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 課程時長 42 時間:

課程簡介

大數據生態系統入門

  • 大數據技術與架構概覽
  • 批處理與實時處理的對比
  • 面向可擴展性的數據存儲策略

使用 Apache Spark 進行進階數據處理

  • 優化 Spark 任務以提升性能
  • 進階轉換與動作(Actions)
  • 處理結構化數據流(Structured Streaming)

大規模機器學習

  • 分佈式模型訓練技術
  • 在大型數據集上進行超參數調優
  • 在大數據環境中部署模型

面向大數據的深度學習

  • 整合 TensorFlow 和 PyTorch 與 Spark
  • 分佈式深度學習訓練管線
  • 在圖像、文本及時間序列分析中的應用案例

實時分析与數據流

  • 使用 Apache Kafka 進行數據流攝取
  • 流處理框架
  • 實時系統的監控與告警

數據治理、安全與倫理

  • 數據隱私與合規要求
  • 大數據系統中的訪問控制與加密
  • 大規模分析中的倫理考量

大數據與商業智能的整合

  • 大數據的可視化與儀表盤構建
  • 將大數據管線與 BI 工具連接
  • 利用進階分析驅動業務成果

總結與後續步驟

最低要求

  • 對數據分析及統計建模概念有深入理解
  • 具備使用數據處理工具及編程語言(如 Python、R 或 Scala)的經驗
  • 熟悉 Hadoop 或 Spark 等分佈式計算框架

受眾對象

  • 旨在掌握大規模數據處理與預測性分析的數據科學家
  • 希望設計並實現進階分析工作流的資深分析師
  • 專注於創新數據驅動解決方案的研發專業人員

客戶評論 (3)

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