課程簡介

Big Data生態系統簡介

  • 大數據技術與架構概述
  • 批處理與即時處理對比
  • 可擴展的數據存儲策略

使用Apache Spark進行高級數據處理

  • 優化Spark作業性能
  • 高級轉換與操作
  • 結構化流處理

Machine Learning規模化應用

  • 分佈式模型訓練技術
  • 大規模數據集上的超參數調優
  • 大數據環境中的模型部署

Deep Learning與Big Data的結合

  • 將TensorFlow和PyTorch與Spark集成
  • 分佈式深度學習訓練管道
  • 圖像、文本和時間序列分析的應用案例

即時分析與數據流處理

  • Apache Kafka用於流數據攝取
  • 流處理框架
  • 即時系統中的監控與告警

Data Governance、安全與倫理

  • 數據隱私與合規要求
  • Access控制與大數據系統中的加密
  • 大規模分析中的倫理考量

Big Data與Business Intelligence的集成

  • 大數據的數據可視化與儀表盤
  • 將大數據管道連接到BI工具
  • 利用高級分析推動業務成果

總結與下一步

最低要求

  • 深入瞭解數據分析和統計建模概念
  • 具備數據處理工具和編程語言的經驗,如Python、R或Scala
  • 熟悉分佈式計算框架,如Hadoop或Spark

受衆

  • 旨在掌握大規模數據處理和預測分析的數據科學家
  • 尋求設計和實施高級分析工作流程的高級分析師
  • 專注於創新數據驅動解決方案的研發專業人員
 42 時間:

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (5)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

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