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大数据培训,CCAH认证培训,CCDH认证培训,Cloudera培训,大数据挖掘培训,数据科学家培训,最高端,最高薪大数据挖掘及算法培训只在涛德顾问学院
大数据培训:CCAH认证培训,学习Cloudera CCAH认证培训,Hadoop 2.0 生态系统下的 大数据管理培训,可选学习大数据ETL集成培训.
学习Hadoop,Hive,
Impala,Yarn,
Sqoop,Flume等大数据管理,ETL,查询技术
数据培训,R语言培训,数据科学家培训。我们主要学习数据分析,大数据R接口,概率统计及其在R语言的实现
学习分类,聚类,回归,异常检测,等数据挖掘在R语言中的实现.
学习PCA,FA因子分析、SVM支持向量机、NN神经网络算法

大数据科学家培训:驱动一个新时代的到来

 

数据科学家是什么?

数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识,并能寻找新的数据数学算法的专家(不同于统计学家或分析师)

 

数据科学家需要学什么:

一个优秀的数据科学家最重要的能力就是懂数学算法、懂数学软件、懂数学算法开发、机器学习、人工智能算法开发。

 

数据科学家的薪水:

IT业薪水之王:最高约200万,最低约30万 。平均年薪50万,且一直在上涨。市场需求量与供应量为约为10:1 !

 

涛德是中国独家推出数据科学家培训的大数据培训机构!



  

 

涛德顾问学院大数据管理、分析、挖掘、机器学习培训课程体系


模块一:大数据管理 

1:Cloudera Hadoop  CCAH 认证培训(4天):

大数据时代:Hadoop认证变身高薪敲门砖,目前我们正处在大数据时代,企业要向“数据驱动”模式转换,Hadoop人才需求很大,但是国内外Hadoop人才短缺。国外譬如OracleAppleHP等都不再坐等合适的具有Hadoop技能的应聘者上门,而是逐渐采取派遣其员工参加ClouderaHadoop培训和认证考试。

因为Cloudera目前是全球最成功的Hadoop商业化运营公司,其在业界的地位类似于RedhatLinux的地位。Cloudera所提供Hadoop服务已经持续了三年,同时也为其在企业级Hadoop软件份额是最大的,甚至在Oracle大数据一体机中,采用的Hadoop也是由Cloudera所提供。在过去1年中,通过Cloudera Hadoop培训的相关人才是所有Hadoop认证人才中最抢手的。

CCAH 认证培训内容

Apache Hadoop的应用案例


Hadoop分布式文件系统


Hadoop数据载入


MapReduce


规划Hadoop集群


Hadoop安装和基本配置


安装配置HiveImpalaPig


Hadoop客户端


高级配置


Hadoop安全


管理和调度作业


集群维护


集群监测和排错





模块二:大数据分析工程师:R语言大数据分析培训

备注:本课程同时学习概率统计学及其在R语言与大数据环境下的实现


培训时间:4天


课程内容:

R语言基础

R语言简介

R数据类型和对象、读写数据


R语言连接大数据系统

如何用R连接Hadoop,Hive平台

如何用R连接RDBMS平台


R语言程序编写基础

R语言控制结构、函数、日期时间

循环

随机数与抽样模拟

随机数的产生

随机抽样


概率与统计数学基础

中数、众数、方差、标准差计算
正态分布
卡方分布
常见概率公式
常见概率密度函数
置信度
假设检验

R语言与统计分析

统计模拟

标准计分与离差分析

R语言求概率

R语言中的正态分布,卡方分布等概率密度分析


双变量相关分析

相关系数

相关比

R语言中实现克莱姆相关系数分析


独立性检验

R语言的假设检验的实现


回归分析

调用R语言回归分析对数据进行预测




模块三:数据挖掘: R语言数据挖掘工程师培训

培训时间:4天


IT业界新贵,最低年薪约20万,最高100万,平均35万年薪!


学员基础:在完成R语言数据分析师课程基础上学习。



课程内容:

本课程主要讲述中R语言中通过调用R语言相关函数实现常见分类,聚类,回归,异常检测,数据挖掘分析,及相关数学算法原理。


备注:本课程包括回归预测分析的数学知识学习,同时学习在不调用R自带的回归分析函数情况下。直接用R编写回归分析代码。


胜任目标:数据挖掘工程师,大数据挖掘工程师,高级BI工程师



1 R语言数据挖掘基础

描述 Data Miner 工具

基础数据挖掘工作流简介


2 R语言中的数据分类

2 Classification 

数据分类模型介绍

数据源配置

创建与配置聚类模型

模型测试与比较

商业案例分析

 

3 R语言中的回归分析

3 Regression Models

回归分析模型介绍s

数据源配置

创建与配置回归模型

模型测试与比较

商业案例分析

 

4 R语言中的聚类分析

4Clustering Models

回归分析模型介绍s

数据源配置

创建与配置聚类模型

模型测试与比较

商业案例分析

 

5 R语言中的实施异常检测

5Anomaly Detection

配置检测模型与算法

商业案例分析


6 R语言高级开发 数据挖掘的算法实现

回归分析原理

回归分析模型的数据基础

现实的商业数据映射到矩阵操作

将矩阵映射到模型的变量

开发R语言回归分析代码


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