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太原云計(jì)算spark內(nèi)存計(jì)算培訓(xùn)班

授課機(jī)構(gòu):太原電腦it培訓(xùn)學(xué)校

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關(guān)鍵詞:太原云計(jì)算培訓(xùn)學(xué)校怎么樣

云計(jì)算spark內(nèi)存計(jì)算培訓(xùn)班


云計(jì)算spark內(nèi)存計(jì)算培訓(xùn)班


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課程內(nèi)容

階段:spark內(nèi)存計(jì)算
Python課程 Python語(yǔ)言的部分大家在學(xué)習(xí)后可以完全掌握Python的精髓,并通過(guò)這部分的學(xué)習(xí)給大家打好一個(gè)基礎(chǔ),在其他計(jì)算框架中多語(yǔ)言的使用上都會(huì)涉及到Python這門(mén)流行的語(yǔ)言。同時(shí)課程里會(huì)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的案例讓大家學(xué)習(xí)Python的同時(shí)去更好的理解機(jī)器學(xué)習(xí)。
1) 介紹Python以及特點(diǎn)
2) Python的安裝
3) Python基本操作(注釋、邏輯、字符串使用等)
4) Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(元組、列表、字典)
5) 使用Python進(jìn)行批量重命名小例子
6) Python常見(jiàn)內(nèi)建函數(shù)
7) 更多Python函數(shù)及使用常見(jiàn)技巧
8) 異常
9) Python函數(shù)的參數(shù)講解
10) Python模塊的導(dǎo)入
11) Python中的類(lèi)與繼承
12) 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)案例
13) 數(shù)據(jù)庫(kù)連接,以及pip安裝模塊
14) Mongodb基礎(chǔ)入門(mén)
15) 講解如何連接mongodb
16) Python的機(jī)器學(xué)習(xí)案例
Scala課程 在此部分內(nèi),將更注重scala的各種語(yǔ)言規(guī)則與簡(jiǎn)單直接的應(yīng)用,而不在于其是如何具體實(shí)現(xiàn),通過(guò)學(xué)習(xí)本課程能具備初步的Scala語(yǔ)言實(shí)際編程能力。本部分課程也可以視為大家下面學(xué)習(xí)Spark課程的鋪墊,供大家掃盲熟悉Scala,提前進(jìn)行熱身運(yùn)動(dòng)。
1) scala解釋器、變量、常用數(shù)據(jù)類(lèi)型等
2) scala的條件表達(dá)式、輸入輸出、循環(huán)等控制結(jié)構(gòu)
3) scala的函數(shù)、默認(rèn)參數(shù)、變長(zhǎng)參數(shù)等
4) scala的數(shù)組、變長(zhǎng)數(shù)組、多維數(shù)組等
5) scala的映射、元組等操作
6) scala的類(lèi),包括bean屬性、輔助構(gòu)造器、主構(gòu)造器等
7) scala的對(duì)象、單例對(duì)象、伴生對(duì)象、擴(kuò)展類(lèi)、apply方法等
8) scala的包、引入、繼承等概念
9) scala的特質(zhì)
10) scala的操作符
11) scala的高階函數(shù)
12) scala的集合
13) scala數(shù)據(jù)庫(kù)連接
Spark
大數(shù)據(jù)處理
本部分內(nèi)容全面涵蓋了Spark生態(tài)系統(tǒng)的概述及其編程模型,深入內(nèi)核的研究,Spark on Yarn,Spark Streaming流式計(jì)算原理與實(shí)踐,Spark SQL,Spark的多語(yǔ)言編程以及SparkR的原理和運(yùn)行。不僅面向項(xiàng)目開(kāi)發(fā)人員,甚至對(duì)于研究Spark的學(xué)員,此部分都是非常有學(xué)習(xí)指引意義的課程。
1) Spark介紹
2) Spark應(yīng)用場(chǎng)景
3) Spark和Hadoop MR、Storm的比較和優(yōu)勢(shì)
4) RDD
5) Transformation
6) Action
7) Spark計(jì)算PageRank
8) Lineage
9) Spark模型簡(jiǎn)介
10) Spark緩存策略和容錯(cuò)處理
11) 寬依賴(lài)與窄依賴(lài)
12) Spark配置講解
13) Spark集群搭建
14) 集群搭建常見(jiàn)問(wèn)題解決
15) Spark原理核心組件和常用RDD
16) 數(shù)據(jù)本地性
17) 任務(wù)調(diào)度
18) DAGScheduler
19) TaskScheduler
20) Spark源碼解讀
21) 性能調(diào)優(yōu)
22) Spark和Hadoop2.x整合:Spark on Yarn原理
Spark Streaming
實(shí)時(shí)計(jì)算
1) Spark Streaming:數(shù)據(jù)源和DStream
2) 無(wú)狀態(tài)transformation與有狀態(tài)transformation
3) Streaming Window的操作
4) sparksql 編程實(shí)戰(zhàn)
5) spark的多語(yǔ)言操作
6) spark新版本的新特性
Spark MLlib
機(jī)器學(xué)習(xí)
前面課程大家已經(jīng)掌握代機(jī)器學(xué)習(xí)工具R,而后又學(xué)習(xí)了第二代機(jī)器學(xué)習(xí)工具M(jìn)ahout,這里大家將會(huì)學(xué)習(xí)第三代機(jī)器學(xué)習(xí)工具M(jìn)Llib,大家不僅將會(huì)了解MLlib的組件及其調(diào)用,而且會(huì)通過(guò)Spark的項(xiàng)目深入了解MLlib的現(xiàn)實(shí)使用。通過(guò)此部分大家也可以看出課程不僅著眼于現(xiàn)在,更是著眼于大家的未來(lái)在行業(yè)中的發(fā)展。
1) 介紹
a) Spark MLlib組件介紹     b) 基本數(shù)據(jù)類(lèi)型
2) 回歸算法
c) 廣義線(xiàn)性模型     d) 邏輯回歸
3) 分類(lèi)算法
e) 樸素貝葉斯     f) 決策樹(shù)     g) 隨機(jī)森林
4) 第四章 推薦系統(tǒng)
5) 第五章 聚類(lèi)
h) Kmeans     i) Sparse kmeans     j) Kmeans++     k) Kmeans II
l) Streaming kmeans     m) Gaussian Mixture Model
Spark GraphX
圖計(jì)算
a) 二分圖
b) 概述
c) 構(gòu)造圖
d) 屬性圖
e) PageRank
項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 智慧城市大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目 城市中每時(shí)每刻都會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和可視化技術(shù),分析出的數(shù)據(jù)可以改進(jìn)城市規(guī)劃,緩解交通擁堵,抓捕罪犯。項(xiàng)目會(huì)使用真實(shí)的數(shù)據(jù)。 涉及到所學(xué)知識(shí)如下:
項(xiàng)目技術(shù)架構(gòu)體系:
a) 實(shí)時(shí)流處理 Kafka,Spark Streaming
b) 分布式運(yùn)算 Hadoop,Spark
c) 數(shù)據(jù)庫(kù) Hbase,Redis
d) 機(jī)器學(xué)習(xí) Spark Mllib
e) 前臺(tái)web展示數(shù)據(jù) Struts2,echart
手機(jī)軟件推薦系統(tǒng)項(xiàng)目 使用數(shù)據(jù)來(lái)自某互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)手機(jī)助手,項(xiàng)目目標(biāo)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)所學(xué)知識(shí)挖掘平臺(tái)手機(jī)用戶(hù)喜好,給用戶(hù)準(zhǔn)確推薦手機(jī)軟件,類(lèi)似360手機(jī)助手、華為手機(jī)助手、百度手機(jī)助手推薦功能。
項(xiàng)目技術(shù)架構(gòu)體系:
a) 分布式平臺(tái) Hadoop,Spark
b) 數(shù)據(jù)清洗 Hive
c) 數(shù)據(jù)分析 R RStudio
d) 推薦服務(wù) Dubbox
e) 規(guī)則過(guò)濾 Drools
f) 機(jī)器學(xué)習(xí) MLlib
網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)項(xiàng)目 項(xiàng)目目標(biāo)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)所學(xué)知識(shí)檢測(cè)出異常,包括檢測(cè)欺詐,網(wǎng)絡(luò)攻擊,服務(wù)器傳感器故障燈(本項(xiàng)目用戶(hù)現(xiàn)在熱門(mén)的電商網(wǎng)站的流量分析檢測(cè),比如京東,天貓,淘寶等)。項(xiàng)目功能應(yīng)用于各大互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中,各大互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)均需要網(wǎng)絡(luò)安全予以重視和預(yù)防以及檢測(cè)。
項(xiàng)目技術(shù)架構(gòu)體系:
a) 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) Hadoop
b) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 Spark
c) 數(shù)據(jù)分析 R RStudio
d) 機(jī)器學(xué)習(xí) MLlib
e) 數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)及調(diào)參

