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階段:大數(shù)據(jù)分析師（選修沖擊篇）

機器學習入門(有機會挑戰(zhàn)百萬年薪)

核心能力:

1)Linux 系統(tǒng)運維管理

Vmvare與的安裝部署/Linux文件管理及用戶管理/權限管理與常用工具命令/網(wǎng)絡管理與系統(tǒng)管理/軟件管理與正則表達式等

2)大數(shù)據(jù)存儲分析HADOOP框架入門

HADOOP 框架/HDFS分布式系統(tǒng)/MapReduce/YARN/MapReduce案例/Hadoop/Hadoop容災方案:高可用

3)大數(shù)據(jù)倉庫工具HIVE

Hive引入/Hive 的DDL/Hive 外部表、分區(qū)表/Hive高級電商案例分析/Hive Server2及beeline與JDBC使用

4)SCALA 語言基礎

SCALA 安裝搭建/變量、數(shù)據(jù)類型、流程控制語句/函數(shù)式編程/Scala 集合/Scala OOP、模式匹配、隱式轉換等

5)Spark SL結構化數(shù)據(jù)處理

Hive集成分析數(shù)據(jù)Dataset/DataFrame/read和write/基于天池大賽的口碑商家流量預測分析

可解決的現(xiàn)實問題:

此階段學習大數(shù)據(jù)平臺的基本搭建Spark,Storm結合來完成在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)分析及實時數(shù)據(jù)分析的要求。有對大數(shù)據(jù)開發(fā)感興趣可以選修.

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項目一:SVD算法推薦系統(tǒng)

基于SVD協(xié)同過濾算法實現(xiàn)的電影推薦系統(tǒng)-項目概述

協(xié)同過濾推薦技術是推薦系統(tǒng)中應用最早和最為成功的技術之一。 它一般采用最近技術，利用用戶的歷史喜好信息計算用戶之間的距離， 然后利用目標用戶的最近鄰居用戶對商品評價的加權評價值來預測目標用戶對特定商品的喜好程度， 系統(tǒng)從而根據(jù)對目標用戶進行推薦。 協(xié)同過濾*優(yōu)點是對推薦對象沒有特殊的要求，能處理非結構化的復雜對象， 如音樂、電影。 協(xié)同過濾推薦技術是推薦系統(tǒng)中應用最早和 最為成功的技術之一。它一般采用最近技術，利用用戶的歷史喜好信息計算用戶之間的距離。

項目二、NLP自然語言處理

基于NLP自然語言構建的文檔自動分類系統(tǒng)-項目概述

本項目屬于文本挖掘（自然語言處理NLP）領域的一個經(jīng)典應用案例，項目目標是開發(fā)一個算法，能自動的對給定的每一篇文章進行頻道分類， 例如分為&lduo;愛情類&rduo;，&lduo;武俠類&rduo;，&lduo;倫理類&rduo;等。涉及到的新技術會包含中文分詞，TF-IDF算法， Word2Vec算法等，*還是會通過機器學習的分類算法來實現(xiàn)自動分類。

項目三:大數(shù)據(jù)實時分析系統(tǒng)

實戰(zhàn)類電商商品推薦、數(shù)據(jù)展示分析平臺-項目概述

對于電商、金融、電信、交通等行業(yè)，需要對用戶購物數(shù)據(jù)、現(xiàn)金消費數(shù)據(jù)、上網(wǎng)瀏覽數(shù)據(jù)及路況狀態(tài)數(shù)據(jù)進行實時統(tǒng)計分析與展示，以便實時商品 推薦和貨量調度、實時交易風控及實時交通監(jiān)控和疏導。由于此類數(shù)據(jù)產(chǎn)生快且多，業(yè)務本身需要數(shù)據(jù)產(chǎn)生之時就要進行實時快速的處理，以便進行展示。

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咨詢顧問:楊老師

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