国产精品女人一区二区三区|久久国产精品湿香蕉网|日韩欧美高清在线|国产精学生成a品人v在线播放

<ul id="zocbx"><legend id="zocbx"></legend></ul>
<i id="zocbx"></i>
<cite id="zocbx"><table id="zocbx"></table></cite>
    <dl id="zocbx"><label id="zocbx"></label></dl>
    <noscript id="zocbx"><ins id="zocbx"><ol id="zocbx"></ol></ins></noscript>

    1. <cite id="zocbx"><option id="zocbx"><em id="zocbx"></em></option></cite>
      <ul id="zocbx"><th id="zocbx"></th></ul><cite id="zocbx"><label id="zocbx"></label></cite>
      88 優(yōu)惠券
      2020年3月1日到期。滿(mǎn) 200 元可用
      立即使用
      立即使用
      • 參會(huì)報(bào)名
      • 會(huì)議介紹
      • 會(huì)議日程
      • 會(huì)議嘉賓
      • 參會(huì)指南
      • 手機(jī)下單 手機(jī)掃碼下單

      首頁(yè) > 商務(wù)會(huì)議 > IT互聯(lián)網(wǎng)會(huì)議 > 2018大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班(深圳站) 更新時(shí)間:2018-07-26T10:34:58

      大會(huì)站點(diǎn)分布:
      (點(diǎn)擊可切換)
      2018大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班(深圳站)
      收藏3人
      分享到
      官方合作

      2018大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班(深圳站) 已截止報(bào)名

      會(huì)議時(shí)間: 2018-08-12 08:00至 2018-08-15 18:00結(jié)束

      會(huì)議地點(diǎn): 深圳  詳細(xì)地址會(huì)前通知   周邊酒店預(yù)訂

      主辦單位: 中國(guó)軟件產(chǎn)業(yè)培訓(xùn)網(wǎng)

      行業(yè)熱銷(xiāo)熱門(mén)關(guān)注看了又看 換一換

            會(huì)議介紹

            會(huì)議內(nèi)容 主辦方介紹


            2018大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班(深圳站)

            2018大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班(深圳站)宣傳圖

            大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘技術(shù)已經(jīng)逐步地應(yīng)用到新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)(如電子商務(wù)網(wǎng)站、搜索引擎、社交網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)廣告服務(wù)提供商等)、銀行金融證券企業(yè)、電信運(yùn)營(yíng)等行業(yè),給這些行業(yè)帶來(lái)了一定的數(shù)據(jù)價(jià)值增值作用。

            本次課程面向有一定的數(shù)據(jù)分析挖掘算法基礎(chǔ)的工程師,帶大家實(shí)踐大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)的項(xiàng)目訓(xùn)練,系統(tǒng)地講解數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)建模、挖掘模型建立、大數(shù)據(jù)分析與挖掘算法應(yīng)用在業(yè)務(wù)模型中,結(jié)合主流的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目訓(xùn)練。

            結(jié)合業(yè)界使用最廣泛的主流大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù),重點(diǎn)剖析基于大數(shù)據(jù)分析算法與BI技術(shù)應(yīng)用,包括分類(lèi)算法、聚類(lèi)算法、預(yù)測(cè)分析算法、推薦分析模型等在業(yè)務(wù)中的實(shí)踐應(yīng)用,并根據(jù)講師給定的數(shù)據(jù)集,實(shí)現(xiàn)兩個(gè)基本的日志數(shù)據(jù)分析挖掘系統(tǒng),以及電商(或內(nèi)容)推薦系統(tǒng)引擎。

            本課程基本的實(shí)踐環(huán)境是Linux集群,JDK1.8, Hadoop 2.7.*,Spark 2.1.*。

            學(xué)員需要準(zhǔn)備的電腦最好是i7三代及以上CPU,8GB及以上內(nèi)存,硬盤(pán)空間預(yù)留50GB(可用移動(dòng)硬盤(pán)),基本的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)所依賴(lài)的軟件包和依賴(lài)庫(kù)等,講師已經(jīng)提前部署在虛擬機(jī)鏡像(VMware鏡像),學(xué)員根據(jù)講師的操作任務(wù)進(jìn)行實(shí)踐。

            本課程采用技術(shù)原理與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合的方式進(jìn)行教學(xué),在講授原理的過(guò)程中,穿插實(shí)際的系統(tǒng)操作,本課程講師也精心準(zhǔn)備的實(shí)際的應(yīng)用案例供學(xué)員動(dòng)手訓(xùn)練。

            培訓(xùn)時(shí)間及地點(diǎn)??????????

