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西安華為大數(shù)據(jù)認證培訓(xùn)課程費用

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班制:周末班

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上課(咨詢)地址:西安市雁塔區(qū)科技路33號
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課程介紹

華為大數(shù)據(jù) 專 家 認證HCIE-Big Data V2.0


西安華為大數(shù)據(jù)認證培訓(xùn)_西安華為hcia培訓(xùn)費用


課程介紹

本課程從Python編程,網(wǎng)絡(luò)爬蟲,數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)挖掘介紹,數(shù)據(jù)預(yù)處理,特征選擇與降維,有監(jiān)督學(xué)習(xí),無監(jiān)督學(xué)習(xí),模型評估與優(yōu)化,數(shù)據(jù)挖掘綜合應(yīng)用,Spark MLlib數(shù)據(jù)挖掘,Spark基于內(nèi)存的分布式計算,華為云機器學(xué)習(xí)服務(wù),大數(shù)據(jù)架構(gòu)和大數(shù)據(jù)治理,大數(shù)據(jù)服務(wù)解決方案,大數(shù)據(jù)場景化解決方案(離線處理場景、實時檢索場景、實時流計算場景),大數(shù)據(jù)挖掘。


學(xué)員基礎(chǔ)

?熱愛編程事業(yè),對編程有濃厚的興趣

?具備Big Data方向HCIA、HCIP的知識和技能

?具備一定的編程基礎(chǔ)


課程目標

?掌握數(shù)據(jù)挖掘流程

?特征選擇與降維,有監(jiān)督學(xué)習(xí),無監(jiān)督學(xué)習(xí),模型評估與優(yōu)化

?數(shù)據(jù)挖掘綜合應(yīng)用

?Spark MLlib 數(shù)據(jù)挖掘

?華為云機器學(xué)習(xí)服務(wù)

?大數(shù)據(jù)架構(gòu)和大數(shù)據(jù)治理


課程內(nèi)容

章節(jié)教學(xué)重點

第1天 上午

人工智能和數(shù)據(jù)挖掘

1. AI的社會認知;2. 人工智能技術(shù)的發(fā)展史;3. 人工智能技術(shù)的應(yīng)用方向與應(yīng)用場景;4. 人工智能的發(fā)展戰(zhàn)略;5. 人工智能現(xiàn)有的問題;6. 人工智能的未來;7. 數(shù)據(jù)挖掘概述和流程;8. 數(shù)據(jù),屬性和度量;9. 數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)工具;10. 數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)路徑

第1天 下午

Python編程基礎(chǔ)

1. Python編程語言介紹及發(fā)展歷程;2. Python語言的應(yīng)用場景;3. Python開發(fā)環(huán)境搭建;4. 變量;5. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(列表,元組,字典,字符串);6. 分支語句,循環(huán)語句;7. 函數(shù)


第2天 Python編程應(yīng)用

1. 面向?qū)ο螅?. 異常;3. 文件處理;4. 常見三方庫;5. 正則表達式;6. 數(shù)據(jù)庫;7. 網(wǎng)絡(luò)爬蟲


第3天 數(shù)據(jù)分析庫

1. Numpy科學(xué)計算庫;2. ndarray的創(chuàng)建、訪問、常用屬性;3. 矩陣的創(chuàng)建;4. 通用函數(shù)ufunc;5. 廣播機制;6. Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理庫;7. Series常用操作;8. DataFrame常用操作;9. 讀寫不同數(shù)據(jù)源;10. 數(shù)據(jù)過濾與轉(zhuǎn)換;11. 時間序列操作;12. 分組與聚合;13. 透視與交叉表;14. Matplotlib數(shù)據(jù)可視化


第4天 網(wǎng)絡(luò)爬蟲

1. 初識爬蟲:什么是爬蟲、爬蟲的工作流程;2. 獲取內(nèi)容:urllib、urllib3、requests等庫的使用;3. HTML解析:正則表達式、beautifulsoup4;4. 數(shù)據(jù)保存:保存為文件、保存進數(shù)據(jù)庫;5. selenium 框架


第5天 數(shù)學(xué)知識

1. 矩陣和線性代數(shù);2. 行列式;3. 矩陣及其變換;4. 矩陣分解;5. 奇異值分解;6. 特征值分解;7. 線性變換;8. 向量空間;9. 概率論和數(shù)理統(tǒng)計;10. 隨機事件及其概率;11. 隨機變量及其分布;12. 隨機向量及其分布;13. 隨機變量的函數(shù);14. 隨機變量的數(shù)字特征;15. 大數(shù)定律與中心極限定理;16. 樣本與抽樣分布;17. 參數(shù)估計;18. 假設(shè)檢驗;19. 方差分析和回歸分析;20. 信息熵與基尼系數(shù);21. Z優(yōu)化;22. 無約束Z優(yōu)化問題;23. 梯度下降法;24. 約束Z優(yōu)化問題;25. 拉格朗日乘子法


