全國(guó)高校大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)(Hadoop+Spark)師資研修班
時(shí)間：2022-01-13 09:00 至 2022-01-25 18:00
地點(diǎn)：線(xiàn)上活動(dòng)
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首頁(yè) > 培訓(xùn)課程 > IT/技術(shù)培訓(xùn) > 全國(guó)高校大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)(Hadoop+Spark)師資研修班 更新時(shí)間：2021-12-20T12:51:55
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全國(guó)高校大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)(Hadoop+Spark)師資研修班 已截止報(bào)名課程時(shí)間： 2022-01-13 09:00至 2022-01-25 18:00結(jié)束 課程地點(diǎn)： 線(xiàn)上活動(dòng) |
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會(huì)議介紹
會(huì)議內(nèi)容 主辦方介紹
全國(guó)高校大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)(Hadoop+Spark)師資研修班宣傳圖
互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)深刻改變著人類(lèi)的生產(chǎn)、生活、學(xué)習(xí)乃至思維方式，深刻展示了世界發(fā)展的前景。目前各院校的大數(shù)據(jù)和人工智能專(zhuān)業(yè)教師匱乏、相關(guān)落地動(dòng)手實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用能力欠缺、授課過(guò)程中相關(guān)行業(yè)實(shí)戰(zhàn)案例項(xiàng)目缺失等，為加快建設(shè)大數(shù)據(jù)、人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)教師隊(duì)伍，推動(dòng)各院校建立人才培訓(xùn)和評(píng)價(jià)體系，特推出全國(guó)高校大數(shù)據(jù)與人工智能師資研修班,每年在全國(guó)范圍內(nèi)滾動(dòng)開(kāi)展，截止目前已在全國(guó)巡回舉辦50余場(chǎng)，參訓(xùn)教師近6000人次。2022年第一期全國(guó)高校大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)（Hadoop+Spark）師資研修班將以線(xiàn)上云課堂形式舉辦，現(xiàn)將有關(guān)安排通知如下。
課程特色
1、本研修班課程全程強(qiáng)調(diào)動(dòng)手實(shí)操，內(nèi)容以代碼落地為主，以理論講解為根，以公式推導(dǎo)為輔，通過(guò)講解企業(yè)級(jí)案例，真正的讓學(xué)員把所學(xué)內(nèi)容和工作實(shí)際有效結(jié)合、更好地進(jìn)行教育教學(xué)工作。
2、核心課程部分由講師手把手一起進(jìn)行實(shí)操演練，在具體應(yīng)用場(chǎng)景中全面掌握相關(guān)技能，助力實(shí)訓(xùn)教學(xué)工作、實(shí)際動(dòng)手的能力。視頻制作精良，講師真人出鏡，全面解析專(zhuān)業(yè)必備技能，為相關(guān)課程開(kāi)設(shè)和備課、應(yīng)對(duì)科研和項(xiàng)目開(kāi)發(fā)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
3、課程設(shè)有答疑交流討論群，培訓(xùn)期間助教全程輔助教學(xué)，每天提供10小時(shí)的實(shí)時(shí)在線(xiàn)答疑輔導(dǎo)，并進(jìn)行答疑文檔匯總，幫助學(xué)員更好地總結(jié)學(xué)習(xí)。
4、本課程配套有基礎(chǔ)知識(shí)內(nèi)容，即使零基礎(chǔ)學(xué)員快也能找到適合自己的學(xué)習(xí)內(nèi)容和節(jié)奏，快速掌握課程知識(shí)和技能。
5、所有課程相關(guān)源代碼、數(shù)據(jù)、PPT、案例素材全部提供下載，即學(xué)即用，教學(xué)更輕松！視頻內(nèi)容支持六個(gè)月內(nèi)免費(fèi)回看，以便復(fù)習(xí)和參考。
6、全面實(shí)踐大數(shù)據(jù)/人工智能項(xiàng)目流程，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)處理、特征工程、數(shù)據(jù)建模等課程，提供知識(shí)講解，助力夯實(shí)理論基礎(chǔ)，掌握核心技術(shù)。
7、參加線(xiàn)上課程學(xué)習(xí)的學(xué)員，如后續(xù)本人參加線(xiàn)下課程繼續(xù)深造，持線(xiàn)上繳費(fèi)憑證可享受一次免費(fèi)學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)（僅限參加同一培訓(xùn)專(zhuān)題方向的線(xiàn)下課程）。