            2018年08月11日-08月15日 深圳 (11日全天報(bào)到)

            報(bào)道地點(diǎn):深圳興華賓館(深圳福田區(qū)深南中路2026號(hào))
            上課地點(diǎn):深圳市育捷培訓(xùn)學(xué)校(深圳市福田區(qū)燕南路7號(hào)美然大廈一棟4樓)
            住宿標(biāo)準(zhǔn):豪華大床房,標(biāo)準(zhǔn)間268/間(含雙早,可上網(wǎng))

            培訓(xùn)目標(biāo)

            1.本課程讓學(xué)員充分掌握大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)分析的基本理論、機(jī)器學(xué)習(xí)的常用算法、國(guó)內(nèi)外主流的大數(shù)據(jù)分析與BI商業(yè)智能分析解決方案、以及大數(shù)據(jù)分析在搜索引擎、廣告服務(wù)推薦、電商數(shù)據(jù)分析、金融客戶(hù)分析方面的應(yīng)用案例。

            2.本課程強(qiáng)調(diào)主流的大數(shù)據(jù)分析挖掘算法技術(shù)的應(yīng)用和分析平臺(tái)的實(shí)施,讓學(xué)員掌握主流的基于大數(shù)據(jù)Hadoop和Spark的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)架構(gòu)和實(shí)際應(yīng)用,并用結(jié)合實(shí)際的生產(chǎn)系統(tǒng)案例進(jìn)行教學(xué),掌握基于Hadoop、spark大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分布式系統(tǒng)平臺(tái)應(yīng)用,以及商業(yè)和開(kāi)源的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品加上Hadoop平臺(tái)形成大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的應(yīng)用剖析。。

            3.讓學(xué)員掌握常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,深入講解業(yè)界成熟的大數(shù)據(jù)分析挖掘與BI平臺(tái)的實(shí)踐應(yīng)用,并以客戶(hù)分析系統(tǒng)、日志分析和電商推薦系統(tǒng)為案例,串聯(lián)常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用教學(xué)。

            培訓(xùn)人群

            1.大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用開(kāi)發(fā)工程師

            2.大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的規(guī)劃咨詢(xún)管理人員

            3.大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的IT項(xiàng)目高管人員

            4.大數(shù)據(jù)分析與挖掘處理算法應(yīng)用工程師

            5.大數(shù)據(jù)分析集群運(yùn)維工程師

            6.大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的售前和售后技術(shù)支持服務(wù)人員

            培訓(xùn)特色

            ?定制授課+ 實(shí)戰(zhàn)案例訓(xùn)練+ 互動(dòng)咨詢(xún)討論,共3天

            2018大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班(深圳站)

            頒發(fā)證書(shū)

            參加相關(guān)培訓(xùn)并通過(guò)考試的學(xué)員,可以獲得:

            1.工業(yè)和信息化部全國(guó)網(wǎng)絡(luò)與信息技術(shù)考試管理中心中心頒發(fā)的-大數(shù)據(jù)挖掘高級(jí)工程師職業(yè)技能證書(shū)(等級(jí)高級(jí))。該證書(shū)可作為專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明,以及專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級(jí)和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。

            注:請(qǐng)學(xué)員帶二寸彩照2張(背面注明姓名)、身份證復(fù)印件一張。

            查看更多

            中國(guó)軟件產(chǎn)業(yè)培訓(xùn)網(wǎng)

            為響應(yīng)國(guó)家“人才興國(guó)、科教興國(guó)”戰(zhàn)略,緩解中國(guó)軟件技術(shù)人才需求日益緊張的現(xiàn)狀,推動(dòng)中國(guó)軟件業(yè)的發(fā)展,培養(yǎng)一批高素質(zhì)的軟件專(zhuān)業(yè)人才,在工信部以及相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)的大力支持下2008年成立了中國(guó)軟件產(chǎn)業(yè)培訓(xùn)網(wǎng)(簡(jiǎn)稱(chēng)“軟博教育”),軟博教育自成立以來(lái)即定位于軟件技術(shù)專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)實(shí)訓(xùn)機(jī)構(gòu),專(zhuān)注致力于軟件技術(shù)人才的培養(yǎng),是中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所教育中心合作培訓(xùn)機(jī)構(gòu),也是工信部人才交流中心唯一指定的全國(guó)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)技術(shù)人才培訓(xùn)基地”,“國(guó)家人力資源和社會(huì)保障部——全國(guó)信息化人才培養(yǎng)工程項(xiàng)目(即國(guó)家“653工程”)指定培養(yǎng)機(jī)構(gòu)”, 中國(guó)軟件產(chǎn)業(yè)培訓(xùn)網(wǎng)(中聯(lián)軟博(北京)科技有限公司)--率先在國(guó)內(nèi)開(kāi)展高級(jí)軟件架構(gòu)等IT高端培訓(xùn)的公開(kāi)課。多年來(lái)持續(xù)不斷的投入精力創(chuàng)新課程體系,至今已在國(guó)內(nèi)開(kāi)展公開(kāi)課培訓(xùn)的課程達(dá)十幾門(mén),分別涵蓋軟件架構(gòu)、軟件設(shè)計(jì)、項(xiàng)目管理、質(zhì)量管理、需求工程、運(yùn)營(yíng)管理等領(lǐng)域,也根據(jù)企事業(yè)單位的實(shí)用需求, 通過(guò)定制培訓(xùn)方案,培訓(xùn)后的技術(shù)服務(wù),將企業(yè)單位的信息化投資的效益發(fā)揮到最高點(diǎn)。目前中心已經(jīng)與幾百家企事業(yè)單位建立了長(zhǎng)期的培訓(xùn)合作關(guān)系, 深得用戶(hù)信賴(lài)和好評(píng)。

