 班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào)) |
| 每個(gè)班級(jí)的人數(shù)限3到5人，互動(dòng)授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點(diǎn) |
上部份地點(diǎn)：【上海】同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號(hào)（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實(shí)驗(yàn)設(shè)備 |
◆小班教學(xué)，教學(xué)效果好
☆注重質(zhì)量☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請(qǐng)點(diǎn)擊這兒查看★ |
| 質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)，端海的證書受到廣泛認(rèn)可。 |
部份程大綱 |
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01章大數(shù)據(jù)前沿應(yīng)用與Hadoop環(huán)境搭建
01-01大數(shù)據(jù)行業(yè)前沿應(yīng)用與知識(shí)介紹
01-02大數(shù)據(jù)分析師課程安排
01-03Linux入門基礎(chǔ)
01-04Hadoop入門介紹
01-05Hadoop單機(jī)環(huán)境搭建
01-06Hadoop偽分布式集群搭建
01-07Hadoop完全分布式集群搭建
02章Hadoop核心組建使用方法
01-01分布式文件系統(tǒng)HDFS架構(gòu)原理及常用指令
01-02HDFS編程入門
01-03Hbase編程入門
01-04分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive架構(gòu)原理及HQL語法介紹
01-05分布式計(jì)算引擎MapReduce架構(gòu)原理及基本使用方法
01-06資源調(diào)度器YARN基本原理
01-07ETL工具Sqoop使用方法
03章分布式計(jì)算引擎Spark入門
01-01Scala語法知識(shí)介紹
01-02 Spark架構(gòu)特點(diǎn)及基本原理
01-03Spark入門及安裝部署方法
01-04Spark Core介紹
01-05Spark SQL介紹與數(shù)據(jù)讀取、保存方法
01-06Spark GraphX入門及基本使用方法
01-07Spark GraphX圖計(jì)算算法案例
04章Spark核心組件的使用方法
01-01日志采集系統(tǒng)Flume和分布式消息隊(duì)列Kafka入門
01-02流式計(jì)算框架Spark Streaming基本原理及使用方法
01-03流式計(jì)算框架Structured Streaming基本原理及使用方法
01-04分布式算法庫(kù)Spark MlLib入門介紹
01-05Spark ML與Spark MLLib
01-06機(jī)器學(xué)習(xí)工作流
05章Python入門與數(shù)據(jù)清洗
01-01Python編程基礎(chǔ)：基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
01-02Python編程基礎(chǔ)：常用控制語句
01-03NumPy基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和常用操作
01-04Pandas基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和常用操作
01-05Python數(shù)據(jù)清洗綜合案例
06章大數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
01-01概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)
01-02數(shù)據(jù)探索與描述性統(tǒng)計(jì)分析
01-03常用統(tǒng)計(jì)量的解釋與使用
01-04參數(shù)估計(jì)方法：點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)
01-05假設(shè)檢驗(yàn)基本原理和應(yīng)用
01-06方差分析基本原理和應(yīng)用
07章Pyspark基礎(chǔ)知識(shí)
01-01Spark數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及編程語言接口
01-02PySpark開發(fā)環(huán)境搭建
01-03PySpark編程入門：Spark基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
01-04PySpark編程入門：PySpark常用語句
01-05Spark與分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的集成方法
01-06采用PySpark讀取分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)
01-07 PySpark數(shù)據(jù)清洗案例
08章PySpark機(jī)器學(xué)習(xí)-Part1
01-01機(jī)器學(xué)習(xí)入門
01-02PySpark基于Spark ML的特征抽取、轉(zhuǎn)化和選擇方法
01-03最近鄰分類器KNN基本原理及ML實(shí)現(xiàn)
01-04聚類分析基本原理
01-05K-Means快速聚類基本原理
01-06K-Means快速聚類的Spark ML實(shí)現(xiàn)方法
01-07高斯混合模型（GMM）聚類算法的Spark實(shí)現(xiàn)
09章PySpark機(jī)器學(xué)習(xí)-Part2
01-01Spark MLLib統(tǒng)計(jì)分析
01-02線性回歸基本原理
01-03線性回歸的Spark ML實(shí)現(xiàn)方法
01-04對(duì)數(shù)幾率分布于Sigmoild函數(shù)
01-05邏輯回歸基本原理
01-06邏輯回歸的Spark ML實(shí)現(xiàn)方法
10章PySpark機(jī)器學(xué)習(xí)-Part3
01-01決策樹模型的基本原理
01-02決策樹的Spark ML實(shí)現(xiàn)方法
01-03隨機(jī)森林基本原理
01-04隨機(jī)森林的Spark ML實(shí)現(xiàn)方法
01-05關(guān)聯(lián)規(guī)則算法入門：Apriori算法基本原理
01-06利用FP-Growth挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則
01-07FP-Growth算法的Spark ML實(shí)現(xiàn)方法
01-08帶時(shí)序關(guān)系的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Pre-FixSpan基本原理
01-09Pre-FixSpan的Spark ML實(shí)現(xiàn)方法
11章PySpark機(jī)器學(xué)習(xí)-Part4與綜合案例
01-01協(xié)同過濾在Spark ML中的實(shí)現(xiàn)方法
01-02Spark機(jī)器學(xué)習(xí)流構(gòu)建方法
01-03Spark機(jī)器學(xué)習(xí)模型超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法
01-04Spark機(jī)器學(xué)習(xí)模型自動(dòng)選擇方法
01-05PySpark綜合案例
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