平台分析

下载Ali实时总结平台解析.pdf

5一 、朱志杰  腾讯计费高级中学一年级致性测试能力的营造实践

下载朱志杰
 腾讯计费高级中学一年级致性测试能力的营造实践.pdf

5② 、邓雄-Top100summit+2015-大数量环境下促成多个通用推荐引擎的进行

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5③ 、钱承君—百度大数据品质保持方案探索

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5④ 、邢志峰-基于大数量建立模型的JDPhone必要挖掘

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5伍 、大数目解析挖掘技术在电商的利用-黄晖

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56、Spark Shuffle Introduction-蘑菇街

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5⑦ 、 大数据解析关键技术与劳务立异

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 5捌 、社交互连网发展的新重力:大数额与众包

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5九 、QQ大数据及其应用介绍

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60、Oracle完整数据安全方案

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61、ORACLE RUEI 原理

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6② 、征信行业深度报告-征信市镇化开启蓝海

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6③ 、二零一五年世界互连网大会最值得享受的PPT

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6④ 、2015年中中原人民共和国SaaS集团服务平台湾股市集斟酌告诉

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6五 、(2014)OpenKN——网络大数据时期 的文化计算引擎

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6六 、魏凯-大数据技术与产业综合

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6七 、张新生-信息化、大数额发展及邮电通信运行公司提升机遇

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6⑧ 、Ali车品觉–当数码变成产品

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6玖 、百度陈尚义—百度大数目引擎

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70、工信部邮电通讯刘多–大数额技术与产业拓展

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7壹 、京东何刚—京东北大学数据实施

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7二 、晶赞科技汤奇峰—大数目,大决策

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7③ 、搜达足球韩庆山—大数额在足球电视发表和竞技预测中的应用

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7肆 、腾讯孟昭莉—大数量,大道之行

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7五 、网宿孙孝思–CDN显示大数据洞察力

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7陆 、英帝国早稻田王宁–Big Data Big Decision

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7⑦ 、IBM朱辉—大数据与分析驱动商业价值

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7八 、AMD潘迪–GPU加速大数目解析利用 NVIDIA助力智慧城市建设

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NVIDIA助力智慧城市建设.pdf

7⑨ 、沣西刘军–西咸新区升高大数量产业的进行和研商

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80、国家音讯大旨张新红—大数额与智慧城市

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8一 、浙大同方赵英–大数据驱动智慧城市可持续发展

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8二 、华夏邓白氏梁波–从数量挖掘商业洞察力

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8三 、杜野-网络借款以及征信

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8④ 、魏旋-宜信大数目实时授信平台

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8伍 、张大震-大数额时期《云总括架构技术与实践》

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 8六 、TalkingData SVP 蒋奇—移动数据驱动的金融业务探索和翻新

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蒋奇—移动多少驱动的金融业务探索和创新.pdf

8柒 、Hadoop平台监察和控制、预警及自动化

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8捌 、CF框架下物质扩散算法立异政研

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8九 、数据正确的执行

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90、大数据主导架构的前途

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9① 、大规模分佈式机器学習

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9贰 、Kylin–基于Hadoop的大面积联合分析引擎

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9叁 、Hadoop平台监察和控制、预先警告及自动化

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9四 、Druid之旅-大数目实时分析数据存款和储蓄框架

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9⑤ 、张敏女士:大数据安全与隐衷保养技术初探

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9⑥ 、B2C平台推荐搜索的履行和研讨 -京东技术开放日-刘尚堃

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-京东技术开放日-刘尚堃.pdf

9柒 、No3.数据罗盘产品感悟-李星毅

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9捌 、New Internet:大数额挖掘试读样章

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9九 、spss数据解析及中央总计分析

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100、大数额时代百货业的空子与挑战-盛振中.

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10一 、大数量时期商业规则用例集二零一二1031

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10② 、大数目经典算法EM算法_讲解

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algorithm)

EM算法概述

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10③ 、岳亚丁-社交网络大数目建立模型的框架探索

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10肆 、知识图谱:大数额语义链接的内核-李涓子 

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(1).pdf

10五 、多源异构大数额的机器学习关键技术琢磨进展_徐增林

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10六 、海外大数量产业的上扬及启示_刘小刚

下载域外大数据产业的进步及启示_刘小刚.pdf

10七 、黄宜华-Octopus-跨平台统一MLDM编制程序模型与平台

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10⑧ 、精确算法与参数算法

下载标准算法与参数算法.pdf

End.

