北京云计算大数据周末班培训课程是北京IT培训学校专门为了设置的课程，北京云计算大数据周末班培训课程滚动开班想了解北京云计算大数据周末班培训课程的具体课时、学费、开课时间、师资力量、开课地点等详细信息可咨询客服，也可以咨询客服获取最新优惠活动及试听预约。下面一起来看看具体课程介绍吧。

六大课程优势，让学习效果更上一层楼

1.深度考虑学员需求

针对在职人员，只在周末或者放假期间上课。

2.较早的专业大数据培训,直接上手大数据和机器学习内容

从2014年10月开始开个大数据班一直到现在，每个月开一个班。只讲大数据和机器学习。课程强度比较大。

3.突出大数据离线计算、内存计算，流式计算三大数据分析计算框架

三大数据分析框架占所有课程比例为70%。

4.重要课程机器学习，课时多，比重大。

机器学习包括周末大概需要将近三周的时间，同时学习案例多达10余个。

5.Hadoop和spark源码解析

尤其针对mapreduce job的启动过程。通过带着学生看源码一步一步搞懂分布式离线计算的原理。在spark教学中,通过看源码详细掌握RDD到底是什么,RDD的计算过程一目了然。

6.全程贯穿七个大数据、工智能项目

它们分别是市面热门流行的项目：a.社交推荐系统；b.基于微博的内容分析主题；c.大型电商日志分析；d.基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤系统；e.音乐分类项目；f.商品推荐项目；g.城市智慧交通项目。

科学合理的周末班型，三大人群均可报名

本班型为“大数据周末专业班”，特点是“周末教学，纯粹的大数据，机器学习的教学。不讲计算机基础课程”。已经掌握一门计算机基础的、单位在职人员、并且想深造一下进入大数据和人工智能殿堂的人士，均可以报名课程。

1.已经毕业大学生（本科、大专、研究生、博士均可），适合在职人员，想进入大数据和人工智能行业的。

2.有一年左右水平计算机编程经验（java，python，c++，Android，php等语言），以转到大数据为目的。

3.技术爱好者，想边上班边学习，深造一下大数据分析和人工智能的。

小提示：所有学员必须通过面试和考试确定是否符合直接报名的条件。

七大精彩项目案例，让你真正学会怎么去使用大数据技术

1.城市智慧交通项目：

城市中每时每刻都会产生海量数据，应用数据挖掘、机器学习和可视化技术，利用基于内存迭代的分布式计算框架Spark，对海量的卡扣数据进行多维度的分析，统计分析每个卡扣的流量，卡扣转化率，缉查布控，实时统计道路的拥堵情况等。

项目会使用真实的数据。智能交通项目中使用数据仓库，使用Spark SQL组合处理数据仓库中的数据，使用到Spark Streaming实时计算道路的拥堵情况和稽查布控，分析出的数据可以改进城市规划，缓解交通拥堵，抓捕罪犯。

2.好友推荐系统：

互联网行业总是离不开社交网络这个概念，无论是旗舰级别的facebook、LinkedIn，还是各种交友和微博网站，或多或少地体现着 SNS（社会网络服务）的特色。为使用户能认识更多的朋友，社交网站往往提供“你感兴趣的人”、“你可能认识的人”、“间接关注推荐”等。

好友推荐系统是基于Hadoop和MapReduce等一系列技术，根据数据分析出一度好友关系和二度好友关系等复杂计算，分析出给每位用户最佳推荐对象，并在用户下次登录系统时自动将结果推荐给对应的用户，展示对应推荐的好友，达到方便用户更广社交的目的。

3.基于微博内容分析主题：

互联网微博每时每刻产生大量的数据，涉及各个方面，假设要分析出最近人们最热衷讨论的话题关键字，那么由人工来分析几乎是不可能完成的任务，由人工分析完成的结果也不一定准确的反映出结果，那么针对一时段微博内容分析互联网最热衷讨论的话题技术必不可少。微博内容分析话题是基于Hadoop生态圈技术和机器学习feature_extraction算法、TFIDF算法，根据每时每刻产生的微博内容，完成热点词汇分析的技术。

4.电商日志分析:

电商日志分析是针对在互联网电商中每天产生的大量用户访问IP日志、用户登录状态日志、用户购买商品日志、用户浏览商品日志进行收集分析，对用户进行IP地址，浏览习惯、购买能力以及地域分布进行用户画像，分析出用户对每个商品页面的PV、UV，感兴趣商品，页面跳转率等一些列行为。更好的服务用户和商家，达到共赢的目的。

5.基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤系统:

随着互联网的高速发展，电子邮件在人们的生活中扮演的越来越重的角色，称为互联网上最重要，最普及的沟通工具之一，然而随之诞生的垃圾邮件越来越泛滥，给互联网管理员和用户造成非常不必要的麻烦。

朴素贝叶斯垃圾邮件过滤是基于邮件内容进行贝叶斯分类，分析内容事件的相对发生概率，构造频率表，根据贝叶斯算法和拉普拉斯估计算法评估垃圾邮件概率的系统。

6.音乐分类项目:

随着机器学习领域的进步，其应用范围也愈来愈广大，许多原先只能由人工耗时费力的工作，现在都有了更具弹性的选择。判别音乐的类别就是其中之一 ，在音乐串流盛行的现代，音乐提供者需求一套好的演算法来判读一首歌曲的类别，来尽量符合个别听众的喜好，鼓励听众发掘新音乐。

音乐分类项目根据预先选好的音乐类别模型数据绘制不同音乐类别的spectrogram频谱图，将互联网上大量要分析的音乐抽取不同时段对应的频谱图，使用傅里叶变换算法将时间域上的音频图拆成不同基准频率转换成对应的频域波形图，根据机器学习中的logistic regression算法计算对应的音乐分类，实现计算机取代人工繁重的劳动，提高了效率。展现大数据无所不能的强大能力。

7.商品推荐系统:

电子商务网站是个性化推荐系统重要地应用的领域之一，亚马逊就是个性化推荐系统的积极应用者和推广者，亚马逊的推荐系统深入到网站的各类商品，为亚马逊带来了至少30%的销售额。不光是电商类，推荐系统无处不在。QQ，人人网的好友推荐；新浪微博的你可能感觉兴趣的人；优酷，土豆的电影推荐；豆瓣的图书推荐；大众点评的餐饮推荐；世纪佳缘的相亲推荐；天际网的职业推荐等。

商品推荐系统是基于协同过滤算法、基于内容推荐算法，根据不同用户对物品的评分来评测用户之间的相似性和相同用户对喜爱商品评分推荐相似商品，基于以上两者做出商品推荐。

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