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階段:大數(shù)據(jù)分析師（選修沖擊篇）

機器學(xué)習(xí)入門(有機會挑戰(zhàn)百萬年薪)

核心能力:

1)Linux 系統(tǒng)運維管理

Vmvare與的安裝部署/Linux文件管理及用戶管理/權(quán)限管理與常用工具命令/網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)管理/軟件管理與正則表達式等

2)大數(shù)據(jù)存儲分析HADOOP框架入門

HADOOP 框架/HDFS分布式系統(tǒng)/MapReduce/YARN/MapReduce案例/Hadoop/Hadoop容災(zāi)方案:高可用

3)大數(shù)據(jù)倉庫工具HIVE

Hive引入/Hive 的DDL/Hive 外部表、分區(qū)表/Hive高級電商案例分析/Hive Server2及beeline與JDBC使用

4)SCALA 語言基礎(chǔ)

SCALA 安裝搭建/變量、數(shù)據(jù)類型、流程控制語句/函數(shù)式編程/Scala 集合/Scala OOP、模式匹配、隱式轉(zhuǎn)換等

5)Spark SL結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理

Hive集成分析數(shù)據(jù)Dataset/DataFrame/read和write/基于天池大賽的口碑商家流量預(yù)測分析

可解決的現(xiàn)實問題:

此階段學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)平臺的基本搭建Spark,Storm結(jié)合來完成在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)分析及實時數(shù)據(jù)分析的要求。有對大數(shù)據(jù)開發(fā)感興趣可以選修.

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項目一:SVD算法推薦系統(tǒng)

基于SVD協(xié)同過濾算法實現(xiàn)的電影推薦系統(tǒng)-項目概述

協(xié)同過濾推薦技術(shù)是推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最早和最為成功的技術(shù)之一。 它一般采用最近技術(shù)，利用用戶的歷史喜好信息計算用戶之間的距離， 然后利用目標用戶的最近鄰居用戶對商品評價的加權(quán)評價值來預(yù)測目標用戶對特定商品的喜好程度， 系統(tǒng)從而根據(jù)對目標用戶進行推薦。 協(xié)同過濾*優(yōu)點是對推薦對象沒有特殊的要求，能處理非結(jié)構(gòu)化的復(fù)雜對象， 如音樂、電影。 協(xié)同過濾推薦技術(shù)是推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最早和 最為成功的技術(shù)之一。它一般采用最近技術(shù)，利用用戶的歷史喜好信息計算用戶之間的距離。

項目二、NLP自然語言處理

基于NLP自然語言構(gòu)建的文檔自動分類系統(tǒng)-項目概述

本項目屬于文本挖掘（自然語言處理NLP）領(lǐng)域的一個經(jīng)典應(yīng)用案例，項目目標是開發(fā)一個算法，能自動的對給定的每一篇文章進行頻道分類， 例如分為&lduo;愛情類&rduo;，&lduo;武俠類&rduo;，&lduo;倫理類&rduo;等。涉及到的新技術(shù)會包含中文分詞，TF-IDF算法， Word2Vec算法等，*還是會通過機器學(xué)習(xí)的分類算法來實現(xiàn)自動分類。

項目三:大數(shù)據(jù)實時分析系統(tǒng)

實戰(zhàn)類電商商品推薦、數(shù)據(jù)展示分析平臺-項目概述

對于電商、金融、電信、交通等行業(yè)，需要對用戶購物數(shù)據(jù)、現(xiàn)金消費數(shù)據(jù)、上網(wǎng)瀏覽數(shù)據(jù)及路況狀態(tài)數(shù)據(jù)進行實時統(tǒng)計分析與展示，以便實時商品 推薦和貨量調(diào)度、實時交易風控及實時交通監(jiān)控和疏導(dǎo)。由于此類數(shù)據(jù)產(chǎn)生快且多，業(yè)務(wù)本身需要數(shù)據(jù)產(chǎn)生之時就要進行實時快速的處理，以便進行展示。

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