課程安排
學(xué)習(xí)時(shí)間：2022年01月13日-01月25日，共計(jì)104學(xué)時(shí)
學(xué)習(xí)形式：培訓(xùn)以線(xiàn)上云課堂形式進(jìn)行，支持六個(gè)月內(nèi)免費(fèi)回看
證書(shū)頒發(fā)
學(xué)員經(jīng)在線(xiàn)培訓(xùn)并考試合格后，可以獲得由工業(yè)和信息化部教育與考試中心頒發(fā)高級(jí)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用職業(yè)技術(shù)證書(shū)，證書(shū)可登錄工業(yè)和信息化部教育與考試中心官網(wǎng)查詢(xún)。
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會(huì)議日程
（最終日程以會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)為準(zhǔn)）
- 程大綱
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基礎(chǔ)篇（報(bào)名成功后即可開(kāi)始學(xué)習(xí)） |
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時(shí)間 |
課程內(nèi)容 |
學(xué)習(xí)平臺(tái) |
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正式培訓(xùn)前 |
Linux操作系統(tǒng)基礎(chǔ) 1.Linux簡(jiǎn)介： 1.1 Linux簡(jiǎn)介與發(fā)展歷程 1.2 Linux常見(jiàn)版本 2.Linux基本命令： 2.1 Linux文件系統(tǒng)樹(shù) 2.2 創(chuàng)建與刪除目錄或文件 2.3 查看文件內(nèi)容 2.4 創(chuàng)建硬鏈接和符號(hào)鏈接 2.5 幫助命令 2.6 重定向相關(guān)命令 2.7 用戶(hù)及用戶(hù)組 2.8 權(quán)限相關(guān)命令 2.9 用戶(hù)、用戶(hù)組及權(quán)限實(shí)踐操作進(jìn)程 3.Linux Vi編輯器： 3.1 模式介紹與常見(jiàn)快捷命令 3.2 一般模式快捷鍵 3.3 編輯模式與指令模式快捷鍵 |
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正式培訓(xùn)前 |
MySQL基礎(chǔ) 1 數(shù)據(jù)庫(kù)概述 1.1數(shù)據(jù)庫(kù)概述 1.2 數(shù)據(jù)庫(kù)基本概念介紹 2 MySQL安裝與配置 2.1 MySQL安裝與配置 2.2 可視化工具使用 3 MySQL基本命令 3.1 創(chuàng)建與刪除數(shù)據(jù)庫(kù) 3.2數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)類(lèi)型 3.3 主鍵與外鍵 3.2 創(chuàng)建、修改、刪除表 3.3 插入與刪除數(shù)據(jù) 4 SQL語(yǔ)法操作 4.1 MySQL常用運(yùn)算符 4.2 MySQL數(shù)據(jù)更新操作 4.2 MySQL數(shù)據(jù)查詢(xún)操作 5 MySQL聯(lián)表操作與子查詢(xún) 5.1聯(lián)表查詢(xún) 5.2子查詢(xún) 5.3復(fù)制表 6 MySQL函數(shù) 6.1 函數(shù)類(lèi)型介紹 6.2 SQL函數(shù)應(yīng)用 7 約束與索引 7.1 約束介紹與設(shè)置 7.2 索引介紹與設(shè)置 |
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正式培訓(xùn)前 |
Java編程基礎(chǔ) 1.基礎(chǔ)知識(shí) 1.1 Java簡(jiǎn)介 1.2 Java安裝配置 1.3 Java基礎(chǔ)語(yǔ)法 1.4.1 Java基本數(shù)據(jù)類(lèi)型&引用數(shù)據(jù)類(lèi)型 1.4.2 Java變量 1.5 Java String類(lèi) 1.6.1 Java運(yùn)算符-賦值運(yùn)算符&算術(shù)運(yùn)算符 1.6.2 Java運(yùn)算符-關(guān)系、邏輯、其他運(yùn)算符 1.7 循環(huán)、條件、循環(huán)中斷 1.8 Java數(shù)組 1.9 Java函數(shù) 1.10.1 Java集合簡(jiǎn)介 1.10.2 Java集合之List 1.10.3 Java集合之Set 1.10.4 Java集合之Map 1.11 Java泛型 2.面向?qū)ο螅?/span> 2.1 Java類(lèi)、對(duì)象 2.2.1 Java類(lèi)封裝 2.2.2 Java構(gòu)造函數(shù) 2.2.3 Java類(lèi)繼承 2.2.4 Java類(lèi)多態(tài) 2.3.1 Java抽象類(lèi) 2.3.2 Java接口 3.線(xiàn)程及異常處理： 3.1 Java多線(xiàn)程 3.2 Java包、異常 |
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核心課程篇 |
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時(shí)間 |
