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【免费】某平台3980元大数据/机器学习课程,仅此1次

深度学习自然语言处理 • 4 月前 • 82 次点击  

如果处理更大规模的数据,就需要大数据分析,这也会导致两个方向从业者的技能点也是不同的。

以工具举例,数据分析师的必要工具:Excel、SQL;而大数据分析师的必要工具:SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark。

大数据的核心是利用数据的价值,机器学习是利用数据价值的关键技术,所以机器学习是不可或缺的。相反,对于机器学习而言,越多的数据会越可能提升模型的精确性,同时,复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。

因此,机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。如果我们想在数据分析的技术路上更进一步,大数据分析和机器学习则必不可少。




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梁爽,花名:中天。
他是BAT高级技术专家,数据处理和挖掘专家曾获得百度最佳技术个人奖。在BAT任大数据团队Leader,带领的团队每天处理的数据都远超PB级别
在BAT主导研发个性化推荐系统、自然语言处理、图像识别等领域的产品和架构,多次出任面试官参与BAT招聘和出题
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课程系统讲解了Hadoop生态架构数据挖掘/机器学习算法的内容,工业界实践为出发点,安排了丰富的实践内容,包括大数据生态架构、机器学习数据挖掘、深度学习网络实践等,通过各个案例驱动,打造技术闭环,将大数据领域多项技术进行融汇,体会技术完整“生态”的概念 ,真正熟悉并掌握各项大数据技术之间的协同运作关系。

整门课程会带着学员逐步搭建大数据分布式服务,以OfflflineOnline相结合的方式理出技术思路,打通各个机器学习与工程融合实践的基本要领,通过上下游链路关系理解完整的数据流转通路和处理方案,最终系统性掌握使大数据技术原理、应用场景、使用方法。

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