“全国大学大数额(Hadoop、spark、Python)师资 研究探讨会的 通告

① 、 研究研究会介绍

Hadoop板块

  1. 供给通晓

Hadoop
设计之初的对象就稳定于高可相信性、高可拓展性、高容错性和高效性,便是这么些规划上与生俱来的优点,才使得Hadoop
一现身就遇到广大大公司的爱抚,同时也引起了研讨界的广阔关注。

对邮电通讯运维商而言,用户上网日志包涵了大气用户天性化需要、喜好消息,对其实行分析和钻井,能更好地询问客户须要。守旧经营分析系列小型总结机加关系型数据库的架构不可能满意对海量非结构化数据的处理要求,搭建基于X86的Hadoop
平台,引入大数量处理技术的法门,达成高功用、低本钱、易扩大的主任分析系统混搭架构成为邮电通讯运行商最为倾向的挑选。本课程将完美介绍Hadoop平台支付和平运动维的各种技术,对学生利用该项技术具有很高的应用价值。

  1. 研究商量会课程架构与统一筹划思路

研究钻探会框架结构:

分为四个基本点部分:

率先局地:重点讲述大数目技术在的行使,使学生对大数额技术的广泛应用有观察者清的认识,在那环节中间会首要介绍Hadoop技术在漫天津学院数量技术应用中的首要地点和应用意况。

第一有的:具体对hadoop技术实行模块化分拆,从大数据文件存储系统技能和分布式文件系统平台及其使用谈起,介绍Hadoop技术各关键选拔工具和格局,以及在运行维护其中的主流做法,使学生周全摸底和通晓Hadoop技术的精髓。

其三部分:重点解析大数据的接纳案例,使学员在案例个中对该项技术有更深刻的感观印象

统一筹划思路:

本课程选择模块化教学方法,以案例解析为主线,由表及里、遵纪守法、由理论到实施操作实行统一筹划。

与商行的贴合点:

本研究探讨会结合公司转型发展及大数目发展战略,围绕集团大数据业务及行业利用市镇拓展发展目的,重点讲解Hadoop的使用技术,提高集团IT技术职员的费用和平运动维能力,有很强的贴合度。

大数量建立模型与发掘板块

此次探讨汇合向有肯定的数量解析挖掘算法基础的工程师,带大家实践大数额解析挖掘平台的品种练习,系统地讲解数据准备、数据建立模型、挖掘模型建立、大数量解析与发掘算法应用在作业模型中,结合主流的Hadoop与斯Parker大数额解析平台架构,完成项目磨练。

整合业界使用最广大的主流大数目平台技术,重点分析基于大数额解析算法与BI技术运用,包涵分类算法、聚类算法、预测分析算法、推荐分析模型等在作业中的实践应用,并基于助教给定的数据集,完结四个大旨的日志数据解析挖掘系统,以及电商推荐系统引擎。

本学科主旨的推行环境是Linux集群,JDK1.8, Hadoop 2.7.*,Spark 2.1.*。

学生必要预备的处理器最好是i5及以上CPU,4GB及以上内部存款和储蓄器,硬盘空间预留50GB,基本的大数据解析平台所依靠的软件包和依赖库等,教师已经提前安插在虚拟机镜像,学员依照助教的操作职务展开实施。

本研究探究会选拔技术原理与体系实战相结合的法门开始展览教学,在教学原理的经过中,穿插实际的系统操作,本学科教授也精心准备的实在的施用案例供学生出手磨练。

Python机器学习板块

1.各类算法模块依据“原理教学→分析数据→自个儿动手达成→特征与调参”的逐一。

2.“Python数据清洗和特征提取”,提高学习深度、下落学习坡度。

3.日增网络爬虫的原理和编辑,从获取数据开端,重视将执行问题转换到实际模型的能力,分享工作中的实际案例或Kaggle案例:广告销量分析、环境数据丰硕检查和测试和剖析、数字图像手写体识别、Titanic旅客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据宗旨分析、普通话分词、股票数量特征分析等。