課程內(nèi)容 |
學(xué)習(xí)平臺(tái) |
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專(zhuān)題講座 |
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2022年 01月13日 18:30-22:00 |
主講：方海濤 主題內(nèi)容：隨機(jī)最優(yōu)控制與人工智能 主講：郝志峰 講座主題：大數(shù)據(jù)視角下數(shù)字孿生與元宇宙的思考 |
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第一課 Hadoop大數(shù)據(jù)基礎(chǔ) |
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2022年 01月13日 18:30-22:00 |
1.Hadoop介紹 1.1 認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù) 1.2 Hadoop核心組件 1.3 Hadoop特性與生態(tài)環(huán)境 1.4 Hadoop應(yīng)用場(chǎng)景 2.Hadoop集群安裝與部署 2.1 安裝虛擬機(jī) 2.2 安裝Java 2.3 Hadoop集群部署模式 2.4 配置固定IP 2.5 配置ssh無(wú)密碼登錄 2.6 Hadoop集群安裝與部署 2.7 Hadoop配置參數(shù)介紹 2.8 Hadoop集群?jiǎn)?dòng)與監(jiān)控界面介紹 |
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操作演練/作業(yè) |
泰迪大數(shù)據(jù)編程實(shí)訓(xùn)平臺(tái) |
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在線(xiàn)答疑 |
微信群 |
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2022年 01月14日 18:30-22:00 |
3.Hadoop基礎(chǔ)操作 3.1 Hadoop安全模式 3.2 Hadoop集群基本信息 3.3 HDFS常用Shell操作 3.4 MapReduce常用Shell操作 3.5 MapReduce任務(wù)管理 3.6 YARN資源管理及調(diào)度策略 4.MapReduce開(kāi)發(fā)入門(mén) 4.1 MapReduce框架與設(shè)計(jì)構(gòu)思 4.2 MapReduce開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 4.3 MapReduce單詞計(jì)數(shù)源碼解析 4.4 MapReduce API介紹 4.5 MapReduce Java開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)：按日期統(tǒng)計(jì)訪(fǎng)問(wèn)次數(shù) 4.7 MapReduce Java開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)：用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)排序 5. MapReduce編程進(jìn)階 5.1 MapReduce輸出文件格式介紹及序列化文件生成 5.2 MapReduce輸入文件格式介紹及讀取序列化文件 5.3 MapReduce程序優(yōu)化：Combiner&Partitioner應(yīng)用 5.4 提交MapReduce程序 |
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操作演練/作業(yè) |
泰迪大數(shù)據(jù)編程實(shí)訓(xùn)平臺(tái) |
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在線(xiàn)答疑 |
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第二課 Hive大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) |
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2022年 01月15日 18:30-22:00 |
1 Hive概述 1.1 Hive的產(chǎn)生背景 1.2 Hive體系架構(gòu) 1.3 數(shù)據(jù)類(lèi)型 1.4 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 1.5 Hive的應(yīng)用 2 Hive安裝配置 2.1 安裝MySQL 2.2 安裝Hive 3 Hive表定義 3.1 Hive創(chuàng)建內(nèi)表和外表 3.2 Hive創(chuàng)建靜態(tài)分區(qū)表 3.3 Hive創(chuàng)建動(dòng)態(tài)分區(qū)表 3.4 創(chuàng)建帶有數(shù)據(jù)的表 4 Hive導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù) 4.1 Hive導(dǎo)入本地或者HDFS上的數(shù)據(jù) 4.2 Hive單表查詢(xún)和多表查詢(xún)導(dǎo)入數(shù)據(jù) 4.3 Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù) |