第6天  數(shù)據(jù)預(yù)處理

1. 數(shù)據(jù)抽?。?/span>2. 轉(zhuǎn)換和加載;3. 數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載概述;4. 數(shù)據(jù)抽??;5. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換;6. 數(shù)據(jù)加載;7. ETL 和 ELT 介紹;8. 數(shù)據(jù)清洗;9. 不均衡數(shù)據(jù)處理;10. 缺失值處理;11. 異常值處理;12. 特征處理;13. 特征縮放;14. 數(shù)值離散化;15. 特征編碼;16. 時間數(shù)值轉(zhuǎn)換


第7天  特征選擇

1. 特征選擇;2. 特征選擇概述;3. Filter;4. Wrapper;5. Embedded;6. 其他方法和特征擴增;7. 降維;8. 降維導(dǎo)入;9. SVD;10. PCAu;11. LDA;12. LLE;13. Quiz ;14. 實驗


第8天  有監(jiān)督學(xué)習(xí)

1. 有監(jiān)督學(xué)習(xí)的預(yù)備知識;2. 機器學(xué)習(xí)分類;3. 模型評估;4. 線性回歸;5. 誤差;6. 正規(guī)方程;7. 梯度下降;8. 正則化;9. KNN算法;10. 決策樹;11. SVM算法;12. 線性回歸;13. 邏輯回歸算法;14. 集成算法


第9天 無監(jiān)督學(xué)習(xí)

1. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)概述;2. 聚類算法;3. Apriori算法;4. FP-growth算法


第10天 數(shù)據(jù)挖掘綜合應(yīng)用

1. 數(shù)據(jù)挖掘的流程;2. 數(shù)據(jù)挖掘流程概述;3. 分析需求;4. 數(shù)據(jù)讀取;5. 數(shù)據(jù)預(yù)處理;6. 特征工程;7. 特征選擇;8. 模型選擇;9. 模型評估;10. 綜合應(yīng)用的案例分析


第11天 Scala編程基礎(chǔ)

1. Scala基礎(chǔ)語法;2. 數(shù)據(jù)類型;3. 變量;4. 循環(huán);5. 函數(shù);6. 數(shù)組;7. 類和對象;8. 模式匹配;9. 文件讀寫


第12天 SparkMLib數(shù)據(jù)挖掘

1. Spark MLlib 基礎(chǔ)入門;2. Spark MLlib 矩陣向量;3. Spark MLlib 基礎(chǔ)統(tǒng)計分析;4. Spark MLlib 特征提取和轉(zhuǎn)換;11. Spark MLlib 分類與回歸;12. Spark MLlib 聚類與降維;13. Spark MLlib 關(guān)聯(lián)規(guī)則與推薦算法;14. Spark MLlib 評估矩陣


第13天  華為機器學(xué)習(xí)服務(wù)MLS

1. 華為 MLS 服務(wù)介紹;2. 申請華為 MLS 服務(wù);3. 創(chuàng)建華為 MLS 工作流;4. 典型算法的應(yīng)用;5. 機器學(xué)習(xí)平臺 FusionInsight Miner;6. 大數(shù)據(jù)架構(gòu)概述;7. 大數(shù)據(jù)架構(gòu)在大數(shù)據(jù)中的重要性;8. 大數(shù)據(jù)架構(gòu)師所具備的能力;9. 如何構(gòu)建大數(shù)據(jù)架構(gòu)平臺;10. 大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)層通用架構(gòu);11. 大數(shù)據(jù)治理概述;12. 大數(shù)據(jù)治理建設(shè)背景和目標;13. 企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)劃及治理模型;14. 大數(shù)據(jù)治理案例


第14天 大數(shù)據(jù)挖掘綜合實驗

1. 數(shù)據(jù)挖掘背景;2. 銀行客戶精準畫像案例;3. 提升信用卡安全案例;4. 城市環(huán)境質(zhì)量分析挖掘案例


關(guān)于我們

1998年創(chuàng)建于北大燕園,是國內(nèi)Z早的IT高級技術(shù)培訓(xùn)企業(yè)之一,總部北京,在上海、廣州、深圳、天津、武漢、成都、重慶、濟南、西安、石家莊、杭州、長沙、鄭州等城市設(shè)立直營分部,擁有華為、紅帽、微軟、PMI、VMwareOracle、Citrix等30余家國際知 名廠商授權(quán)資質(zhì),提供面授、直播和錄播三種學(xué)習(xí)交付方式,擁有專職講師及技術(shù)專 家40余人,簽約講師數(shù)千名,是國內(nèi)知 名的泛IT教育培訓(xùn)集團!20余年來,公司不斷更新并持續(xù)增加泛IT專業(yè)培訓(xùn)課程,為崗前學(xué)員、個人和企業(yè)客戶打造終身學(xué)習(xí)課程體系,現(xiàn)有200多門課程,覆蓋虛擬化、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、安全、數(shù)據(jù)庫、IT管理、軟件開發(fā)等細分領(lǐng)域,每年開設(shè)上千個面授及直播班次,培訓(xùn)近2萬名專業(yè)人才!經(jīng)過20余年的奮斗成長,已成為全國營收過億的泛IT培訓(xùn)服務(wù)商。未來公司仍將致力于為個人和企業(yè)客戶提供—流的終身學(xué)習(xí)服務(wù),為產(chǎn)業(yè)發(fā)展培養(yǎng)數(shù)字化人才,以教育培訓(xùn)滿足人們終身學(xué)習(xí)的需求!


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