4.加重矩阵运算、可能率论、数理计算的学识应用,掌握机器学习根本。

5.论述机器学习原理,提供配套源码和数据。

6.以直观解释,增强感性精通。

7.相对而言差异的风味采取带来的推测效果差异。

8.刮目相待项目实施,珍视落地。思考不一致算法之间的区分和联络,提升在实质上中国人民解放军海军事工业程大学业作中甄选算法的能力。

9.事关和讲课的某些Python库有:Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。

贰 、研究探究会对象

中国人民解放军第5野战军大学大数量产业相关教师,新闻主导有关人口、系CEO、市长或对大数据感兴趣的连带人口。

培育时间地方:可咨询:13932327338 微信同号

2019年04月20号—29号上海

2019年5月23号–6月01号深圳

2019年06月20号—29号北京

2019年07月19号—28号杭州

2019年08月22号—31号成都

2019年09月19号—28号北京

2019年10月22号—31号苏州

2019年11月20号—29号珠海

2019年12月20号—29号北京

三 、研究商讨会目的

操纵大数额处理平台(Hadoop、Spark、Storm)技术架构、以及平台的设置配备、运转配置、应用开发;领会主流大数据Hadoop平台和斯Parker实时处理平台的技术架构和实际选择;利用Hadoop+斯Parker对行业余大学数额举办存款和储蓄管理和剖析挖掘的技艺使用;讲解Hadoop生态系统组件,包涵Storm,HDFS,MapReduce,淋病E,HBase,斯Parker,GraphX,MLib,Shark,
ElasticSearch等大数额存款和储蓄管理、分布式数据库、大型数据仓库、大数额查询与追寻、大数据解析挖掘与分布式处理技术

让学生丰盛通晓大数据平台技术架构、大数量解析的中央理论、机器学习的常用算法、国内外主流的大数额解析与BI商业智能分析消除方案、以及大数据解析在查找引擎、广告服务推荐、电商数据解析、金融客户分析方面包车型客车运用案例。

强调主流的大数量解析挖掘算法技术的施用和剖析平台的实施,让学员通晓主流的基于大数额Hadoop和斯Parker、QX56的大数额解析平台架构和事实上选择,并用结合实际的生育系统案例进行教学,驾驭基于Hadoop大数目平台的数码挖掘和数据仓库分布式系统平台接纳,以及商业和开源的数额解析产品丰裕Hadoop平台形成大数据解析平台的施用剖析。

让学员精晓常见的机械学习算法,深切讲解产业界成熟的大数额解析挖掘与BI平台的实施应用,并以客户分析系统、日志分析和电商推荐系统为案例,串联常用的数量挖掘技术拓展利用教学。

