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课程大纲
Big Data生态系统简介
- 大数据技术与架构概述
- 批处理与实时处理对比
- 可扩展的数据存储策略
使用Apache Spark进行高级数据处理
- 优化Spark作业性能
- 高级转换与操作
- 结构化流处理
Machine Learning规模化应用
- 分布式模型训练技术
- 大规模数据集上的超参数调优
- 大数据环境中的模型部署
Deep Learning与Big Data的结合
- 将TensorFlow和PyTorch与Spark集成
- 分布式深度学习训练管道
- 图像、文本和时间序列分析的应用案例
实时分析与数据流处理
- Apache Kafka用于流数据摄取
- 流处理框架
- 实时系统中的监控与告警
Data Governance、安全与伦理
- 数据隐私与合规要求
- Access控制与大数据系统中的加密
- 大规模分析中的伦理考量
Big Data与Business Intelligence的集成
- 大数据的数据可视化与仪表盘
- 将大数据管道连接到BI工具
- 利用高级分析推动业务成果
总结与下一步
要求
- 深入了解数据分析和统计建模概念
- 具备数据处理工具和编程语言的经验,如Python、R或Scala
- 熟悉分布式计算框架,如Hadoop或Spark
受众
- 旨在掌握大规模数据处理和预测分析的数据科学家
- 寻求设计和实施高级分析工作流程的高级分析师
- 专注于创新数据驱动解决方案的研发专业人员
42 小时
客户评论 (4)
通过动手实践的例子,我们能够真实感受到程序如何运作。良好的解释以及理论概念与实际应用的有效结合。
Ian - Archeoworks Inc.
课程 - ArcGIS Fundamentals
机器翻译
他涵盖的所有主题,包括示例。同时解释了这些内容如何对我们的日常工作有帮助。
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
课程 - QGIS for Geographic Information System
机器翻译
我非常喜欢这次培训。我发现所有模块都适用于我工作中试图解决的问题。培训与jupyter notebooks的集成令人印象深刻。
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
课程 - Python for Geographic Information System (GIS)
机器翻译
我最喜欢这次培训的是它的组织和地点
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
课程 - ArcGIS for Spatial Analysis
机器翻译