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大数据分析
( 25 模块 )

模块 #1
大数据简介
定义大数据,其特征以及在商业决策中的重要性

模块 #2
大数据分析概述
了解不同类型的分析以及大数据分析在商业中的作用

模块 #3
大数据技术
Hadoop,Spark,NoSQL 数据库和其他大数据技术概述

模块 #4
Hadoop 生态系统
深入了解 Hadoop，包括 HDFS,MapReduce 和 YARN

模块 #5
Spark 基础知识
Apache Spark 简介,其架构和用例

模块 #6
NoSQL 数据库
了解不同类型的 NoSQL 数据库，包括键值,文档和图形数据库

模块 #7
数据提取和处理
使用 Flume,Kafka 和 NiFi 等工具收集,处理和存储大数据

模块 #8
数据存储和管理
使用 HDFS,HBase 和Cassandra

模块 #9
数据仓库和 ETL
构建数据仓库并执行 ETL（提取,转换,加载）操作

模块 #10
大数据分析工具
大数据分析工具概述，包括 Hive,Pig 和 Spark SQL

模块 #11
机器学习基础知识
机器学习概念简介，包括监督学习和无监督学习

模块 #12
使用 Spark 进行机器学习
使用 Spark MLlib 和 Spark ML 构建机器学习模型

模块 #13
大数据深度学习
深度学习概念和技术简介，包括神经网络和卷积神经网络

模块 #14
文本分析和 NLP
使用自然语言处理 (NLP) 技术分析和处理非结构化数据

模块 #15
大数据的数据可视化
使用 Tableau,Power BI 和 D3.js 等工具可视化大数据洞察

模块 #16
大数据用例和应用程序
探索大数据分析在各个行业中的实际用例和应用

模块 #17
大数据安全与治理
确保大数据环境中的数据安全,隐私和合规性

模块 #18
使用 Python 进行大数据分析
使用 Python 进行大数据分析，包括数据操作,可视化和机器学习

模块 #19
使用 R 进行大数据分析
使用 R 进行大数据分析，包括数据操作,可视化和机器学习

模块 #20
云端大数据分析
在云平台上部署大数据分析，包括 AWS,Azure 和 GCP

模块 #21
实时大数据分析
使用 Apache Storm 和 Apache Flink 等工具设计和实施实时大数据分析解决方案

模块 #22
大数据质量与治理
确保大数据环境中的数据质量,完整性和治理

模块 #23
大数据分析案例研究
探索各种大数据分析的实际案例研究和成功案例行业

模块 #24
大数据分析最佳实践
实施大数据分析项目的最佳实践和指南

模块 #25
课程总结与结论
规划大数据分析职业的下一步

语言学习助理
具有语音支持

你好！准备好开始了吗？让我们测试一下你的麦克风。

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