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在線(xiàn)答疑 |
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2022年 01月16日 18:30-22:00 |
5 Hive查詢(xún) 5.1 Hive查詢(xún)語(yǔ)法及distinct操作 5.2 Hive order by和內(nèi)置函數(shù)查詢(xún) 5.3 Hive group by查詢(xún) 5.4 Hive join查詢(xún) 5.5 Hive子查詢(xún)和case when查詢(xún) 6 函數(shù) 6.1 Hive內(nèi)置函數(shù) 6.2 Hive自定義函數(shù) 7綜合實(shí)戰(zhàn)：航空客戶(hù)乘機(jī)數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
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第三課 HBase非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) |
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2022年 01月17日 18:30-22:00 |
1 HBase簡(jiǎn)介： 1.1 認(rèn)識(shí)HBase 1.2 HBase適用場(chǎng)景 2 HBase安裝配置： 2.1 HBase集群拓?fù)浜?jiǎn)介 2.2 Zookeeper集群安裝配置 2.3 HBase安裝配置 2.4 HBase監(jiān)控界面講解 3 HBase架構(gòu)原理： 3.1 HBase數(shù)據(jù)模型 3.2 HBase架構(gòu) 3.3 HBase讀寫(xiě)流程 4 HBase Shell基本操作： 4.1 命令空間操作 4.2 創(chuàng)建表 4.3 修改和刪除表 4.4 插入數(shù)據(jù)到表中 4.5 查看表數(shù)據(jù) 4.6 刪除表數(shù)據(jù) |
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2022年 01月18日 18:30-22:00 |
5 HBase表的模式設(shè)計(jì)： 5.1 HBase表設(shè)計(jì) 6 HBase Java API應(yīng)用： 6.1 搭建HBase開(kāi)發(fā)環(huán)境 6.2 建立與HBase數(shù)據(jù)庫(kù)連接實(shí)例 6.3 創(chuàng)建或刪除表應(yīng)用實(shí)例 6.4 設(shè)置Region分割點(diǎn)應(yīng)用實(shí)例 6.5 修改表結(jié)構(gòu)應(yīng)用實(shí)例 6.6 寫(xiě)入數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例 6.7 查看一行數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例 6.8 掃描表數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例 6.9 刪除數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例 6.10 創(chuàng)建職工信息表emp 6.11 寫(xiě)入數(shù)據(jù)到職工信息表 6.12 查找指定范圍職工信息 |
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第四課 Scala編程基礎(chǔ) |
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2022年 01月19日 18:30-22:00 |
1 Scala簡(jiǎn)介與安裝 1.1 Scala簡(jiǎn)介與特性 1.2 Scala安裝 2 Scala基礎(chǔ)語(yǔ)言 2.1 Scala數(shù)據(jù)類(lèi)型 2.2 Scala變量 2.3 Scala運(yùn)算符 2.4條件控制與循環(huán) 2.5函數(shù) 3 Scala集合 3.1 Scala集合—Array 3.2 Scala集合—List 3.3 Scala集合—Set 3.4 Scala集合—Map 3.5 Scala集合—Tuple 3.6內(nèi)置函數(shù)組合器 |
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2022年 01月20日 18:30-22:00 |
4 Scala異常 5 Scala類(lèi) 5.1類(lèi)定義 5.2構(gòu)造函數(shù) 5.3成員變量和方法 5.4單例對(duì)象、伴生類(lèi)和伴生對(duì)象 5.5文件讀寫(xiě) 6 Scala應(yīng)用實(shí)例 |
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第七課 Spark大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) |
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2022年 01月21日 18:30-22:00 |
