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广州大数据、数据分析、AI人工智能线下培训

   日期:2025-12-17 17:19:45     来源:网络整理    作者:本站编辑    评论:0    
广州大数据、数据分析、AI人工智能线下培训

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大数据培训

基础理论阶段,熟悉大数据的特性、了解大数据技术生态体系(Hadoop、Spark、Flink等)的组件与功能。数据采集与预处理阶段,了解常用数据采集工具(Flume、Sqoop、Logstash)的使用,学习结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的采集方法;同时了解数据预处理技巧(数据清洗、去重、缺失值填充、异常值处理、数据标准化),解决数据质量问题,了解HBase、MongoDB等分布式数据库的安装、配置与基本操作。大数据处理框架阶段,学习Hadoop MapReduce分布式计算框架的原理与编程实现,了解Spark基础操作与RDD编程模型。

数据分析培训

基础阶段,熟悉数据分析的基本流程(需求明确、数据采集、数据处理、分析建模),了解数据分析的思维(对比思维、细分思维、因果思维),了解描述性分析、诊断性分析、预测性分析的应用场景。工具操作阶段,熟悉Excel的数据处理功能(函数、数据透视表、条件格式),学习SQL的基础语法与进阶查询;同时了解Python数据分析库(Pandas、NumPy)的使用。数据建模与分析,了解常用数据分析模型(回归分析、聚类分析、分类分析、关联规则挖掘)的原理与应用。

云计算培训

基础理论阶段,学习云计算的概念、服务模式(IaaS、PaaS、SaaS)、部署模式(公有云、私有云、混合云),了解云计算的技术架构与行业应用价值。云计算平台阶段,了解平台的服务,了解云服务器ECS、对象存储OSS、数据库RDS、容器服务等产品的功能与应用场景。云资源部署与管理是内容,了解云服务器的选型、配置与远程连接,了解网站、应用程序在云服务器上的部署流程;学习容器化技术(Docker)的基础操作,了解Kubernetes的集群管理原理。云计算安全与优化阶段,学习云计算环境下的安全防护措施,熟悉云资源的监控方法与性能优化技巧。

AI人工智能培训

基础理论阶段,学习AI的定义、发展历程、分支(机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉),了解AI的行业应用场景(智能推荐、图像识别、语音交互)。机器基础,了解机器学习的基本概念(特征工程、模型训练、评估指标),熟悉常用机器学习算法的原理与应用,使用Python机器学习库预测与分类任务。最后阶段,了解TensorFlow、PyTorch等的框架的基础操作。
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