            會(huì)議日程 (最終日程以會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)為準(zhǔn))


            課程模塊

            內(nèi)容提要

            授課詳細(xì)內(nèi)容

            模塊一

            Spark ML基礎(chǔ)入門(mén)

            1.1 Spark介紹

            1.2 Spark ML介紹

            1.3 課程的基礎(chǔ)環(huán)境

            1.4 Spark SparkSession

            1.5 Spark Datasets操作

            1.6 Datasets操作的代碼實(shí)操

            模塊二

            Spark ML

            Pipelines(ML管道)

            2.1 Pipelines的主要概念

            2.2 Pipelines實(shí)例講解

            2.3 ML操作的代碼實(shí)操

            2.4 使用 ML Pipeline 構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)工作流案例展示

            2.5 實(shí)例的代碼實(shí)操聲

            模塊三

            Spark ML數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

            3.1 ML矩陣向量計(jì)算

            3.2 分類(lèi)效果評(píng)估指標(biāo)及ML實(shí)現(xiàn)詳解

            3.3 交叉-驗(yàn)證方法及ML實(shí)現(xiàn)詳解

            3.4 實(shí)例的代碼實(shí)操

            3.5 特征的提取及ML實(shí)現(xiàn)詳解

            3.6特征的轉(zhuǎn)換及ML實(shí)現(xiàn)詳解

            3.7 特征的選擇及ML實(shí)現(xiàn)詳解

            3.8 實(shí)例的代碼實(shí)操

            模塊四

            Spark ML特征的提取、轉(zhuǎn)換和選擇

            4.1 線(xiàn)性回歸算法

            4.2 邏輯回歸算法

            4.3 ML回歸算法參數(shù)詳解

            4.4 ML實(shí)例

            4.5 實(shí)例的代碼實(shí)操

            模塊五

            Spark ML線(xiàn)性回歸/邏輯回歸算法?

            5.1 決策樹(shù)算法

            5.2 隨機(jī)森林算法

            5.3 GDBT算法

            5.4 ML樹(shù)模型參數(shù)詳解

            5.5 ML實(shí)例

            5.6 實(shí)例的代碼實(shí)操

            模塊六

            Spark ML決策樹(shù)/隨機(jī)森林/GBDT算法

            6.1 KMeans聚類(lèi)算法

            6.2 ML KMeans模型參數(shù)詳解

            6.3 ML實(shí)例

            6.4 實(shí)例的代碼實(shí)操

            模塊七

            Spark ML KMeans聚類(lèi)算法

            7.1 LDA主題聚類(lèi)算法

            7.2 ML LDA主題聚類(lèi)模型參數(shù)詳解

            7.3 ML實(shí)例

            7.4 實(shí)例的代碼實(shí)操

            模塊八

            Spark ML LDA主題聚類(lèi)算法

            8.1 協(xié)同過(guò)濾推薦算法

            8.2 ML協(xié)同過(guò)濾分布式實(shí)現(xiàn)邏輯

            8.3 ML協(xié)同過(guò)濾源碼開(kāi)發(fā)

            8.4 實(shí)現(xiàn)實(shí)例

            8.5 實(shí)例的代碼實(shí)操

            模塊九

            Spark ML協(xié)同過(guò)濾推薦算法

            9.1 案例背景

            9.2 架構(gòu)設(shè)計(jì)

            9.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

            9.4 模型訓(xùn)練

            9.5 模型預(yù)測(cè)

            9.6 腳本封裝

            模塊十

            項(xiàng)目實(shí)踐

            大型案例:基于Spark的推薦模型開(kāi)發(fā)

            模塊十一

            培訓(xùn)總結(jié)