1 Spark概述 1.1認(rèn)識(shí)Spark 1.2搭建Spark環(huán)境 1.3了解Spark運(yùn)行架構(gòu)與原理 1.4 Spark生態(tài)系統(tǒng) 2 Spark編程 3.1創(chuàng)建RDD 3.2 RDD Transform算子應(yīng)用 3.3 RDD Action算子應(yīng)用 |
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2022年 01月22日 18:30-22:00 |
4 Spark編程進(jìn)階 4.1搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境 4.2編程實(shí)現(xiàn)學(xué)生信息分析 4.3程序編譯 4.4任務(wù)提交與運(yùn)行模式 4.5查看任務(wù)監(jiān)控 4.6 RDD持久化 4.7 RDD依賴(lài)與容錯(cuò) 5 Spark SQL：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件處理 5.1認(rèn)識(shí)Spark SQL 5.2認(rèn)識(shí)DataFrame、DataSet 5.2掌握DataFrame基礎(chǔ)操作 5.3探索分析法律服務(wù)網(wǎng)站數(shù)據(jù) |
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2022年 01月23日 18:30-22:00 |
6 Spark與機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù) 6.1機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 6.2 MLlib各模塊簡(jiǎn)介 6.3探索分析模塊 6.4算法模塊 6.5模型評(píng)估與優(yōu)化模塊 6.6 PipeLine介紹 6.7 PipeLine整合預(yù)處理、建模、調(diào)優(yōu)、評(píng)估過(guò)程 |
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第八課 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：廣電大數(shù)據(jù)用戶(hù)畫(huà)像（Hadoop + Spark + Hive） |
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2022年 01月24日 18:30-22:00 |
1項(xiàng)目需求 1.1項(xiàng)目背景 1.2項(xiàng)目目標(biāo) 2技術(shù)方案 2.1技術(shù)選型 2.2系統(tǒng)架構(gòu) 3數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸? 3.1創(chuàng)建Hive表 3.2 CSV數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hive 4需求探索 4.1數(shù)據(jù)說(shuō)明 4.2基礎(chǔ)探索 4.3業(yè)務(wù)需求探索 4.4需求探索總結(jié) 5基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理 6 SVM預(yù)測(cè)用戶(hù)是否挽留 6.1 SVM算法簡(jiǎn)介 6.2構(gòu)建特征列和標(biāo)簽列數(shù)據(jù) 6.3建立SVM模型 6.4模型評(píng)估與預(yù)測(cè) 7用戶(hù)畫(huà)像 7.1用戶(hù)畫(huà)像概述 7.2標(biāo)簽計(jì)算 7.3標(biāo)簽展示 |
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在線(xiàn)答疑 |
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拓展自學(xué)篇 |
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自行安排 |
1 Zookeeper分布式服務(wù)框架 2 Flume大數(shù)據(jù)采集與傳輸 3 Kafka大數(shù)據(jù)流處理 4 Flink大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理 5 商品實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)（Flume + Kafka + Flink） |
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第九課 在線(xiàn)考試 |
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2022年 01月25日 19:00-21:00 |
高級(jí)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用職業(yè)技術(shù)證書(shū)在線(xiàn)考試 |
泰迪云課堂 |
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會(huì)議嘉賓