太原電腦it培訓(xùn)學(xué)校簡(jiǎn)介

太原電腦it培訓(xùn)學(xué)校


太原電腦it培訓(xùn)學(xué)校

尚學(xué)堂教育中心成立,現(xiàn)旗下業(yè)務(wù)覆蓋:JAVA開(kāi)發(fā)技術(shù)培訓(xùn)、高級(jí)架構(gòu)師培訓(xùn)、大數(shù)據(jù)云計(jì)算培訓(xùn)、人工智能python培訓(xùn)、H5前端開(kāi)發(fā)培訓(xùn)、項(xiàng)目開(kāi)發(fā)業(yè)務(wù)、團(tuán)隊(duì)激勵(lì)、在線(xiàn)教育集群業(yè)務(wù)。
事業(yè)部遍布北京、上海、廣州、長(zhǎng)沙、成都、太原、鄭州、哈爾濱、深圳、武漢等十多個(gè)城市。
尚學(xué)堂12大精英團(tuán)隊(duì),覆蓋IT行業(yè)十大領(lǐng)域,實(shí)戰(zhàn)團(tuán)隊(duì)240人,服務(wù)學(xué)員累計(jì)超過(guò)10萬(wàn)人,就業(yè)合作企業(yè)數(shù)量500+。
尚學(xué)堂優(yōu)勢(shì)
12大精英團(tuán)隊(duì)+各類(lèi)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,真正實(shí)現(xiàn)1+1>10的目標(biāo)效果。幫助學(xué)員迅速成長(zhǎng),持久騰飛,成就學(xué)員“高富帥”人生;幫助企業(yè)技術(shù)和團(tuán)隊(duì)成長(zhǎng),成就百年中華名企;
公司愿景
成為提供全品類(lèi)、線(xiàn)上和線(xiàn)下綜合教育服務(wù)的中心,為教育插上“實(shí)戰(zhàn)化和高效率”的翅膀,解決教育不公平和低效率問(wèn)題。
公司使命
立志解決教育不公平和低效率問(wèn)題,幫助千千萬(wàn)萬(wàn)被傳統(tǒng)教育方式耽誤的人,傳授實(shí)用、前沿的知識(shí),成就學(xué)員個(gè)人理想,為愛(ài)你的人和你愛(ài)的人創(chuàng)造美好的生活。

  • 學(xué)校名稱(chēng):太原電腦it培訓(xùn)學(xué)校

    固定電話(huà):400-001-5729

    授課地址:太原市小店區(qū) 預(yù)約參觀

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