            項(xiàng)目方案的課堂討論,討論實(shí)際業(yè)務(wù)中的分析需求,剖析各個(gè)環(huán)節(jié)的難點(diǎn)、痛點(diǎn)、瓶頸,啟發(fā)出解決之道;完成講師布置的項(xiàng)目案例,鞏固學(xué)過(guò)的大數(shù)據(jù)分析挖掘處理平臺(tái)技術(shù)知識(shí)以及應(yīng)用技能

            查看更多

            會(huì)議嘉賓 (最終出席嘉賓以會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)為準(zhǔn))


            張老師:阿里大數(shù)據(jù)高級(jí)專(zhuān)家,國(guó)內(nèi)資深的Spark、Hadoop技術(shù)專(zhuān)家、虛擬化專(zhuān)家,對(duì)HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的技術(shù)進(jìn)行了多年的深入的研究,更主要的是這些技術(shù)在大量的實(shí)際項(xiàng)目中得到廣泛的應(yīng)用,因此在Hadoop開(kāi)發(fā)和運(yùn)維方面積累了豐富的項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)。近年主要典型的項(xiàng)目有:某電信集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、中國(guó)移動(dòng)某省移動(dòng)公司請(qǐng)賬單系統(tǒng)和某省移動(dòng)詳單實(shí)時(shí)查詢(xún)系統(tǒng)、中國(guó)銀聯(lián)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)票據(jù)詳單平臺(tái)、某大型銀行大數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)、某大型通信運(yùn)營(yíng)商全國(guó)用戶(hù)上網(wǎng)記錄、某省交通部門(mén)違章系統(tǒng)、某區(qū)域醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目、互聯(lián)網(wǎng)公共數(shù)據(jù)大云(DAAS)和構(gòu)建游戲云(Web Game Daas)平臺(tái)項(xiàng)目等。 

            ?鐘老師:男,博士畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)院,獲工學(xué)博士學(xué)位(計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方向),曾在國(guó)內(nèi)某高校和某大型通信企業(yè)工作過(guò),目前在中國(guó)科學(xué)院某研究所工作,高級(jí)工程師,副研究員,課題組長(zhǎng),團(tuán)隊(duì)成員二十余人。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算系列課程建設(shè)與教學(xué)專(zhuān)家,新技術(shù)課程開(kāi)發(fā)組長(zhǎng)。近八年來(lái)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)主要從事大數(shù)據(jù)管理與高性能分析處理(Hadoop、Spark、Storm)、大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(HIVE)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(SparkSQL、Shark),大數(shù)據(jù)建模挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)(Mahout、MLib、Oryx、Pentaho BI、SAS、SPSS、R等)、MPP并行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Greenplum etc)、NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫(kù)(HBase、MongoDB、Cassandra etc)、(移動(dòng))電子商務(wù)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)搜索平臺(tái)(ElasticSearch、Solr、Lucene等)、云計(jì)算與虛擬化(OpenStack,VMware,XenServer,CloudStack,KVM,Docker,SaaS服務(wù))、云存儲(chǔ)系統(tǒng)、Swift對(duì)象存儲(chǔ)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)GIS地圖服務(wù)器、互聯(lián)網(wǎng)+在線(xiàn)教育云平臺(tái)方面的項(xiàng)目研發(fā)與管理工作。

            查看更多

            參會(huì)指南

            會(huì)議門(mén)票


            會(huì)務(wù)費(fèi):6800元/人,含培訓(xùn)費(fèi)、資料費(fèi)、考試費(fèi)、證書(shū)費(fèi)、講義費(fèi)等,需要住宿學(xué)員請(qǐng)?zhí)崆巴ㄖ山y(tǒng)一安排,費(fèi)用自理。

            查看更多

            溫馨提示
            酒店與住宿: 為防止極端情況下活動(dòng)延期或取消,建議“異地客戶(hù)”與活動(dòng)家客服確認(rèn)參會(huì)信息后,再安排出行與住宿。
            退款規(guī)則: 活動(dòng)各項(xiàng)資源需提前采購(gòu),購(gòu)票后不支持退款,可以換人參加。

            還有若干場(chǎng)即將舉行的 數(shù)據(jù)分析大會(huì)

            猜你喜歡

            部分參會(huì)單位

            主辦方?jīng)]有公開(kāi)參會(huì)單位

            郵件提醒通知

            分享到微信 ×

            打開(kāi)微信,點(diǎn)擊底部的“發(fā)現(xiàn)”,
            使用“掃一掃”即可將網(wǎng)頁(yè)分享至朋友圈。

            錄入信息

            請(qǐng)錄入信息,方便生成邀請(qǐng)函