（最終出席嘉賓以會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)為準(zhǔn)）
方海濤，中國(guó)科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院研究員，博士生導(dǎo)師，《控制理論與應(yīng)用》雜志副主編，泰迪杯數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽專(zhuān)家組成員。主要研究興趣包括：系統(tǒng)估計(jì)、優(yōu)化與控制等。
張敏，廣東泰迪智能科技股份有限公司、培訓(xùn)總監(jiān)，從事用戶(hù)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘工作六年，具有豐富的大數(shù)據(jù)挖掘理論及實(shí)踐培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)數(shù)據(jù)具有較高的敏感度，根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行全面的統(tǒng)計(jì)分析。精通Python、R語(yǔ)言、MATLAB等多種數(shù)據(jù)挖掘工具。擅長(zhǎng)市場(chǎng)發(fā)展情況監(jiān)控、精確營(yíng)銷(xiāo)方面的數(shù)據(jù)挖掘工作。有為南方電網(wǎng)、珠江數(shù)碼等大型企業(yè)長(zhǎng)期提供實(shí)施服務(wù)的經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)了電子商務(wù)網(wǎng)站用戶(hù)行為分析及網(wǎng)頁(yè)智能推薦服務(wù)、中醫(yī)證型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、電信業(yè)務(wù)話(huà)單量預(yù)測(cè)、航空公司客戶(hù)價(jià)值分析等多個(gè)項(xiàng)目。2017年“泰迪杯數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽教練員培訓(xùn)”主講講師，2018年廣東省Python與深度學(xué)習(xí)技術(shù)師資培訓(xùn)班主講講師，2019年第一/二/三期全國(guó)高校大數(shù)據(jù)核心技術(shù)與應(yīng)用師資研修班主講講師、2020年第一/二/三/四/五/六期全國(guó)高校大數(shù)據(jù)與人工智能師資研修班主講講師，2020年國(guó)培班主講講師，先后負(fù)責(zé)過(guò)西安理工大學(xué)、廣東工業(yè)大學(xué)、廣西師范學(xué)院、廣西科技大學(xué)、閩江學(xué)院、廣東石油化工學(xué)院、上海健康醫(yī)學(xué)院等高校實(shí)訓(xùn)課程及德生科技等企業(yè)內(nèi)訓(xùn)和數(shù)據(jù)挖掘就業(yè)班的課程。組織、參與編寫(xiě)圖書(shū)《Python編程基礎(chǔ)》、《Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》、《R語(yǔ)言編程基礎(chǔ)》等。
律波，廣東泰迪智能科技有限公司高級(jí)數(shù)據(jù)分析工程師，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士，有較強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘理論功底；精通R、Python、Power BI、Excel等數(shù)據(jù)挖掘分析工具，具有豐富的培訓(xùn)和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，擅長(zhǎng)從數(shù)據(jù)中發(fā)掘規(guī)律，對(duì)數(shù)據(jù)具有較高的敏感度，邏輯思維能力強(qiáng)，擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)可視化，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法原理的實(shí)現(xiàn)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM、決策樹(shù)、貝葉斯等；負(fù)責(zé)“珠江數(shù)碼大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)推薦應(yīng)用”項(xiàng)目，完成標(biāo)簽庫(kù)的構(gòu)建及產(chǎn)品推薦模型；負(fù)責(zé)“京東電商產(chǎn)品評(píng)論情感分析”項(xiàng)目，完成了評(píng)論數(shù)據(jù)情感評(píng)價(jià)模型、LDA主題模型的構(gòu)建；通過(guò)項(xiàng)目案例的轉(zhuǎn)換；負(fù)責(zé)多個(gè)本科類(lèi)院校數(shù)據(jù)分析軟件培訓(xùn)和畢業(yè)生數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)，先后負(fù)責(zé)廣西科技大學(xué)、閩江學(xué)院、廣東石油化工、韓山師范學(xué)院、廣西師范大學(xué)等數(shù)據(jù)分析軟件培訓(xùn)及實(shí)訓(xùn)等。多次負(fù)責(zé)“泰迪杯”數(shù)據(jù)挖掘大賽題目的構(gòu)思和實(shí)現(xiàn)、賽前培訓(xùn)。大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)系列圖書(shū)編寫(xiě)委員會(huì)成員，負(fù)責(zé)《R語(yǔ)言與數(shù)據(jù)挖掘》、《Python實(shí)訓(xùn)案例》、《Excel可視化案例》等書(shū)籍編寫(xiě)工作。
