大数据基础入门与实践

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课程介绍

      大数据(BIG DATA)是近几年来非常火热的名词,大数据是一个比较抽象的概念。麦肯锡给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

      大数据研究的意义在于,经过对数据的处理和分析,最终达到对实际工作产生指导,从而能转换为实际生产力,最终实现增值。

      大数据处理的流程包括:数据收集、数据存储、数据建模、数据分析、数据变现。

- 讲师简介 -

      高扬,一线互联网公司(上市公司)大数据专家,高校研究生事业导师。

      主编《白话大数据与机器学习》、《白话深度学习与Tensorflow》、《数据科学家养成手册》等多部著作。

      2010年后一直专注于数据库、大数据、数据挖掘、机器学习、人工智能等相关领域的研究。擅长传统机器学习、深度学习、数据建模、关系型数据库应用以及大数据框架等的应用。

高老师主编的三部书籍

- 课程内容 -

       本次课程从大数据开发基础技术讲起,逐步讲解大数据的每一个技术步骤。深入浅出的讲解每个技术的原理和功能,保证零基础的同学也能学懂学会,有基础的同学融会贯通更加深入理解。

 

      接着进入大数据结合人工智能的实践部分,MNIST手写板和DeepQA聊天机器人两个实践课题,让你动手做出一个人工智能的小作品。

第一章:大数据框架技术基础入门

1、集群技术1(服务器与集群)

  • Ubuntu安装
  • Hadoop原理
  • Hadoop安装
  • HDFS原理
  • HDFS基本操作 for Shell

2、集群技术2(分布式计算)

  • Eclipse安装
  • HDFS基本操作 for Java
  • MapReduce原理
  • MapReduce Sample

3、集群技术2(数据仓储)

  • Hive原理/安装
  • MySQL for Metadata
  • Hive基础操作

4、集群技术2(NOSQL数据库)

  • HBase原理/安装
  • HBase基础操作

5、集群技术2(内存集群技术)

  • Spark安装
  • SparkSQL使用
  • Scala基础
  • SQL Join原理与优化

6、集群技术6(机器学习)

  • Mahout安装
  • Mahout使用 Sample
  • Spark MLLib安装
  • Spark MLLib使用 Sample

第二章:大数据在人工智能中的实践

7、深度学习1 (循环神经网络)

  • 神经元
  • 激励函数
  • BP神经网络
  • 梯度下降
  • MNIST手写板案例-全连接BP神经网络

8、深度学习2 (卷积神经网络)

  • 卷积层
  • 池化层
  • MNIST手写板案例-卷积网络
  • 过拟合与防范
  • 欠拟合与防范

9、深度学习3 (循环神经网络)

  • 循环神经网络
  • LSTM单元结构
  • DeepQA聊天机器人的训练
  • 梯度消失/爆炸问题

10、深度学习4 (深度学习扩展知识)

  • 对抗学习GAN
  •   二元极小极大博弈
  •   纳什均衡
  •   Sample for Python
  • 相关模型介绍
  •   深度残差网络
  •   R-CNN
 

- 开课时间 -

1、直播时间为:10月14日至11月12日,连续5周(每周六、周日19点到21点);

2、一年内可以免费回看视频。

 

- 课程特点 -

  • 循序渐进,由浅入深、循序渐进、由理论到实践
  • 学有所成,理论实践操作相结合,软件安装与应用演示,落地项目实践
  • 课件公开,面向学员公开课程的课件和源代码,随时回顾
  • 答疑无忧,学员加入微信群,群内和讲师实时互动答疑
 

- 限量优惠&福利 -

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PS:以上优惠券,均遵从先到先得的原则!

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课程目标
  • 掌握大数据基础技术
  • 了解大数据在深度学习的应用
适合人群
  • 零基础计算机相关专业学生
  • 有编程基础相关工作和研究人员