Big data algorithm, life sees, omnipresent
李開復:終將進入危機并存的人工智能時代
曉小松:敗給AlphaGo之后,未來世想
李彥宏:AI是一個30年到50年的機會
馬小云:人工智能可能會引爆第三次世界大戰
馬化騰:未來所有的企業基本的形態就是在云端用人工智能處理大數據,這是普世的方向
個性推薦算法
每天出版數億份不同內容的讀物
秒搜
在以億萬計的海量數據中
進行秒速搜索,并展現相關結果
千人千面
根據個人瀏覽、收藏、購買商品記錄,
找準喜好,進行精準推薦
出行算法
智能調度和管理百萬量單車。
數據存儲
王者榮耀是如何存儲幾億玩家的數據情況
云輸入
把詞庫和大量運算過程都放到云端處理。
The real cattle curriculum system, with you to find out exactly
內容全
由5000份企業需求研發
學員滿意度達到99.7%
教法好
自主研發TTS8.0課程體系,線上
線下雙教學,項目經理一對一輔導
講師優
大價錢聘請行業內知名大數據講師,
專業的同時,授課幽默,愿意聽才能學的好
技術強
由阿里、百度、微軟等知名
國際技術廠商作為技術支持
知識新
涵蓋主流的Hadoop、Storm
Spark、數據可視化、算法
數據挖掘、用戶畫像等內容
實戰多
5大企業項目實戰,打造貼近企
業需求、企業環境、企業開發的課程
4大核心模塊,5大企業項目實戰,打造更貼近企業需求、企業環境、企業開發的好課程!
學習內容:Java基礎
階段項目:Easymall項目
學習目標:學習java語言,掌握java程序編寫、面向對象程序
開發,為后續學習提供良好的語言基礎
學習內容:JavaWeb JavaEE架及架構
階段項目:Easymall項目
學習目標:使學員具有企業項目開發能力,并深入學習
互聯網架構相關課程,掌握互聯網架構相關知識
勝任工作:JavaEE工程師;JavaEE互聯網架構師
學習內容:算法、R語言、數據挖掘分析
階段項目:電商用戶畫像,推薦系統項目
學習目標:可以基于具體問題建立數學模型,掌握python爬蟲
相關技術,可以將數據處理的結果以可視化的方式直觀、美觀的
展示給目標用戶。
勝任工作:算法工程師,數據挖掘工程師,機器學習工程師,
數據科學家
學習內容:大數據高并發基礎,大數據離線分析,
大數據實時分析,大數據內存計算,Python爬蟲、數據可視化
階段項目:Zebra電信日制分析項目;Flux網站流量分析項目
學習目標:掌握分布式、高并發技術背景下海量數據的處理
技術,及大數據處理完整流程,具有企業大數據架構設計、
大數據程序開發的能力。
勝任工作:大數據開發工程師,Hadoop開發工程師,Storm
開發工程師,數據倉儲工程師,ETL工程師,爬蟲工程師
實戰講師授課,多年實戰經驗簽訂“指定講師授課書”
宣傳講師即授課講師另有3位職業發展顧問分別負責學生職業素質與職業規劃。
Java培優大數據教研總監。6年軟件開發經驗。8年IT培訓經驗。
工作經歷:擔任過項目經理、系統架構師等職位。在JavaEE領域和大數據領域有深入的研究。深刻研讀流行框架spring,springMVC,struts2,
hibernate等的源代碼。在大數據領域,Hadoop,spark有較深入的研究。在8年的職業培訓生涯階段,培養了上萬名IT人才。
達內集團大數據技術精英,主講JavaWEB、大數據基礎、大數據項目等課程。
工作經歷:曾主持或參與了北農商、中德銀行、中信銀行等多家金融行業有影響力企業的多個基于海量數據的用戶畫像、風險控制、推薦系統相關項目。任職高級工程師、項目經理、架構師。后入職達內,擔任講師職位,負責大數據課程的研發、授課相關工作。
達內集團JavaEE技術精英,主講JavaWeb高級、框架底層實現、Zebra、Hadoop、Linux等大數據課程。
工作經歷:曾任中國石化oraclee-learning項目高級項目經理。e-learning系統領域精英,曾參與寶鋼集團、東方航空、中國聯通、中國移動等公司的企業員工培訓平臺等軟件系統的開發和管理工作。曾在北大青鳥、達內科技等。
工作經歷:先后在聯想、博彥科技、傳智播客從事多年Java教育及研發相關工作,曾擔任過項目經理、架構師等研發相關工作精通Java EE(JSP/Servlet、 JDBC、Spring、SpringMVC、Mybatis)和應用開發,熟練使用Java、C、C++、Android、iOS、Swift多種軟件開發語言,授課邏輯嚴謹、條理清晰、通俗易懂,善于調動學員的學習興趣。
長期從事數據管理方向工作,具有長期的教學經驗。尤其在企業培訓方面,擁有豐富的教學項目經驗。并且擅長根據企業的不同需求組織教學課程。除了教學工作,孫老師還經常參與公益技術沙龍活動,并且在網絡上也有發布0元的教學視頻。
企業反饋就業需求、按照企業的需求組織項目實戰峰會,包含 12 個技術方向,
包含 jsoup 技術方向、Redis、RabbitMQ、MySQL/Amoeba
1、EasyMall是一個典型的互聯網電子商務系統,類似京東淘寶,是一個互聯網
分布式高并發的系統。
2、系統包括:后臺系統、前臺系統、新單點登錄SSO、購物車系統、商品搜索系統。
3、涉及到的技術有:Maven講解、富文本編輯器KindEditor、EasyUI、Nginx、HttpClient,Jsonp,Redis,RabbitMQ,MySQL數據庫Percona版,Amoeba,Lucene&Solr。
通過在網站的前臺頁面中進行js埋點收集用戶訪問網站的行為信息,再由大數據技術進行分析進而得到網站的PV、UV、VV、Bounce Rate、獨立ip、平均在線時長、新獨立訪客、訪問深度等信息,來引導網站針對性的做出更新改進,提高 整個網站的訪問效率,提升用戶粘度。整個系統分為數據收集、數據傳遞、數據分析三部分,數據分析又分為離線數據分析和實時數據分析,應對數據分析的不同的實時性需求。
基于電商網站的業務數據、訪問日志構建用戶的畫像 描述用戶特征 為后續精準營銷提供數據基礎。
通過收集業務系統數據庫中結構化數據、日志系統中訪問日志信息構建基于hive的數據倉庫,使用spark作為計算引擎實現用戶畫像。基于協同過濾算法 實現基于商品的推薦系統,為電商網站商品推薦提供支持。通過收集日志系統信息到kafka、獲取用戶畫像數據作為數據來源,通過sparkstraming作為計算引擎實現商品推薦。
ETL 數據采集 數據提取 數據轉換 數據分析
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