- 价格 ¥1780 ¥2480
- 课程数 30 门
- 总时长 6012 分钟
讲师简介
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广东泰迪智能科技股份有限公司高级大数据研发工程师、大数据讲师。从事大数据项目研发工作,对大数据技术有较深的研究,掌握数据挖掘和机器学习的常用算法,在推荐系统方面有丰富的项目经验。参与过《Hadoop大数据开发基础》、《Spark大数据技术与应用》等图书编写工作。负责过韩山师范学院、西安铁路职业技术学院、广东省师范技术学院等高校和教师的大数据培训课程。
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广州泰迪智能科技有限公司大数据研发工程师、大数据讲师 多年从事大数据研发工作经验,对Hadoop生态圈相关组件技术以及Spark核心API core和SQL&DataFrame的使用有比较深的认识,熟练掌握数据挖掘和机器学习十大算法的应用,对数据有较强的敏感度。先后参与湖南商务职业技术学院Hadoop模块考题开发,深圳职业计算学院PySpark大数据课程资源开发,广东技术师范大学Hadoop大数据培训等项目。
基础课程选学篇
案例教学实战篇
实操任务指导篇
- Hadoop大数据基础学习资料.zip 所属课程:Hadoop大数据基础(第2期)
- Hive大数据仓库学习资料.zip 所属课程:Hive大数据仓库(第2期)
- HBase非关系数据库学习资料.rar 所属课程:HBase非关系数据库(第2期)
- Scala编程基础学习资料.zip 所属课程:Scala编程基础(第2期)
- Spark大数据分析基础学习资料.rar 所属课程:Spark大数据分析基础(第2期)
- Flume数据采集学习资料.zip 所属课程:Flume数据采集(第2期)
- Kafka消息系统学习资料.zip 所属课程:Kafka消息系统(第2期)
- Storm大数据实时处理学习资料.zip 所属课程:Storm大数据实时处理(第2期)
- Flink大数据实时处理学习资料.zip 所属课程:Flink大数据实时处理(第2期)
- 分布式文件搜索ElasticSearch学习资料.zip 所属课程:分布式文件搜索ElasticSearch(第2期)
- 案例1:电影用户性别预测学习资源.rar 所属课程:Hadoop案例:电影用户性别预测(第2期)
- 案例2:美国房价数据统计分析学习资源.rar 所属课程:Hive案例:美国房价数据统计分析(第2期)
- 案例3:构建博客数据库系统学习资源.rar 所属课程:HBase数据案例:构建博客数据库系统(第2期)
- 案例4:广告日志采集系统学习资源.rar 所属课程:Flume案例:广告日志采集系统(第2期)
- 案例5:广电大数据用户画像学习资源.rar 所属课程:Hadoop + Spark + Hive综合案例:广电大数据用户画像(第2期)
- 案例6:法律服务智能推荐学习资源.rar 所属课程:MySQL + Hadoop + Hive + Spark+HBase综合案例:法律服务智能推荐(第2期)
- 案例7:广告流量作弊识别学习资源.rar 所属课程:Hadoop + Hive + Spark综合案例:广告流量作弊识别(第2期)
- 案例8:P2P信用贷款风险预测学习资源.rar 所属课程:Hadoop + Hive + Spark综合案例:P2P信用贷款风险预测(第2期)
- 案例9:商品实时推荐学习资源.rar 所属课程:Flume + Kafka + Storm + Flink综合案例:商品实时推荐系统(第2期)
- 案例10:ElasticSearch广电用户画像数据存储学习资源.rar 所属课程:ElasticSearch案例:广电大数据用户画像数据存储与传输(第2期)
- 任务1:KMeans用户商圈定位学习资源.rar 所属课程:实操任务1:KMeans用户商圈定位(第2期)
- 任务2:餐饮数据统计分析学习资源.rar 所属课程:实操任务2:餐饮数据统计分析(第2期)
- 任务3:手游信息数据储存设计学习资源.rar 所属课程:实操任务3:手游信息数据储存设计(第2期)
- 任务4:电商用户日志采集系统学习资源.zip 所属课程:实操任务4:电子商务日志数据采集(第2期)
- 任务5:用户标签计算学习资源.zip 所属课程:实操任务5:用户标签计算(第2期)
- 任务6:广电销售品个性化推荐学习资源.zip 所属课程:实操任务6:广电用户销售品个性化推荐(第2期)
- 任务7:网络入侵自动识别学习资源.zip 所属课程:实操任务7:网络入侵用户自动识别(第2期)
- 任务8:广告信息自动识别(贝叶斯文本分类)学习资源.zip 所属课程:实操任务8:贝叶斯文本分类预测(第2期)
- 任务9:热门博文实时推荐学习资源.zip 所属课程:实操任务9:实时更新热门博文(第2期)
- 任务10:电商产品评论数据情感分析学习资源.zip 所属课程:实操任务10:电商用户情感信息储存(第2期)
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