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 課程時長 42 時間:

課程簡介

大數據生態系入門

  • 大數據技術與架構概述
  • 批次處理與即時處理的比較
  • 擴展性數據存儲策略

使用 Apache Spark 的進階數據處理

  • 優化 Spark 工作以提升效能
  • 進階的轉換與動作
  • 結構化串流(Structured Streaming)的應用

大規模機器學習

  • 分布式模型訓練技術
  • 在大型數據集上的超參數調整
  • 大數據環境中的模型部署

大數據的深度學習

  • TensorFlow 和 PyTorch 與 Spark 的整合
  • 分布式深度學習訓練管線
  • 影像、文本與時間序列分析的應用案例

即時分析與數據串流

  • 使用 Apache Kafka 進行串流數據攝取
  • 串流處理框架
  • 即時系統的監控與警報

數據治理、安全與倫理

  • 數據隱私與合規要求
  • 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

大數據與商業智慧的整合

  • 大數據的數據可視化與儀表板設計
  • 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

  • 對數據分析與統計建模概念有扎實的 understanding
  • 具備使用 Python、R 或 Scala 等數據處理工具與程式語言的經驗
  • 熟悉 Hadoop 或 Spark 等分布式計算框架

受眾對象

  • 致力於掌握大規模數據處理與預測性分析數據科學家
  • 尋求設計與實施進階分析工作流的高階分析師
  • 專注於創新數據驅動解決方案的研究與發展(R&D)專業人員

客戶評論 (3)

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