楊惠，廣東泰迪智能科技股份有限公司高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，從事人工智能工作多年，擅長(zhǎng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理，熟悉常用深度學(xué)習(xí)算法原理及應(yīng)用，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法；精通TensorFlow、Python、MATLAB等常用數(shù)據(jù)挖掘處理工具。具有豐富的實(shí)踐項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。如“智能聊天客服”項(xiàng)目，“車(chē)牌智能識(shí)別”項(xiàng)目，“京東電商產(chǎn)品評(píng)論情感分析”項(xiàng)目，“珠江數(shù)碼大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)推薦應(yīng)用”項(xiàng)目；“電子商務(wù)網(wǎng)站智能推薦服務(wù)”項(xiàng)目；“基于Seq2Seq注意力模型實(shí)現(xiàn)聊天機(jī)器人”項(xiàng)目。具備豐富的培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，曾為多家企業(yè)、院校服務(wù)過(guò)專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)工作。如PPV商業(yè)培訓(xùn)、泰迪大數(shù)據(jù)師資培訓(xùn)、珠海城職院數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)；2018年第一、三、五期全國(guó)高校大數(shù)據(jù)核心技術(shù)與應(yīng)用師資研修班主講講師、2019年第一、三、五期全國(guó)高校大數(shù)據(jù)與人工智能師資研修班主講講師，2019年國(guó)家電網(wǎng)大數(shù)據(jù)競(jìng)賽河北省電力系統(tǒng)培訓(xùn)班主講講師。大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)系列圖書(shū)編寫(xiě)委員會(huì)成員，負(fù)責(zé)《Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》、《R語(yǔ)言編程基礎(chǔ)》、《TensorFlow2深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》、《深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)》等書(shū)籍編寫(xiě)工作。
樊老師，廣東泰迪智能科技股份有限公司特聘講師，某國(guó)際銀行大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師，Hortonworks授權(quán)Apache Hadoop開(kāi)發(fā)者認(rèn)證培訓(xùn)講師，Hadoop、Mahout技術(shù)實(shí)踐者和研究者；對(duì)Hadoop的MapReduce編程模型有深刻理解，同時(shí)對(duì)Mahout技術(shù)有較深認(rèn)識(shí)，對(duì)Mahout源碼有深入研究，擅于Mahout中數(shù)據(jù)挖掘的K均值聚類(lèi)算法、貝葉斯分類(lèi)算法、FP樹(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的應(yīng)用；主編《Mahout算法解析與案例實(shí)戰(zhàn)》、《Hadoop數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》、《Hadoop與大數(shù)據(jù)挖掘》等圖書(shū)專(zhuān)著；具有電信行業(yè)和銀行業(yè)的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)和行業(yè)知識(shí)，主持中國(guó)電科院電力大數(shù)據(jù)平臺(tái)、電能量數(shù)據(jù)挖掘與智能分析、客戶(hù)服務(wù)智能分析系統(tǒng)等項(xiàng)目。
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參會(huì)指南
會(huì)議門(mén)票
培訓(xùn)費(fèi)用：2980 元/人，包含（報(bào)名費(fèi)、學(xué)習(xí)費(fèi)、資料費(fèi)、證書(shū)費(fèi)）
報(bào)名材料：報(bào)名申請(qǐng)表、身份證復(fù)印件、兩寸近期正面免冠彩色半身證件照電子版(要求：背景：白色，格式：JPG，大?。?4-20K)。
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