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阶段:大数据分析师（选修冲击篇）

机器学习入门(有机会挑战百万年薪)

核心能力:

1)Linux 系统运维管理

Vmvare与的安装部署/Linux文件管理及用户管理/权限管理与常用工具命令/网络管理与系统管理/软件管理与正则表达式等

2)大数据存储分析HADOOP框架入门

HADOOP 框架/HDFS分布式系统/MapReduce/YARN/MapReduce案例/Hadoop/Hadoop容灾方案:高可用

3)大数据仓库工具HIVE

Hive引入/Hive 的DDL/Hive 外部表、分区表/Hive高级电商案例分析/Hive Server2及beeline与JDBC使用

4)SCALA 语言基础

SCALA 安装搭建/变量、数据类型、流程控制语句/函数式编程/Scala 集合/Scala OOP、模式匹配、隐式转换等

5)Spark SL结构化数据处理

Hive集成分析数据Dataset/DataFrame/read和write/基于天池大赛的口碑商家流量预测分析

可解决的现实问题:

此阶段学习大数据平台的基本搭建Spark,Storm结合来完成在大数据环境下的数据分析及实时数据分析的要求。有对大数据开发感兴趣可以选修.

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项目一:SVD算法推荐系统

基于SVD协同过滤算法实现的电影推荐系统-项目概述

协同过滤推荐技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。 它一般采用最近技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离， 然后利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度， 系统从而根据对目标用户进行推荐。 协同过滤*优点是对推荐对象没有特殊的要求，能处理非结构化的复杂对象， 如音乐、电影。 协同过滤推荐技术是推荐系统中应用最早和 最为成功的技术之一。它一般采用最近技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离。

项目二、NLP自然语言处理

基于NLP自然语言构建的文档自动分类系统-项目概述

本项目属于文本挖掘（自然语言处理NLP）领域的一个经典应用案例，项目目标是开发一个算法，能自动的对给定的每一篇文章进行频道分类， 例如分为&lduo;爱情类&rduo;，&lduo;武侠类&rduo;，&lduo;伦理类&rduo;等。涉及到的新技术会包含中文分词，TF-IDF算法， Word2Vec算法等，*还是会通过机器学习的分类算法来实现自动分类。

项目三:大数据实时分析系统

实战类电商商品推荐、数据展示分析平台-项目概述

对于电商、金融、电信、交通等行业，需要对用户购物数据、现金消费数据、上网浏览数据及路况状态数据进行实时统计分析与展示，以便实时商品 推荐和货量调度、实时交易风控及实时交通监控和疏导。由于此类数据产生快且多，业务本身需要数据产生之时就要进行实时快速的处理，以便进行展示。

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咨询顾问:杨老师

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