深圳人工智能培訓(xùn)班,完善課程體系
【深圳Python培訓(xùn)課程】
咨詢熱線:，，微信:eduyx99
階段:大數(shù)據(jù)分析師（選修沖擊篇）
機(jī)器學(xué)習(xí)入門(有機(jī)會(huì)挑戰(zhàn)百萬(wàn)年薪)
核心能力:
1)Linux 系統(tǒng)運(yùn)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(dá)式等
2)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(cāng)庫(kù)工具HIVE
Hive引入/Hive 的DDL/Hive 外部表、分區(qū)表/Hive高級(jí)電商案例分析/Hive Server2及beeline與JDBC使用
4)SCALA 語(yǔ)言基礎(chǔ)
SCALA 安裝搭建/變量、數(shù)據(jù)類型、流程控制語(yǔ)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(cè)分析
可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題:
此階段學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基本搭建Spark,Storm結(jié)合來(lái)完成在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)分析及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的要求。有對(duì)大數(shù)據(jù)開發(fā)感興趣可以選修.
【深圳大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能培訓(xùn)】
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模塊
大前端架構(gòu)
名稱
前端技術(shù)架構(gòu)演化
向移動(dòng)開發(fā)轉(zhuǎn)型
不得不提的微信生態(tài)圈
前端工程化技術(shù)
前后端數(shù)據(jù)交互
前端性能優(yōu)化*實(shí)踐
基本內(nèi)容
HTML、CSS、JAVASCRIPT、Juery、
ES6、AngularJS、、NodeJS、VUE …
HTML5、CSS3、JueryMobile、PhoneGap、Inoic、
BootStrap、Cordova、ReactNative …
微信公眾平臺(tái)、微信小程序、小游戲開發(fā)
Less、Sass、Grunt、Gulp、Webpack …
Http協(xié)議/JSON/Ajax/跨域請(qǐng)求/再談 …
HTML結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，減少DOM樹的層次等等
CSS渲染性能的優(yōu)化，批量寫入DOM變更之類
資源文件的優(yōu)化，比如小圖片的合并，圖像格式的處理，
圖標(biāo)字體的使用等
JavaScript邏輯的優(yōu)化，模塊化，異步加載，性能優(yōu)化
加載字節(jié)量的優(yōu)化，主要是分?jǐn)偟牟呗?/p>
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階段:大數(shù)據(jù)分析師（選修沖擊篇）
機(jī)器學(xué)習(xí)入門(有機(jī)會(huì)挑戰(zhàn)百萬(wàn)年薪)
核心能力:
1)Linux 系統(tǒng)運(yùn)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(dá)式等
2)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(cāng)庫(kù)工具HIVE
Hive引入/Hive 的DDL/Hive 外部表、分區(qū)表/Hive高級(jí)電商案例分析/Hive Server2及beeline與JDBC使用
4)SCALA 語(yǔ)言基礎(chǔ)
SCALA 安裝搭建/變量、數(shù)據(jù)類型、流程控制語(yǔ)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(cè)分析
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基本內(nèi)容
HTML、CSS、JAVASCRIPT、Juery、
ES6、AngularJS、、NodeJS、VUE …
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資源文件的優(yōu)化，比如小圖片的合并，圖像格式的處理，
圖標(biāo)字體的使用等
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加載字節(jié)量的優(yōu)化，主要是分?jǐn)偟牟呗?/p>
HTTP請(qǐng)求的優(yōu)化
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咨詢顧問(wèn):楊老師
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