 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數(shù)限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/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】：領館區(qū)1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2019年1月26日 |
| 實驗設備 |
◆小班教學，教學效果好
☆注重質(zhì)量☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
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| 質(zhì)量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學員免費頒發(fā)相關工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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- 培訓特色
數(shù)據(jù)挖掘和機器學習是屬于大數(shù)據(jù)的核心技術之一，以科學嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)依據(jù)幫助企業(yè)做分析決策，同時其高深的理論門檻也阻擋了廣大工程師的學習上手，在大數(shù)據(jù)時代，如何進行基于海量數(shù)據(jù)在成百上千的機器進行分布式數(shù)據(jù)挖掘更是需要解決的難題，本課程從實戰(zhàn)角度出發(fā)，基于企業(yè)實際需求，深入淺出的講解數(shù)據(jù)挖掘最常用的算法和企業(yè)場景，讓工程師通俗易懂的掌握，并且進行編程落地實踐培訓，讓抽象的算法公式完全落地工程化為企業(yè)所用。
- 目標收益
本課程從實戰(zhàn)角度出發(fā)，基于企業(yè)實際需求，深入淺出的講解數(shù)據(jù)挖掘最常用的算法和企業(yè)場景，讓工程師通俗易懂的掌握，并且進行編程落地實踐培訓，讓抽象的算法公式完全落地工程化為企業(yè)所用。
- 培訓對象
- 初中級基礎的工程師，數(shù)據(jù)分析/挖掘/大數(shù)據(jù)技術人員，企業(yè)數(shù)據(jù)建模/決策人員等等
- 學員基礎
- 初中級基礎的工程師，數(shù)據(jù)分析/挖掘/大數(shù)據(jù)技術人員，企業(yè)數(shù)據(jù)建模/決策人員等等
- 主題 內(nèi)容
一、大數(shù)據(jù)分析挖掘技術介紹
- 1、map/reduce
2、mahout數(shù)據(jù)挖掘
3、sql on hadoop
4、spark生態(tài)體系
5、R語言
6、MPI并行計算
7、GPU并行計算（深度學習）
8、fourinone并行計算
- 二、常用機器學習算法原理
- 1、決策樹
2、隨機森林
3、協(xié)同過濾推薦算法
4、樸素貝葉斯算法
5、k-means聚類算法
6、pagerank算法
7、邏輯回歸
- 三、大數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務場景和生產(chǎn)平臺
- 1、互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務
2、銀行客戶需求業(yè)務
3、大數(shù)據(jù)分析生產(chǎn)平臺
- 四、編程實踐
- 1、迭代類機器學習編程入門-求圓周率
2、pagerank的并行化實現(xiàn)（*）
3、邏輯回歸算法的java實現(xiàn)（*）
4、決策樹c45,id3的java實現(xiàn)
5、隨機森林和全樹并行化實現(xiàn)
6、訓練數(shù)據(jù)和結(jié)果模擬器
7、模型結(jié)果規(guī)則化處理
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