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課程簡介
大數據生態系統簡介
- 大數據技術與架構概覽
- 批次處理與實時處理之比較
- 具備擴展性的資料儲存策略
使用 Apache Spark 進行進階資料處理
- 優化 Spark 工作以達成高效能
- 進階轉換與動作操作
- 處理結構化資料串流
大規模機器學習
- 分散式模型訓練技術
- 在大資料集上進行超參數調優
- 於大數據環境中部署模型
針對大數據的深度學習
- 將 TensorFlow 與 PyTorch 整合至 Spark
- 分散式深度學習訓練管線
- 影像、文本及時間序列分析的應用案例
實時分析與資料串流
- 使用 Apache Kafka 進行串流資料擷取
- 串流處理架構
- 實時系統的監控與警報機制
資料治理、安全與倫理
- 資料隱私與合規要求
- 大數據系統中的存取控制與加密
- 大規模分析中的倫理考量
將大數據整合至商業智慧
- 大數據的資料視覺化與儀表板開發
- 將大數據管線連接至 BI 工具
- 透過進階分析驅動業務成果
總結與後續步驟
最低要求
- 具備堅實的資料分析及統計建模概念基礎
- 擁有使用 Python, R 或 Scala 等程式語言及資料處理工具的經驗
- 熟悉 Hadoop 或 Spark 等分散式運算架構
對象
- 致力於掌握大規模資料處理及預測分析的法學士
- 尋求設計並實施進階分析工作流程的高階分析師
- 專注於創新數據驅動解決方案的研究開發專業人員
42 小時
客戶評論 (2)
做練習
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
課程 - QGIS for Geographic Information System
機器翻譯
通過動手實踐的例子,我們能夠真實感受到程序如何運作。良好的解釋以及理論概念與實際應用的有效結合。
Ian - Archeoworks Inc.
課程 - ArcGIS Fundamentals
機器翻譯