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2017 年 9 月 10 日 大数据技术


平均年薪35万的大数据工程师

正面临150万人才缺口


全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示,预计到 2018 年,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间,对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达 150万 !

 

事实上,大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是 6 位数了(美元)。


大数据领域三个大的技术方向:

1、Hadoop大数据开发方向

2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向

3、大数据运维&云计算方向


精通任何方向之一者,均会 “钱”途无量


三个方向中,大数据开发是基础。以 Hadoop开发工程师为例,Hadoop 入门月薪已经达到了 8K 以上,工作 1 年月薪可达到 1.2W 以上,具有 2-3 年工作经验的hadoop 人才年薪可以达到 30 万—50 万 ,一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习大数据专业也是进大公司的捷径!

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大数据学习什么



大数据涉及的知识体系众多,对于大数据初学者和想要转行大数据的同学都有这样的体会:开始积极的去学习大数据和人工智能的相关知识,零零碎碎的学了很多,结果还是一头雾水,不知道大数据到底需要学什么,学了很多却感觉什么也不会,最终导致从入门到放弃。。。

 

真正要踏入大数据的大门,师从有经验的导师是最省时有效的方法,导师多年大数据项目的经验,会让初学者少走很多弯路,指明真正企业中需要用到的大数据知识,有了方向才不会偏航,否则白白费了时间却一无所获。



现在,专注数学领域在线教育的 极值学院联合大数据专家、大数据畅销书作者共同推出了大数据基础入门与实践直播系列课,共计 20 学时。手把手教你入门大数据,有理论有指导还有实践项目!



— 导师简介 —

高扬

上市一线互联网公司大数据专家、畅销书主编、高校硕士研究生导师。

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。多年专注于数据库、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。


高老师主编的畅销大数据书籍


— 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3(数据仓储)

  • Hive原理/安装

  • MySQL for Metadata

  • Hive基础操作

4、集群技术4(NOSQL数据库)

  • HBase原理/安装

  • HBase基础操作

5、集群技术5(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~11月12日,连续5周(每周六、日的19点~21点);

2、一年之内无限次回放。

 

— 限时优惠&福利 —


1、现在添加 极值学院 助教微信( jizhidata 或 jizhicollege ),发送“我爱大数据”,即可获得课程报名地址以及限量发放的  100元优惠券 


极值学院邓老师( jizhidata )


极值学院( jizhicollege )


2、现在报名即可获得  100G大数据学习资料礼包 

 

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还有更多资料等你来

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从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。
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