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HCIE大数据挖掘怎么样?HCIE大数据挖掘学什么?怎么考?待遇怎么样?

HCIE大数据挖掘认证怎么样?HCIE大数据挖掘要掌握哪些课程内容?HCIE大数据挖掘怎么考?HCIE大数据挖掘需要经过HCIA大数据和HCIP大数据认证吗?HCIE大数据挖掘工程师工资待遇怎么样?
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我是某211大学数据科学与大数据技术专业方向的,考HCIE大数据挖掘认证好还是考HCIE大数据分析与管理?HCIE大数据分析与管理对应本科哪个专业?
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甲壳虫 - 北部湾银行

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数据科学与大数据技术专业(工学学位)掌握的知识储备更适合考HCIE大数据挖掘认证,而大数据管理与应用(管理学学位)或工作多年的大数据项目管理经理、主管掌握的知识储备更适合考HCIE大数据分析与管理。
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大数据管理与应用专业、数据科学与大数据技术专业《通识公共基础课》:
  • 《社会主义理论与实践》
  • 《大学英语》《专业英语》
  • 《毛概邓伦马克思主义》
  • 《高等数学》
  • 《线性代数》
  • 《微积分》
  • 《概?#20107;?#19982;数理统计》

数据科学与大数据技术专业《技术基础课》:
  • 《计算机网络原理》
  • 《数据库原理与应用》
  • 《Linux常用运维基础》
  • 《大数据网络通信技术》
  • ?#23545;?#35745;算技术》

HCIE大数据挖掘专家认证核心考试内容:
  • 《数据科学原理与架构》含:Hadoop、Spark、NoSQL、R语言介绍
  • 《Python编程基础》
  • 《Hadoop大数据集群存储处理技术》
  • 《机器学习与算法》
  • 《Python大数据挖掘分析与处理》
  • 《大数据采集与网络爬虫、数据可视化》
  • 《文本挖掘分析》或《数据分析白皮书》
  • 《自然语言处理》
  • 《机器学习与数据挖掘案例实训》

阿法狗1号

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HCIE大数据挖掘认证不需要先通过华为HCIA大数据认证、HCIP大数据认证,华为HCIE大数据挖掘专家认证课程的知识技能?#35745;?#21253;含数据挖掘核心知识模块基本数理知识、数据挖掘平台工具使用、常用算法、数据挖掘全流程等。

HCIE大数据挖掘?#35805;?#35201;先有一定的数学基础(概率统计、微积分、线性代数)、然后开始学下Python基础机器学习的课程、掌握大数据挖掘的相关算法、照着机器学习的课程用Python来做实验、做那么10个大数据挖掘分析的大实验。
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HCIE大数据挖掘预备知识和数据介绍
  • 1.什么是数据挖掘
  • 2.数据和属性类型
  • 3.数据的统计描述

HCIE大数据挖掘预处理
  • 1.数据清理
  • 2.数据集成
  • 3.数据规约
  • 4.数据变换

HCIE大数据挖掘仓库介绍
  • 1.OLAP和OLTP概念
  • 2.数据仓库和数据集市概念
  • 3.多维数据模型
  • 4.概念分层
  • 5.ROLAP/MOLAP/HOLAP
  • 6.方体物化

HCIE大数据挖掘-分类算法 (Classification)
  • 1.分类和回归的概念
  • 2.决策树(ID3、C4.5和CART)
  • 3.朴素贝叶斯分类
  • 4.bootstrap
  • 5.组合分类(装袋、提升、随机森林)
  • 6.后向传播
  • 7.支持向量机(SVM)
  • 8.类不平衡数据

HCIE大数据挖掘-聚类 (Clustering)
  • 1.聚类概念
  • 2.k-均
  • 3.k-?#34892;?#28857;(PAM、CLARA、CLARANS)

HCIE大数据挖掘-离群点检测
  • 1.离群点概念
  • 2.离群点检测方法

HCIE大数据挖掘-关联规则(Association Rule)
  • 1.基本概念、购物篮分析
  • 2.项集
  • 3.频繁项集挖掘和Apriori算法

使用Python和大数据挖掘平台做实验:
  • 楼盘售价预测
  • 个人收入分群
  • 移民签证评审预判
  • 银行用户存款预测
  • 用户画像分析

飞虎队彪哥 - 南宁桂研种业有限责任公司

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HCIE大数据挖掘需要掌握的算法?#26657;?/strong>
  • 决策树分类算法ID3
  • 决策树分类算法C4.5(ID3增强版)

  • K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法
  • CART: 分类与回归树
  • 组合方法(Ensemble methods)
  • 支持向量机分类算法(SVM)
  • 朴素贝叶斯算法
  • 聚类算法(Clustering Algorithms)
  • 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)
  • K-Means算法
  • PageRank算法
  • Apriori算法
  • 最大期望 (EM,Expectation–Maximization)算法

