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大数据

发展前景: 就现如今的发展趋势而言,大数据技术的发展如火如荼。在各个领域都得到了广泛的应用,技术型的大数据公司未来的发展将会使得技术趋向于多元化,制造出越来越多样的技术。所以不论是从哪个方面来说,大数据技术今后的发展都会越来越好。

应用范围: 在传统领域大数据发挥巨大作用:帮助农业根据环境气候土壤作物状况进行超精细化耕作;在工业生产领域全盘把握供需平衡,挖掘创新增长点;交通领域实现智能辅助乃至无人驾驶,堵车与事故将成为历史;能源产业将实现精确预测及产量实时调控。大数据服务将被广泛运用并对用户生活质量产生革命性的提升。

就业情况: 据数联寻英发布《大数据入才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据入才的缺口将高达150万,行业人才缺口巨大,人才属于高度稀法;小到至创业公司,大至到世界500强都需要大数据人才,行业选择面广,从行业平均薪资来看,薪资满意度普遍较高。

大数据一市场应用: 互联网企业,运营商企业,政府和行业用户应用开发商,数据云服务商等

特色教学流程,为游戏开发学习提供有力保障

01备     课

我们拥有强大的讲师团队,他们紧跟时代潮流,捕捉每一个最新的技术点,并将技术融入到我们的课程体系中,时刻让我们的学员走在时代的前沿

02讲     课

我们的每一位讲师,都有其独特的教学风格,或幽默、或诙谐,但是他们的最终目的就是让每个学院学会所有的技术

03练     习

每阶段都会有相应的教学项目,及其项目实战,对学员进行阶段性考核。来检验和巩固学员这一阶段的学习成果,同时,也是训练每一位学员的表述能力,将自己阶段项目成果表述清楚

04技术指导

讲师会定时对学员进行评测,针对学员吸收弱点,疑点进行一个辅导联系,让学员在这过程中能够及时解决问题,从而顺利进入下个阶段的学习

05就业指导

学员在入学期间就接受职业规划系统培训、培养职业素质和职场处事能力等,使得学员在就业后具备良好的职业素养;更有一对一就业指导,针对学员传授面试技巧,确保每一位学员走上高薪岗位

金牌讲师团队,教授行业前沿技能

刘晓崴快商通大数据联合创始人

● 行业经验:厦门大学经济博士。

● 主要研究方向:数据挖掘、文本挖掘、高频数据、函数型数据分析及金融计量。作为主干人员参与政府、企业大型横向课题多项,在数据挖掘、指标体系构建、产业规划、预测预警体系构建等方面有丰富的项目经验。目前任职华侨大学统计学院、数量经济研究院为统计学方向导师,个人出版参著《大数据概论》。

● 教学理念:不断追求真理比占有真理更高贵

朱敬华高级算法工程师

● 行业经验:厦门大学计算机硕士,前中兴通讯高级工程师,曾负责多款重量级产品的开发。自然语言语义分析,知识库建设等领域的研究专家,现任厦门快商通科技股份有限公司高级算法工程师。

● 教学理念:用至学充满首脑,以至美滋养精神。

蔡振华人工智能引擎平台研发中心负责人

● 行业经验:厦门大学人工智能博士,香港科技大学访问学者,NLP领域资深专家。博士期间,曾参与著名的人工智能开源框架OpenCog的研发,负责其中情感计算部分。从高校副教授岗位离职加盟快商通。

李稀敏语义分析部负责人

● 清华大学电子工程系博士,远场声纹识别、NLP 算法等资深专家,已授权专利 1 项,实质审查发明专利 20余项。公安部声纹识别标准起草人,代表性成果:声纹云、语义开放平台。

● 教学理念:把复杂事物尽可能简单化。

分阶段授课,打造全栈开发全能型人才

课程阶段 学习内容 学习目的
● 第一课:机器学习-自然语言处理 NLP 及周边技术概述与进展

▲ 机器学习和自然语言理论基础

▲ 机器学习与自然语言之间的关系

▲ 机器学习和自然语言理论基础

▲ 机器学习与自然语言之间的关系

NLP相关的现代应用

▲ 命名实体识别实战,从零开始

▲ 建立命名实体库

▲ 详细分解 NLP三大框架

▲ 结果框架

▲ 回馈框架

▲ 超越框架

▲ 深度剖析问答系统与客服机器人

▲ 了解NLP在现代的应用

▲ 从零开始建立一个命名实体库

阶段目标:

机器学习课程培训大纲主要针对机器学习算法相关人员,进行机器学习经典算法原理详解及项目实战练习。

达到水平:

1. 对机器学习和自然语言理论基础,机器学习与自然语言之间的关系有了一个深度的认识

2. 了解自然语言处理在现代的应用以及具体在哪些行业有哪些应用

3. 明白如何从零开始建立一个命名实体库

胜任岗位:

NLP岗位设置主要有以下几类:

一、是在搜索公司的query处理相关的工作。

二、是研发机构的研究岗位,比如微软,富士通研发,三星通信等机构都有NLP的研发岗位。

三、是一些专业性公司,比如今日头条,掌阅科技,口袋购物,微博易,今日头条,掌阅科技这样的公司。

课程阶段 学习内容 学习目的
● 第二课:大数据&数据 大数据技术与应用

▲ 大数据的来源

▲ 什么是大数据

▲ 大数据的应用

▲ 初步了解什么是大数据以及应用

▲ 能简单能掌握一些基础的数据分析能力

利用Python 挖掘数据以及使用R

进行数据可视化

▲ AB 测试

▲ 成功案例

▲ 大数据分析面临的挑战

▲ 实战案例分析

▲ 以电商为例:探讨订单转化率分析的流程问题

▲ 充分了解数据分析基础理论知识

▲ 对一些数据分析案例理解透彻

▲ 进一步的加深数据分析能力

阶段目标:

面向入门,培养学生的简单的数据分析逻辑能力,难度低,使学生利用所学知识快速理解数据分析,树立信心,培养成就感。

达到水平:

1.了解大数据数据分析基本理论知识

2.能进行一些简单的数据分析

3.了解数据分析的用途与应用以及所能胜任的岗位

4.对数据可视化达到一定的认知层面

胜任岗位:

基础人才-数据分析师

2.大数据开发工程师

2年免费升级

知识不断更新

再学习费用我们出

薪资保障

毕业一年内

月平均薪资5K上

小班教学

15-20人小班授课

专业老师全程指导

100%推荐就业

入学即签订

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