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成为大数据挖掘专家,怎么学好大数据课程?

发布百知教育 来源:学习课程 2019-10-14

“计算机速度每18个月翻番”的摩尔定律预测了IC行业的发展轨迹,带领人类进入信息时代。而更加惊人的新摩尔定律紧随其后,“全球数据总量每18个月翻番”,掀起了大数据的巨浪。


华为也发布2025GIV预测:2025年,全球将产生海量的数据,存储数据量高达180ZB


如何挖掘存储在这些海量数据中的财富呢?这个问题也催生了新的岗位,举个栗子:数据分析师和大数据挖掘师。


那么大数据课程这么重要,怎么成为大数据专家,且学好大数据课程呢?


从基础知识入门,全面学习数据挖掘


市面上的课程,大部分都是直接从比较高深的专业知识开始,不适合零基础的小白学习。而在这个课程中,我们在课程中增加了1个专业介绍和2个预备知识学习内容(数学&Python),文科同学也可以学习哦!


深度剖析案例,提升职场实战能力


该课程不仅可以全面学习数据挖掘的基础与理论知识,还可以通过学习实战案例(银行客户精准画像、提升信用卡安全案例以及城市环境质量分析挖掘案例),让同学们更好地掌握数据挖掘所需技能。


在学习中掌握以下能力


数据挖掘介绍


数据挖掘典型应用场景、概述、模式分类、挖掘流程、相关概念和开发工具。


预备知识-数学基础


行列式、矩阵及其变换、特征值分解、奇异值分解、随机事件、条件概率(贝叶斯公式)、假设检验、模型分析以及最优化问题。


预备知识-Python基础


Python特性、基本语法、数据类型、条件判断与循环语句、文件操作以及数据采集和可视化。


数据预处理


数据预处理概述(ETL)、流程、缺失值处理、异常值处理、数值离散化、特征编码、时间数值转换以及不均衡数据处理。


特征选择与降维


特征选择概述、方法(过滤法、包装法、嵌入法和特征扩增)、降维导入以及降维方法(奇异值分解、主成分分析、LDA降维和流式学习LLE)。


有监督学习


有监督学习概念、回归算法(线性回归算法、逻辑回归与KNN算法)、贝叶斯与SVM、决策树以及集成算法。


无监督学习


无监督学习概述、K均值和K中心聚类、层次聚类和密度聚类以及关联规则。


模型评估与优化


模型评估与优化概述、最优化模型、模型评估与选择以及正则化。


数据挖掘综合应用


数据挖掘综合应用,包括数据挖掘流程概述、数据读取、数据预处理、特征工程、模型选择与模型评估等。


Spark MLlib数据挖掘


Spark MLlib概述、基础统计分析、特征提取和转换、分类与回归、聚类与降维、关联规则、推荐算法以及评估矩阵。


大数据架构和大数据治理


大数据架构概述、重要性、通用架构以及大数据治理概述、企业数据规划和治理模型、案例分析。


大数据挖掘实例


银行客户精准画像案例、提升信用卡安全案例以及城市环境质量分析挖掘案例。



大数据培训:http://www.baizhiedu.com/bigdata2019


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