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本课程以大数据为基础，从机器学习算法,Spark大数据实时与高性能处理平台剖析,到数据预处理,特征选择,模型评估，监督学习,无监督学习算法,Spark MLlib数据挖掘。[详情]
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本课程可以让培训学员全面了解如何使用Cloudera Manager操作和维护Hadoop集群所需的所有步骤。*括安装、配置、负载平衡和性能调优。此课程是Cloudera管理员解决面临的现实挑战作出的*准备。[详情]
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本公开课课程让学员充分掌握主流的CDH大数据处理平台（Hadoop、Spark和Storm平台）的技术架构、以及平台的安装部署、运维配置、应用开发实战技能，熟悉国内外主流的大数据处理解决方案、以及大数据应用案例。[详情]
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本培训侧重于使用深度学习技术,进行图像,语音,自然语言处理三部分内容,通过实践与理论并重，通过理论讲解，算法阐述，算法适用场景，实例分析和编码实践，以及对最新的人工智能算法的趋势和热点的分析和介绍，使学员不仅掌握机器学习，人工智能领域常用算法，而且可以在实战中应用机器学习人工智能解决*中的实际问题，从而帮助企业在人工智能时代拔得头筹占得先机。[详情]
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本培训实践与理论并重，通过理论讲解，算法阐述，实例分析和编码实践，以及对最新的人工智能算法的趋势和热点的分析和介绍，使学员不仅掌握机器学习，人工智能领域常用算法，而且具有一定的前瞻性,把我人工智能的前沿和热点技术。[详情]
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本培训实践与理论并重，通过理论讲解，算法阐述，算法适用场景，实例分析和编码实践，以及对最新的人工智能算法的趋势和热点的分析和介绍，使学员不仅掌握机器学习，人工智能领域常用算法，而且可以在实战中应用机器学习人工智能解决*中的实际问题，从而帮助企业在人工智能时代拔得头筹占得先机。[详情]
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在本课程中，学员们掌握DevOps、自动化运维基础理论，了解运维知识技术体系，运维团队组建，版本管理、持续集成、自动化测试、自动发布、自动化运维的*流程及工具实现。可以帮助企业迅速构建基于DevOps框架的IT生产系统，并标准化整个软件开发生命周期，构建一出一套低成本，高可控，强健的IT生产流水线。从而达到优化系统结构，降低运维成本，提高开发速度，使企业不再为开发、测试、运维而浪费宝贵的精力和时间，能真正的聚集核心业务。[详情]
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本项目具体围绕以下几个方面展开，深度学习原理：CNN，RNN等网络，Tensorflow课程，深度学习框架：Caffe课程，深度学习实战演练：人脸识别，深度学习：自然语言处理Word2Vec，深度学习演练：文本分类，具有很强的实践性与实操性。[详情]
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介绍SPSS Modeler数据挖掘软件的功能和基本操作；学习如何使用SPSS Modeler完成数据挖掘过程；学习机器学习的常见技术，例如神经网络、决策树、聚类、关联分析、回归分析和社会网络用户情感分析等，并学习如何将它们应用到业务数据，结合实际案例以及上机操作讲解。[详情]
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Qlik是三大敏捷商业智能软件之一。本课程适合与数据打交道的任何人，而无论其在技术或分析方面的背景如何。实战案例操作演练，讲师提供数据案例，其中*含所涉及的每个主题的关键概念，此外还安排有动手实践活动，用以巩固获得的技能和知识。帮助您完成数据建模、可视化报表设计与输出。[详情]
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Hadoop作为开源的云计算平台，为大数据处理提供了一整套解决方案，应用非常广泛。Hadoop作为一个平台框架，*括了如何存储海量数据，如何处理海量数据，以及相应的数据库、数据仓库、数据流处理、数据分析和挖掘算法库，等等。[详情]
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Spark在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。同时Spark的拥有非常出色的容错和调度机制，确保系统的稳定运行，Spark目前的发展理念是通过一个计算框架集合SQL、Machine Learning、Graph Computing、Streaming Computing等多种功能于一个项目中，具有非常好的易用性。[详情]
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“新零售”是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态。所以我们的数字化转型需要利用数据打通前台、中台和后台，覆盖顾客从探索发现他所需要的商品、他和这个商品之间的互动和体验以及他完成商品购买的整个流程。[详情]
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移动互联网时代，要求银行业者将移动电商重要性提升到战略层面，更要求银行业者做到所有的服务和行为都可以量化，从而对业务发展形成全方位视角，提升决策质量和业绩表现。[详情]
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课程将通过大量的案例分析，介绍国内外电信行业对于大数据这门技术的应用和深入情况，使学员在理解了大数据这一概念后思维能够从理论性的阐述中逐渐联系实际应用，以此全面了解大数据，使之贴合，做到理论和实际能紧密联系，有效运用。[详情]
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