 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(yáng)分部】：沈陽(yáng)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(kāi)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(guò)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(tīng)；
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(shū)，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(shū)受到廣泛認(rèn)可。 |
部份程大綱 |
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01章大數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)知識(shí)
01-01大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境及應(yīng)用場(chǎng)景
01-02Linux基礎(chǔ)語(yǔ)法操作
01-03Hadoop2.X集群部署和運(yùn)用
01-04HDFS分布式文件系統(tǒng)介紹及功能
02章數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)應(yīng)用
02-01Mysql安裝配置、用戶及權(quán)限管理
02-02Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)管理及ER圖設(shè)計(jì)
02-03Mysql表管理、數(shù)據(jù)表查詢
02-04Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)表的復(fù)雜查詢
02-05Mysql內(nèi)置函數(shù)、存儲(chǔ)過(guò)程
02-06Mysql綜合案例分析應(yīng)用
03章大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)知識(shí)應(yīng)用
03-01Hive架構(gòu)原理和技術(shù)方向
03-02HiveQL數(shù)據(jù)查詢、函數(shù)（聚合函數(shù)、窗口函數(shù)、UDF）
03-03Hbase表設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)查詢
03-04Sqoop數(shù)據(jù)傳遞及綜合案例
03-05商業(yè)應(yīng)用案例—寬表設(shè)計(jì)與用戶畫(huà)像
03-06商業(yè)應(yīng)用案例—網(wǎng)站流量分析與頁(yè)面運(yùn)營(yíng)
04章數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)
04-01微積分：函數(shù)、極限、微分及其應(yīng)用、定積分等
04-02線性代數(shù)：矩陣的初等變換與向量組的線性相關(guān)性
04-03描述性統(tǒng)計(jì)：數(shù)據(jù)的度量、集中趨勢(shì)、離散程度、偏態(tài)與峰態(tài)
04-04抽樣估計(jì)：統(tǒng)計(jì)量、抽樣分布、正態(tài)分布與與中心極限定理
04-05假設(shè)檢驗(yàn)：P值檢驗(yàn)、單樣本T檢驗(yàn)、兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)
04-06方差和相關(guān)分析：?jiǎn)我蛩胤讲罘治鲈僭O(shè)和兩個(gè)變量間線性關(guān)系的方向
04-07回歸分析：一元線性回歸模型、多元回歸模型、邏輯回歸模型
05章Python機(jī)器學(xué)習(xí)
05-01Python介紹及基礎(chǔ)語(yǔ)法
05-02NumPy和Pandas數(shù)據(jù)清洗和集合
05-03時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析和數(shù)值預(yù)測(cè)型回歸
05-04樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、決策樹(shù)算法實(shí)現(xiàn)
05-05集成學(xué)習(xí)、KNN、聚類算法實(shí)現(xiàn)
05-06關(guān)聯(lián)規(guī)則、協(xié)同過(guò)濾、文本挖掘算法實(shí)現(xiàn)
06章Python可視化和深度學(xué)習(xí)
06-01深度學(xué)習(xí)應(yīng)用：圖像語(yǔ)音自然語(yǔ)言處理
06-02反向傳播及迭代優(yōu)化；梯度下降
06-03深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow基礎(chǔ)概念計(jì)算圖session
06-04Tensorflow Slim 圖像分類庫(kù)
06-05描述性統(tǒng)計(jì)圖表可視化
06-06社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析可視化
07章大數(shù)據(jù)平臺(tái)分析Spark工具
07-01Scala控制結(jié)構(gòu)和函數(shù)、元組和映射
07-02繼承、特質(zhì)、高階函數(shù)、集合、模式匹配和樣例類
07-03Spark與MapReduce對(duì)比及優(yōu)化
07-04Spark內(nèi)核、Spark Streaming 實(shí)時(shí)流計(jì)算
07-05Spark MLlib 機(jī)器學(xué)習(xí)（聚類，分類，推薦系統(tǒng)，文本挖掘等）
07-06Spark GraphX 圖計(jì)算和PySpark運(yùn)用
08章大數(shù)據(jù)綜合案例分析
08-01基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管實(shí)戰(zhàn)
08-02高速公路大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
08-03電力大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
08-04大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目設(shè)計(jì)并答辯
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