从数学层面推导最经典的机器学习算法,以及各个算法的演示和代码实现、如何是好算法的参数调节和测试、以实际使用案例分析种种算法的精选等。

四、大纲

Hadoop培养和磨练内容介绍

学科模块

学中国科学技术大学旨

根本内容及案例和示范

模块一

挪动互连网、大数额、云计算相关技术介绍

① 、 数据主旨与云计算技巧应用

二 、 智慧城市与云总计技巧运用

三 、 移动互连网、大数额与云总计关联技术

④ 、 移动云总计的生态系统及产业链

五 、大数据技术在运维商、金融业、银行业、电子商务行业、零售业、创制业、行政事务音讯化、网络、教育音讯化等行业中的应用实践

⑥ 、 国内外主流的大数目化解方案介绍

柒 、 当前大数量消除方案与观念数据库方案的分析相比

捌 、 Cloudera Hadoop 大数额平台方案分析

九 、 开源的大数目生态系统平台分析

模块二

大数据的挑衅和前进大势

① 、 大数据时期的挑衅

Ø 战略决策能力

Ø 技术开发和数量处理能力

Ø 组织和平运动营能力

② 、 大数据时代的开拓进取趋势

Ø 云计算是基础设备框架结构

Ø 大数目是灵魂资金财产

Ø 分析、挖掘是伎俩

Ø 发现和预测是最终目的

三 、 大数据挖掘在各行业利用景况

Ø 邮电通讯行业应用及案例剖析

Ø 网络行业使用及案例剖析

Ø 金融行业行使及案例研讨

Ø 销售行业应用案例解析

模块三

大数据文件存款和储蓄系统技术和分布式文件系统平台及其使用

① 、 Hadoop的迈入进度

Ø Hadoop大数额平台架构

Ø 基于Hadoop平台的PB级大数目存储管理与分析处理的工作规律与体制

Ø Hadoop 的为主器件剖析

二 、 分布式文件系统HDFS

Ø 概述、功能、作用、优势

Ø 应用范围、应用现状

Ø 发展趋势

三 、 分布式文件系统HDFS架构及原理

Ø 宗旨关键技术

Ø 设计精髓

Ø 基本工作规律

Ø 系统架构

Ø 文件存款和储蓄格局

Ø 工作机制

Ø 存款和储蓄扩大体量与吞吐品质扩大

④ 、 分布式文件系统HDFS操作

Ø SHELL命令操作

Ø I/O流式操作

Ø 文件数量读取、写入、追加、删除

Ø 文件状态查询

Ø 数据块分布机制

Ø 数据同步与一致性

Ø 元数据管理技术

Ø 主节点与从节点工作体制

Ø 大数据负载均衡技术

Ø HDFS大数额存款和储蓄集群众管理理技术

伍 、 Hadoop生态系统组件

Ø Storm

Ø HDFS

Ø MapReduce

Ø HIVE

Ø HBase

Ø Spark

Ø GraphX

Ø MLib

Ø Shark

模块四

Hadoop文件系统HDFS最佳实战

1、 HDFS的设计

2、 HDFS的概念

Ø 数据块

Ø namenode和datanode

Ø 联邦HDFS

Ø HDFS的高可用性

三 、 命令行接口

四 、 Hadoop文件系统

5、 Java接口

Ø 从Hadoop U昂CoraL读取数据

Ø 通过FileSystem API读取数据

Ø 写入数据

Ø 目录

Ø 查询文件系统

Ø 删除数据

6、 数据流

Ø 剖析文件读取

Ø 剖析文件写入

Ø 一致模型

七 、 通过Flume和Sqoop导入数据

⑧ 、 通过distcp并行复制

9、 Hadoop存档

Ø 使用Hadoop存档工具

Ø 不足

模块五

Hadoop运营管理与品质调优

壹 、 第叁代大数据处理框架

Ø Yarn的干活原理及

Ø DAG并行执行机制

Ø Yarn大数目解析处理案例分析

Ø Yarn 框架并行应用程序实践

二 、 集群配置管理

Ø Hadoop集群配置

Ø Hadoop质量调优与参数配置

Ø Hadoop机架感知策略与布局

Ø Hadoop压压编写制定

Ø Hadoop职责载荷均衡

Ø Hadoop 集群维护

Ø Hadoop监察和控制管理

③ 、 HDFS的静态调优技巧

Ø HDFS 的高吞吐量I/O质量调优技巧

Ø MapReduce/Yarn的并行处理品质调优技巧

Ø Hadoop集群的周转故障剖析,以及解决方案

Ø 基于Hadoop大数额应用程序的属性瓶颈剖析与提

Ø Hadoop 大数目运营监察和控制管理种类 HUE 平台的设置配置与利用配置

Ø Hadoop运转管理监督系统Ambari平台的安装部布局

Ø Hadoop 集群运行系统 Ganglia, Nagios的装置配备与利用配置

模块六

NOSQL数据库Hbase与Redis

1、 NOSQL基础

Ø CAP理论

Ø Base与ACID

Ø NOSQL数据仓库储存储类型

键值存款和储蓄

列存储

文书档案存款和储蓄

图片存款和储蓄

② 、 HBase分布式数据基础

3、 安装Hbase

4、 Hbase应用

Ø HBase的逻辑数据模型,HBase的表、行、列族、列、单元格、版本、row
key排序

