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课程时长 42 小时
课程大纲
大数据生态系统简介
- 大数据技术与架构概览
- 批处理与实时处理对比
- 面向可扩展性的数据存储策略
使用Apache Spark进行高级数据处理
- 优化Spark作业性能
- 高级转换与动作
- 处理结构化流数据
大规模机器学习
- 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
大数据深度学习
- 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
- 使用Apache Kafka进行流数据采集
- 流处理框架
- 实时系统的监控与告警
数据治理、安全与伦理
- 数据隐私与合规要求
- 大数据系统中的访问控制和加密
- 大规模分析中的伦理考量
大数据与商业智能集成
- 大数据可视化与仪表板
- 将大数据管道连接到BI工具
- 通过高级分析推动业务成果
总结与后续步骤
要求
- 扎实的数据分析和统计建模概念理解
- 具备数据处理工具和编程语言经验,如Python、R或Scala
- 熟悉分布式计算框架,如Hadoop或Spark
目标学员
- 致力于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
客户评论 (3)
了解QGIS以及可供土地测量等其他不同专业人士使用的工具
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
课程 - QGIS for Geographic Information System
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