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        首頁 > 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(廣州站) 更新時(shí)間:2018-04-26T17:24:17

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

        會(huì)議時(shí)間: 2018-05-19 08:30至 2018-05-23 17:30結(jié)束

        會(huì)議地點(diǎn): 廣州  愛群大廈  廣州市越秀區(qū)沿江西路113號(hào) 周邊酒店預(yù)訂

        會(huì)議規(guī)模:100人

        主辦單位: 北京中科軟培科技有限公司

        行業(yè)熱銷熱門關(guān)注看了又看 換一換

              會(huì)議通知

              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(廣州站)

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

              一、課程簡介

              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)營等行業(yè),給這些行業(yè)帶來了一定的數(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,包括分類算法、聚類算法、預(yù)測分析算法、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,硬盤空間預(yù)留50GB(可用移動(dòng)硬盤),基本的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)所依賴的軟件包和依賴庫等,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。

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

              2018年05月19日---05月23日?? 廣州(19日全天報(bào)到)

              三、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)倉庫分布式系統(tǒng)平臺(tái)應(yīng)用,以及商業(yè)和開源的數(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)。

              四、培訓(xùn)人群

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

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

              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

              五、培訓(xùn)特色

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

              (說明:講師會(huì)提供虛擬機(jī)鏡像,并把Hadoop,Spark等系統(tǒng)提前部署在虛擬機(jī)中,分析挖掘平臺(tái)構(gòu)建在Hadoop與Spark之上,學(xué)員自帶筆記本,運(yùn)行虛擬機(jī),并利用同樣的鏡像啟動(dòng)多臺(tái)虛擬機(jī),構(gòu)建實(shí)驗(yàn)集群,鏡像會(huì)提前給學(xué)員)

              六、頒發(fā)證書

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

              工業(yè)和信息化部全國網(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(等級(jí)高級(jí))。該證書可作為專業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明,以及專業(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。

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               北京中科軟培科技有限公司 北京中科軟培科技有限公司

              中科軟培主要從事IT方向的前沿技術(shù)培訓(xùn),本著為用戶創(chuàng)造真正價(jià)值,圍繞以用戶為中心的價(jià)值觀不斷探索,在機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí),大數(shù)據(jù)、R語言、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域形成了完善的課程體系。學(xué)以致用,全部課程均已實(shí)戰(zhàn)為主,采用理論與實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合的方式,實(shí)用的課程設(shè)計(jì)、精心施教的專家團(tuán)隊(duì)、嚴(yán)格的教學(xué)把關(guān)、細(xì)心周到的后期咨詢,贏得眾多客戶的好評(píng)。

              會(huì)議日程 (最終日程以會(huì)議現(xiàn)場為準(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

              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線性回歸/邏輯回歸算法

              5.1 決策樹算法

              5.2 隨機(jī)森林算法

              5.3 GDBT算法

              5.4 ML樹模型參數(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/隨機(jī)森林/GBDT算法

              6.1 KMeans聚類算法

              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聚類算法

              7.1 LDA主題聚類算法

              7.2 ML LDA主題聚類模型參數(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主題聚類算法

              8.1 協(xié)同過濾推薦算法

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

              8.3 ML協(xié)同過濾源碼開發(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

              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

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


              師資力量

              張老師:阿里大數(shù)據(jù)高級(jí)專家,國內(nèi)資深的Spark、Hadoop技術(shù)專家、虛擬化專家,對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、中國移動(dòng)某省移動(dòng)公司請賬單系統(tǒng)和某省移動(dòng)詳單實(shí)時(shí)查詢系統(tǒng)、中國銀聯(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)營商全國用戶上網(wǎng)記錄、某省交通部門違章系統(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:博士畢業(yè)于中國科學(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),曾在國內(nèi)某高校和某大型通信企業(yè)工作過,目前在中國科學(xué)院某研究所工作,高級(jí)工程師,副研究員,課題組長,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)專家,新技術(shù)課程開發(fā)組長。近八年來帶領(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)倉庫(HIVE)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫(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)倉庫(Greenplum etc)、NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫(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)+在線教育云平臺(tái)方面的項(xiàng)目研發(fā)與管理工作。

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              參會(huì)指南

              會(huì)議門票 場館介紹


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

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              愛群大廈 愛群大廈

              交通指南:

              地址:廣州市越秀區(qū)沿江西路113號(hào)。

              交通:乘坐旅游公交2線、1、4、57、58、61、64、128、131A、131B、134、208、219、236、281、夜1、夜16、夜31夜67、夜69均可到達(dá)。


              愛群大廈于1937年落成開業(yè),位于廣州市越秀區(qū)沿江西路113號(hào)是廣州市旅游局屬下的一間三星級(jí)酒店。愛群大廈在1937年至1967年作為“廣州第一高樓”的地位保持了整整30年。因由香港愛群人壽保險(xiǎn)有限公司投資興建,1952年易名愛群大廈。1966年在東側(cè)建18層新樓,高67.7米,并更名人民大廈。1984年增建旋轉(zhuǎn)餐廳,1988年以后恢復(fù)原名。曾奪廣州建筑物之冠,被當(dāng)時(shí)新聞界譽(yù)為“開廣州高層建筑之新紀(jì)元”,并以設(shè)備最新式、完善、豪華而著稱。全樓擁有客房300間,雙人房設(shè)有電話、衛(wèi)生間,上落有電梯。夏有風(fēng)扇,冬有暖氣,還設(shè)有中西餐廳、酒吧。愛群大酒店在當(dāng)時(shí)執(zhí)旅館業(yè)之牛耳,在海內(nèi)外都有較大的影響,素有“南中國之冠”的美譽(yù)。

              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”與活動(dòng)家客服確認(rèn)參會(huì)信息后,再安排出行與住宿。
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