Ø HBase的大人体模型型,命名空间、表格局的宏图法则

Ø HBase 主节点HMaster的工作规律,HMaster的高可用配置,以及品质调优

Ø HBase
从节点RegionServer的办事原理,表分区及存款和储蓄I/O高并发配置,以及质量调优

Ø
HBase的贮存引擎工作原理,以及HBase表数据的键值存款和储蓄结构,以及HFile存款和储蓄结构分析

Ø HBase表设计与数码操作以及数据库管理操作

Ø HBase集群的安装配备、参数配置和属性优化

五 、HBase分布式数据库简介、发展进程、应用场景、工作原理、以及利用优势与不足之处

Ø HBase分布式数据库集群的主从式平台框架结构和关键技术剖析

Ø HBase伪分布式和物理集群分布式的决定与运作配置

Ø
HBase从节点RegionServer的做事原理,表分区及存款和储蓄I/O高并发配置,以及质量调优

Ø
HBase的贮存引擎工作原理,以及HBase表数据的键值存款和储蓄结构,以及HFile存款和储蓄结构分析

Ø HBase表设计与数据操作以及数据库管理操作

Ø HBase集群的装置配备、参数配置和总体性优化

Ø ZooKeeper分布式协调服务系统的行事规律、平台架构、集群安插应用实战

Ø ZooKeeper集群的规律架构,以及选取配置

陆 、 Redis内部存款和储蓄器数据库介绍,以及产业界应用案例

Ø Redis内存数据库集群架构以及宗旨技术剖析

Ø Redis 集群的装置配备与运用开发实战

模块七

类SQL语句工具——Hive

1、 安装Hive

2、 示例

3、 运行Hive

Ø 配置Hive

Ø Hive服务

Ø Metastore

肆 、 Hive与价值观数据库相比

Ø 读时格局vs.写时形式

Ø 更新、事务和目录

5、 HiveQL

Ø 数据类型

Ø 操作与函数

6、 表

Ø 托管表和外部表

Ø 分区和桶

Ø 存款和储蓄格式

Ø 导入数据

Ø 表的改动

Ø 表的放弃

⑦ 、 查询数据

Ø 排序和集纳

Ø MapReduce脚本

Ø 连接

Ø 子查询

Ø 视图

⑧ 、 用户定义函数

Ø 写UDF

Ø 写UDAF

模块八

多少挖掘SPASportageK建立模型基础介绍

1、 Spark简介

Ø Spark是什么

Ø 斯Parker生态系统BDAS

2、 Spark架构

Ø 斯Parker分布式架构与单机多核架构的异议

三 、 斯Parker集群的设置与布局

Ø 斯Parker的装置与配置

Ø 斯Parker集群初试

四 、 斯Parker硬件配置

Ø Spark硬件

Ø 斯Parker硬件配备流程

模块九

卡夫卡基础介绍

1、 Kafka介绍

贰 、 kafka种类布局

三 、 kafka设计意见简介

肆 、 kafka通信协议

⑤ 、 kafka的伪分布安装、集群安装

6、 kafka的shell操作、java操作

⑦ 、 kafka设计意见*

8、 kafka producer和consumer开发

玖 、 卡夫卡分布式音信订阅系统的运用介绍、平台框架结构、集群布署与布局使用实战

十 、 Flume-NG数据收集系统的数目流模型、平台架构、集群布置与布局使用实战

1一 、 Hadoop与DBMS之间数据交互工具Sqoop的运用实践,

1二 、 Sqoop导入导出数据以及Sqoop集群安排与安插

1叁 、 Kettle 集群的阳台架构、核心技术、安排布置和选取实战

1肆 、 利用Sqoop落成 MySQL 与 Hadoop 集群之间

模块十

大数据典型应用与支出案例分析:互连网数据运转

一 、 案例1:辽宁数据交易宗旨

Ø 交易所交易方式:电子交易

Ø
交易所服务:大数据交易、大数量清洗建立模型分析、大数量定向购销、大数目平台技术开发

Ø 大数据交易安全性研究分析

Ø 数据交易核心商业形式斟酌分析

贰 、 案例2:大数量利用案例:公交线路的智能规划

Ø
UrbanInsights:为公共交通公司提供依照订阅访问的大数量工具以及大数据咨询服务

Ø Urban Insights数据源、数据搜集、数据仓库、数据解析——设计运转路线

Ø Urban Insights通过网络数据的营业

③ 、 商量:山东运动大数量利用与付出方向

模块十一

脚下数量主导的改造和更换分析-以国内外运行商、互连网商户为例

① 、 流商业余大学数量化解方案比较

② 、 主流开源云计算种类相比较

③ 、 国内外轮代理公司表性大数目平台相比

肆 、 各厂商最新的大数量产品介绍

五 、 案例分析

Ø 推特的SNS平台应用

Ø 谷歌(Google)的追寻引擎应用

Ø Rackspace的日志处理

Ø Verizon创立精准市镇经营销售部

Ø TelefonicaDynamicInsights推出的名为“智慧足迹”的生意服务

Ø 中国邮电通讯的“移动通信用户上网记录集中查询与分析支撑系统”

