为什么要学AI人工智能?

零基础、转行、晋升,解决你的七大烦恼!

1、想要去名企,没筹码?
2、想要高薪无奈没能力?
3、想从事互联网工作,又担心被淘汰?
4、自学难坚持,困惑没人帮?
5、想学人工智能,总是没时间?
6、公司需要人工智能人才,不会技术,团队没法带
7、买不起房,结不成婚,生活压力大

曾经和你一样的人,早已逆袭

机会是留给有眼光的人,学习大数据/人工智能,zero逆袭hero

1、本科以上在校学生、应届生(数学、计算机等专业)
3、各大数据、人工智能项目负责人及其团队人士
2、互联网和IT企业的技术工程师,传统行业的IT人员、数据分析人员
4、有志于从事大数据分析、数据挖掘、人工智能工程师的人员
我适合学吗?
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输出人才

  • 懂技术

  • 懂设计

  • 懂分析

  • 懂业务

  • 懂管理

结合国内外技术发展与企业需求,研发实战式课程体系

打造实战式大数据分析/机器学习高端课程

移动运营商在用生产项目,大数据分析及机器学习技术确保新鲜度!
真正的涉及算法的大数据实训项目,掌握大数据分析的核心与关键!
资深生产现场大数据项目负责人亲自讲解,感受最真实的项目体验!
掌握Hadoop + Spark + Python +算法综合技能,挑战IT行业顶级薪酬!

大数据分析能力强化课程

学习环境 Linux、Oracle、OGG、Hadoop2、Kafka、Storm、云计算服务器
课程设置

1、Linux操作系统管理
2、系统管理员认证
3、Python编程基础
4、SQL基础
5、EXCEL数据分析
6、中国电信大数据分析实战

实训项目展示

Hadoop大数据平台企业级容灾项目
“热搜词“MapReduce分析项目
微博基于HBase数据库的存储与容灾项目
陕西联通精细化营销大数据平台系统
基于GraphFrames美国国家机场数据分析项目
陕西电信Storm流式数据分析项目
Uber基于Spark平台的实时分析项目
某网站全国PV、UV分析项目

Hadoop大数据平台企业级容灾项目

该项目为某企业的部署Hadoop的完全分布式架构,该架构基于Apache Hadoop2.X,采用了2.0版本提出的高可用方案,是一个可靠性较高的大数据处理平台,设计Linux、以及Hadoop2.0版本相关技术内容,是一个操作系统和大数据平台相结合的项目。

覆盖知识点:

Hadoop平台
Linux基本命令及网络
服务器硬件选择
集群组件的基础概念与选择
相关参数制定及优化

“热搜词“MapReduce分析项目

国内大部分企业利用Hadoop平台的MapReduce作业,完成海量数据日志文件的分析,从而得出一定时间段内的“热搜”条目。该项目涉及Hadoop平台技术以及Python编程,是大数据开发中重要的技术内容。

覆盖知识点:

Hadoop平台基础
MapReduce作业的编程
YARN集群资源管理系统的应用与管理

微博基于HBase数据库的存储与容灾项目

某互联网企业由于数据量过大,传统关系型数据库已无法满足企业需求。采用HBase存储用户相关数据,该项目涉及HBase的日常管理维护,容灾备份,及相关优化内容。

覆盖知识点:

HDFS分布式文件系统
Zookeeper分布式应用程序协调服务
HBase表的设计与应用
HBase日常维护及管理
HBase shell编写

陕西联通精细化营销大数据平台系统

该项目是基于 Hadoop 平台的 Hive 数据库实时分析系统,该项目涉及较多技术,如HBase数据库技术、以及Hive数据仓库技术等。该系统每天平均处理120亿条以上的话单和基站数据。该系统实现的功能包括:基于位置的触点分析、基于通话号码的分析、用户换机数据分析、新入网用户的实时分析等,是一个综合性较强的项目。

覆盖知识点:

Linux操作系统
Hadoop平台基础
Hive数据仓库离线分析
HBase数据库技术
Oracle数据库技术
Sqoop应用
集群资源管理

基于GraphFrames美国国家机场数据分析项目

该项目基于Spark平台,利用GraphFrame快速轻松地分析以图形结构组织地航班性能数据,从而解决诸如预测航班延误情况、确定最受欢迎航班等问题,通过结果可为航空公司带来利益。

覆盖知识点:

HDFS分布式文件系统
Spark 相关编程
GraphFrames编程
Spark SQL的应用

陕西电信Storm流式数据分析项目

该项目基于Storm流式处理框架,对陕西省内用户的数据进行实时分析,从而了解到各个地区的流量使用的 “热点“分布情况。可根据实时数据分析结果,为公司未来发展建设的决策提供数据支持。

覆盖知识点:

Linux操作系统
Oracle数据库
Kafka消息订阅发布系统
Storm流式处理框架

Uber基于Spark平台的实时分析项目

该项目利用Spark2.X版本中新提出的结构化流技术,解决了传统大数据平台分析具有延时的问题,利用实时分析,可以对企业中具有实时性需求的业务提供技术支撑。Uber数据中心记录了司机每天提供的数十万实际乘车数,对准确支付司机至关重,所以采用Spark Steaming结构化流方案,可以实时对司机与乘客的相关数据进行处理。

覆盖知识点:

Linux操作系统
Kafka分布式消息订阅发布系统
Spark基础知识
Spark Steaming流式处理技术

某网站全国PV、UV分析项目

该项目基于大数据平台的Spark分析系统,其通过对网站产生的用户访问日志进行处理并分析出该网站在某天的PV、UV等数据。

覆盖知识点:

Linux操作系统
Spark集群基本概念及搭建
Spark编程技术
基于Spark进行数据分析
Spark作业管理

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