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 課程時長 42 時間:

課程簡介

大数据生态系统简介

  • 大数据技术和架构概览
  • 批处理与实时处理
  • 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
  • 使用结构化流处理

大规模机器学习

  • 分布式模型训练技术
  • 大型数据集上的超参数调优
  • 大数据环境中的模型部署

面向大数据的深度学习

  • 将TensorFlow和PyTorch与Spark集成
  • 分布式深度学习训练流程
  • 图像、文本和时间序列分析中的应用案例

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
  • 实时系统中的监控与告警

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与加密
  • 大规模分析中的伦理考量

将大数据与商业智能整合

  • 大数据的数据可视化与仪表板
  • 将大数据流程连接到BI工具
  • 通过高级分析推动业务成果

总结与后续步骤

最低要求

  • 深入理解数据分析和统计建模概念
  • 具有使用Python、R或Scala等数据处理工具和编程语言的经验
  • 熟悉Hadoop或Spark等分布式计算框架

目标受众

  • 希望掌握大规模数据处理和预测分析的数据科学家
  • 希望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

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (3)

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