大数量建立模型与分析挖掘培养内容

内容提要

助教详细内容

施行练习

产业界主流的数据仓库工具和大数据解析挖掘工具

  1. 产业界主流的遵照Hadoop和斯Parker的大数额解析挖掘项目解决方案

  2. 产业界数据仓库与数码解析挖掘平台软件工具

  3. Hadoop数据仓库工具Hive

  4. 斯Parker实时数据仓库工具斯ParkerSQL

  5. Hadoop数据解析挖掘工具Mahout

  6. 斯Parker机器学习与数码解析挖掘工具MLlib

  7. 大数量解析挖掘项指标执行步骤

配置数据仓库工具Hadoop Hive和斯ParkerSQL

布置数据解析挖掘工具Hadoop Mahout和斯Parker MLlib

大数量解析挖掘项目标数额集成操作战演习练

  1. 日志数据解析和导入导出到数据仓库的操作战磨炼练

  2. 从原本搜索数据集中抽取、集成数据,整理后形成标准的数据仓库

3.
数据解析挖掘模块从大型的集中式数据仓库中访问数据,1个数据仓库面向四个主题,创设七个数据仓库

  1. 同一个数据仓库中的事实表数据,可以给三个例外门类的解析挖掘职务调用

  2. 除去噪声

类型数目集加载ETL到Hadoop Hive数据仓库并确立多维模型

遵照Hadoop的巨型数据仓库管理平台—腹股沟肉芽肿E数据仓库集群的多维分析建立模型应用实践

  1. 依据Hadoop的巨型分布式数据仓库在同行业中的数据仓库应用案例

  2. Hive数据仓库集群的平台系统布局、大旨技术剖析

  3. Hive Server的行事规律、机制与应用

  4. Hive数据仓库集群的装置配置与布局优化

  5. Hive应用开发技术

  6. Hive SQL剖析与利用实践

  7. Hive数据仓库表与表分区、表操作、数据导入导出、客户端操作技巧

  8. Hive数据仓库报表设计

  9. 将原始的日记数据集,经过整治后,加载至Hadoop +
    Hive数据仓库集群中,用于共享访问

利用腹股沟肉芽肿E创设大型数据仓库项目标操作战演练练实施

斯Parker大数目解析挖掘平台实施操作战陶冶练

  1. Spark大数据解析挖掘平台的布置铺排

  2. 斯Parker数据解析库MLlib的付出布署

  3. 斯Parker数据解析挖掘示例操作,从Hive表中读取数据并在分布式内部存款和储蓄器中运作

聚类分析建立模型与发掘算法的达成原理和技术使用

  1. 聚类分析建立模型与算法原理及其在Spark MLlib中的达成与行使,包罗:

a) Canopy聚类(canopy clustering)

b) K均值算法(K-means clustering)

c) 模糊K均值(Fuzzy K-means clustering)

d) EM聚类,即希望最大化聚类(Expectation 马克西姆ization)

e) 以上算法在斯Parker MLib中的完结原理和事实上景况中的应用案例。

  1. 斯帕克聚类分析算法程序示例

听他们说斯Parker MLlib的聚类分析算法,达成日志数据集中的用户聚类

分类分析建立模型与发掘算法的落到实处原理和技艺运用

  1. 分拣分析建立模型与算法原理及其在斯Parker MLlib中的达成与运用, 包蕴:

f) 斯Parker决策树算法落成

g) 逻辑回归算法(logistics regression)

h) 贝叶斯算法(Bayesian与Cbeyes)

i) 协理向量机(Support vector machine)

j) 以上算法在斯Parker MLlib中的达成原理和实际景况中的应用案例。

  1. 斯帕克客户资料分析与给用户贴标签的程序示例

  2. 斯Parker达成给商品贴标签的主次示例

  3. 斯Parker达成用户作为的机动标签和纵深技术

听大人说斯Parker MLlib的归类分析算法模型与使用操作

事关分析建立模型与发掘算法的落到实处原理和技艺运用

  1. 估计、推荐分析建立模型与算法原理及其在Spark MLlib中的实现与应用,包罗:

k) 斯Parker频仍形式挖掘算法(parallel FP Growth Algorithm)应用

l) 斯Parker关联规则挖掘算法及其使用

m) 以上算法在斯Parker MLib中的达成原理和事实上情状中的应用案例。

  1. 斯Parker关联分析程序示例

传说斯Parker MLlib的涉嫌分析操作

引进分析挖掘模型与算法技术应用

  1. 推荐算法原理及其在斯Parker MLlib中的达成与行使,包蕴:

a) 斯Parker协同过滤算法程序示例

b) Item-based协同过滤与推荐介绍

c) User-based协同过滤与引进

d) 交叉销售推荐模型及其完成

推荐介绍分析完结步骤与操作

回归分析模型与预总括法

  1. 利用线性回归完结访问量预测

  2. 行使非线性回归预测成交量和访问量的关联

  3. 听闻XC60+斯Parker完成回归分析模型及其使用操作

  4. 斯Parker回归程序完结至极点检查和测试的顺序示例

回归分析臆想操作例子

图涉及建立模型与分析挖掘及其链接分析和交际分析操作

  1. 运用斯Parker GraphX达成网页链接分析,计算网页根本排行

32.
落到实处信息传播的交际关系传递分析,互连网用户的一坐一起涉嫌分析职责的操作战练习练

图数据的解析挖掘操作,达成乐乎数据集的社交网络建模与涉及分析

神经网络与深度学习算法模型及其应用实践

  1. 神经网络算法Neural Network的兑现格局和钻井模型应用

  2. 根据人工神经互联网的深度学习的练习进程

a) 古板神经互连网的磨炼方法

b) Deep Learning的磨炼方法

  1. 纵深学习的常用模型和艺术

a) CNN(Convolutional Neural Network)卷积神经互连网

b) OdysseyNN(Recurrent Neural Network)循环神经互连网模型

c) Restricted Boltzmann Machine限制波尔兹曼机

  1. 据悉斯Parker的纵深学习算法模型库的应用程序示例

依照斯Parker或TensorFlow神经互联网深度学习库达成文件与图片数据挖掘

种类进行

  1. 日志分析系统与日志挖掘项目实施

a) Hadoop,斯Parker,ELK技术构建日志数据仓库

b) 互连网和讯日记分析体系项目

  1. 推荐系统项目推行

a) 电影多少解析与特性化推荐关联分析项目

类型数据集和详细的尝试辅导手册由教师提供

营造总括

39.
门类方案的课堂探究,研讨实际业务中的分析须求,剖析各样环节的难关、痛点、瓶颈,启发出化解之道;完毕教授布署的项目案例,巩固学过的大数据解析挖掘处理平台技术知识以及使用技术