库里

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大数据挖掘又称海量数据库中的知识发现(Knowledge Discover in Database, KDD),是?#22771;?#20154;工智能、机器学习、数据库领域研究的热点问题,所谓大数据挖掘是?#22797;?strong>海量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
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大数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、机器学习算法、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在?#21738;?#24335;,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的商业决策。
  • 1. 分类和回归
  • 2. 决策树分类算法
  • 3. 组合分类
  • 4. 随机森林
  • 5. 支持向量机分类算法
  • 6. 朴素贝叶斯分类算法
  • 7. 聚类算法
  • 8. K-均?#37011;?#27861;、?#34892;?#28857;算法
  • 9. 关联规则 Apriori
  • 10. 离群点检测
  • 11. 预处理
  • 12. 大数据挖掘实验 和机器学习服务MLS

大数据挖掘项目实战(大数据项目均有数据源):
  • 1.银行定期存款业务预测
  • 2.鲍鱼生长年龄
  • 3.词频
  • 4.逆文档频率
  • 5.抽样?#21028;?/li>
  • 6.用六种算法进行银行存款分析
  • 7.防止欺诈
  • 8.电影推荐
  • 9.幸福指数
  • 10.客户分群
  • 11.CRM 用户精?#21152;?#38144;

库里

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Python 简介、环境安装 Python. Anaconda + Pycharm
  • 1.第一个 Python 程序 使用文本编辑器, 输入和输出
  • 2.Python 基础 基础语法、变量类型
  • 3.运算符、条件语句
  • 4.循环语句、 While 循环语句、 for 循环语句、循?#38750;?#22871;
  • 5.break 语句、 continue 语句、 pass 语句
  • 6.列表(List)、元组、字典(Dictionary)
  • 7.Number(数字)、字符串、?#25484;?#21644;时间
  • 8.函数、模块
  • 9.面向对象编程-类和实例
  • 10.面向对象编程-访问限制
  • 11.面向对象编程-继承和多态
  • 12.文件 I/O、 File 方法
  • 13.IO 编程-文件?#21015;础?#25805;作文件和目录
  • 14.访问数据库
  • 15.预处理 Numpy
  • 16.预处理 Pandas
  • 17.?#26412;?#31574;树分类算法 Python 实现
  • 18.随机森林 Python 实现
  • 19.支持向量机分类算法 Python 实现
  • 20.朴素贝叶斯分类算法 Python 实现”
  • 21.”K-均?#37011;?#27861;、?#34892;?#28857;算法 Python 实现
  • 22.关联规则 Apriori、离群点检测 python 实现

爬虫技术与实战
  • 1.网络爬虫概述
  • 2. 网络爬虫工作原理第
  • 3.网络爬虫基础使用第
  • 3. 网络爬虫中的异常处理
  • 4. GET 请求爬取数据实战
  • 5.POST 请求爬取数据实战
  • 6.网络爬虫案例实战
  • 7.App 信息爬取实战
  • 8.爬取天气预报数据
  • 9.检验滑动验证码的识别

ETL 及可视化工具
  • 一. 数据?#26576;?#21462;(Extract)
  • 二.数据的清洗转换(Cleaning、 Transform)
  • 三.数据的加载(Load)
  • 1.空值处理
  • 2.规范化数据格式
  • 3.拆分数据:
  • 4.验证数据正确性:
  • 5.数据替换
  • 6.Lookup
  • 四、开源可视化工具的使用
  • 1. FineReport
  • 2. Tableau Public

雨薇 - 桂林银行股份有限公司

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CCTV招聘的【机器学习算法应用工程师】任职要求:


1、本科及以上学历,研究生学历优先;
2、计算机、大数据、人工智能相关专业;
3、具有3年及以上机器学习、大数据挖掘?#35748;?#20851;领域经验,能够深入了解算法?#38468;冢?#33021;够熟?#26041;?#34892;数学建模,并能够推动获取最优解;
4、熟悉协同过滤、回归分析模型、关联规则挖掘、分类和聚类算法等数据统计模型和挖掘算法,有独立完整的建模实践经验者优先;
5、熟悉Python/Scala/C++/Java等其中一门编程语言;
6、熟悉Map-Reduce模型,Hadoop/Hive/Spark/HBase等一个或多个分布式计算框架/算法平台;
7、有PB级大数据处理实战经验,熟悉整个大数据的完整处理流程,包括数据的采集、清?#30784;?#39044;处理、存储、分析挖掘和数据可视化、个性化?#21028;頡?#27969;量预测、智能推荐?#35748;?#20851;工作经验;?
8、能接受值班?#25165;牛?#20855;有良好的沟通协调能力。


CCTV招聘的【机器学习大数据挖掘技术专家】任职要求:


1、硕?#32771;?#20197;上学历;
2、计算机、数学、统计及相关专业;
3、具有3年及以上机器学习/深度学习工作经验,有大?#25512;?#19994;、高校、研究院工作经验者优先;
4、熟练掌握C/C++/Python/R语言等常用大数据开发语言中的一种或多种;
5、熟悉LR/SVM/RF/GBDT等常用机器学习模型的一种或多种,熟悉Xgboost/Scikit-learn/Tensorflow/Caffe等机器学习/深度学习框架,有实?#36866;?#29992;经验;
6、具有?#21028;?#30340;分析问题和解决问题能力,能够解决挑战性技术难题;
7、对新技术敏?#26657;?#20855;有强?#19994;哪?#39537;力与责任心、良好的职业素养与沟通协调能力;

【我也有问题】请登录注册(发起)【生活知识、职场见识?#35838;?#31572;

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