议论沟通

Python机器学习培养和操练内容

学科模块

课程主旨

首要内容及案例和演示

模块一

机械学习的数学基础1 – 数学分析

  1. 机械学习的形似方法和横向比较

  2. 数学是实用的:以SVD为例

  3. 机械学习的角度看数学

  4. 复习数学分析

  5. 直观解释常数e

  6. 导数/梯度

  7. 肆意梯度降低

  8. Taylor展式的诞生应用

  9. gini系数

  10. 凸函数

  11. Jensen不等式

  12. 组合数与音信熵的关系

模块二

机器学习的数学基础2 – 可能率论与贝叶斯先验

  1. 概率论基础

  2. 掌故概型

  3. 贝叶斯公式

  4. 先验分布/后验分布/共轭分布

  5. 常见可能率分布

  6. 泊松分布和指数分布的大体意义

  7. 协方差和相关周全

  8. 独自和不相干

  9. 时局定律和大旨极限定理的进行意义

  10. 深入领悟最大似然估量MLE和最大后验猜度MAP

  11. 过拟合的数学原理与缓解方案

模块三

机器学习的数学基础3 – 矩阵和线性代数

  1. 线性代数在数学科学中的地位

  2. 马尔科夫模型

  3. 矩阵乘法的直观表明

  4. 事态转移矩阵

  5. 矩阵和向量组

  6. 特征向量的沉思和施行总结

  7. QR分解

  8. 对称阵、正交阵、正定阵

  9. 数据白化及其应用

  10. 向量对向量求导

  11. 标量对向量求导

  12. 标量对矩阵求导工作体制

模块四

Python基础1 – Python及其数学库

  1. 解释器Python2.7与IDE:Anaconda/Pycharm

  2. Python基础:列表/元组/字典/类/文件

  3. Taylor展式的代码完结

  4. numpy/scipy/matplotlib/panda的牵线和优秀使用

  5. 举不胜举高斯分布

  6. 泊松分布、幂律分布

  7. 卓越图像处理

  8. 蝴蝶效应

  9. 分形与可视化

模块五

Python基础2 – 机器学习库

  1. scikit-learn的介绍和超人使用

  2. 损失函数的绘图

  3. 各个数学曲线

  4. 多项式拟合

  5. 快快傅里叶变换FFT

  6. 奇异值分解SVD

  7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积互联网

  8. 卷积与运动平均线

  9. 股票数量解析

模块六

Python基础3 – 数据清洗和天性采纳

  1. 实际上生育难题中算法和特点的关联

  2. 股票数量的特征提取和选用

  3. 一致性检验

  4. 缺点和失误数据的拍卖

  5. 条件数据相当检查和测试和分析

  6. 漏洞非常多数据查询和数目改良方法、算法、应用

  7. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据

  8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB

  9. 节约能源贝叶斯用于1九千+篇/Sogou音讯文本的归类

模块七

回归

  1. 线性回归

  2. Logistic/Softmax回归

  3. 广义线性回归

  4. L1/L2正则化

  5. Ridge与LASSO

  6. Elastic Net

  7. 梯度降低算法:BGD与SGD

  8. 特点选拔与过拟合

模块八

Logistic回归

  1. Sigmoid函数的直观解释

  2. Softmax回归的概念源头

  3. Logistic/Softmax回归

  4. 最大熵模型

  5. K-L散度

  6. 损失函数

  7. Softmax回归的兑现与调参

模块九

回归实践

  1. 机器学习sklearn库介绍

  2. 线性回归代码达成和调参

  3. Softmax回归代码完结和调参

  4. Ridge回归/LASSO/Elastic Net

  5. Logistic/Softmax回归

  6. 广告投入与销售额回归分析

  7. 鸢尾花数据集的归类

  8. 穿插验证

  9. 多少可视化

模块十

决策树和轻易森林

  1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息

  2. 最大似然估算与最大熵模型

  3. ID3、C4.5、CART详解

  4. 决策树的正则化

  5. 预剪枝和后剪枝

  6. Bagging

  7. 随意森林

  8. 不平衡数据集的处理

  9. 应用随意森林做特色采纳

  10. 采取随机森林总计样本相似度

  11. 数码非常值检查和测试

模块十一

专擅森林实践

  1. 随机森林与天性选拔

  2. 决策树应用于回归

  3. 多标记的决策树回归

  4. 决策树和肆意森林的可视化

  5. 红酒数据集的决策树/随机森林分类

  6. 休斯敦房价预测

模块十二

提升

  1. 升高为啥有效

  2. 梯度进步决策树GBDT

  3. XGBoost算法详解

  4. Adaboost算法

  5. 加法模型与指数损失

模块十三

升迁执行

  1. 艾达boost用于蘑菇数据分类

  2. Adaboost与人身自由森林的比较

  3. XGBoost库介绍

  4. Taylor展式与上学算法

  5. KAGGLE简介

  6. 泰坦Nick旅客存活率测度

模块十四

SVM

  1. 线性可分帮忙向量机

  2. 软间隔的革新

  3. 损失函数的通晓

  4. 核函数的规律和抉择

  5. SMO算法

  6. 帮衬向量回归SV君越

模块十五

SVM实践

  1. libSVM代码库介绍

  2. 固有数据和特征提取

  3. 清酒数据分类

  4. 数字图像的手写体识别

  5. SV翼虎用于时间系列曲线预测

  6. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较

模块十六

聚类

  1. 各类相似度度量及其相互关系

  2. Jaccard相似度和准确率、召回率

  3. Pearson相关全面与余弦相似度

  4. K-means与K-Medoids及变种

  5. AP算法/LPA算法及其使用

模块十七

聚类

  1. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak

  2. DensityPeak

  3. 谱聚类SC

  4. 聚类评价AMI/A奥迪Q7I/Silhouette

  5. LPA算法及其使用

模块十八

聚类实践

  1. K-Means++算法原理和落到实处

  2. 向量量化VQ及图像近似

  3. 并查集的实践应用

  4. 密度聚类的代码完结

  5. 谱聚类用于图片分割

模块十九

EM算法

  1. 最大似然预计

  2. Jensen不等式

  3. 仔细驾驭EM算法

  4. 精确推导EM算法

  5. EM算法的深深精晓

  6. 混合高斯分布

  7. 主旨模型pLSA

模块二十

EM算法实践

  1. 一连串高斯分布的EM实现

  2. 分拣结果的多寡可视化

  3. EM与聚类的可比

  4. Dirichlet过程EM

  5. 三维及等高线等图件的绘图

  6. 核心模型pLSA与EM算法

模块二十一

宗旨模型LDA

  1. 贝叶斯学派的模子认识

  2. Beta分布与二项分布

  3. 共轭先验分布

  4. Dirichlet分布

  5. Laplace平滑

  6. 吉布斯采集样品详解

模块二十二

LDA实践

  1. 互联网爬虫的法则和代码完结

  2. 停下词和高频词

  3. 入手要好完结LDA

  4. LDA开源包的利用和进度分析

  5. Metropolis-Hastings算法

  6. MCMC

  7. LDA与word2vec的比较

  8. TextRank算法与履行

模块二十三

隐马尔科夫模型HMM

  1. 可能率计算难题

  2. 前向/后向算法

  3. HMM的参数学习

  4. Baum-Welch算法详解

  5. Viterbi算法详解

  6. 隐马尔科夫模型的选拔优劣相比较

模块二十四

HMM实践

  1. 动手要好完结HMM用于普通话分词

  2. 多个语言分词开源包的运用和经过分析

  3. 文本数量格式UFT-八 、Unicode

  4. 终止词和标点符号对分词的熏陶

  5. 前向后向算法总结可能率溢出的化解方案

  6. 发现新词和分词效果分析

  7. 高斯混合模型HMM

  8. 红霉素M-HMM用于股票数量特征提取

模块二十五

课堂提问与互相钻探

五 、师资介绍

张先生:Ali大数据高级专家,国内有名的Spark、Hadoop技术专家、虚拟化专家,对HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生态系统中的技术进行了多年的深深的钻研,更珍视的是这么些技巧在大气的其实项目中获得广泛的施用,由此在Hadoop开发和平运动维方面积累了丰裕的花色执行经验。近年主要杰出的体系有:某电信公司互连网优化、中国邮电通讯某省移动公司请账单系统和某省移动详单实时查询系统、中夏族民共和国际清算银行联合国大会数据数据票据详单平台、某大型银行大数额记录系统、某大型通讯运行商全国用户上网记录、某省交通部门违章系统、某区域医疗大数量应用项目、网络公共数据大云和创设游戏云(Web
Game Daas)平台项目等。

6、颁发证书

在座有关培养和练习并透过考试的上学的小孩子,能够收获:

工业和信息化部颁发的-《大数据工程师证书》。该证件可视作正式技术职员职业能力考核的表达,以及标准技术人士岗位聘用、任职、定级和进步职分的首要依照。注:请学生带一寸彩色照片2张、身份证复印件一张。

7、成本及须知

9800元/人(含教材、会议费、考证费以及学具等开支)
伙食住宿统一安插,花费自理。

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