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Python数据分析与机器学习、深度学习实战
2022-03-27 19:07网络课程 人已围观
2、 决定购买并想得到陈敬雷老师亲自指导（课程或自己项目难题均可）加老师微信： chenjinglei66
Hive数据仓库、Python数据分析与机器学习、深度学习实战
一、课程优势
本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套2020年10月新书《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书，
对应京东自营链接地址：item.jd.com/12743009.html
新书配合此实战课程结合学习，一静一动，互补高效学习！
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本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课，覆盖技术面很广，课程内容来自陈敬雷老师在一线大型互联网公司的多年实战经验总结，技术最前沿的重量级干货分享！
二、课程简介
现代化的数据分析工作分为几大部分：
1、基于大数据平台Hadoop之上的Hive数据仓库建模分析
2、Python程序数据处理及分析
3、基于机器学习、NLP、深度学习的高级复杂项目应用
传统数据分析师的SQL脚本分析、可视化的技能已经面临着岗位晋升的挑战，互联网企业对数据分析师已经有了更高的要求，比如懂机器学习、NLP、深度学习、Python编程乃至Java和Scala，也都需要学习掌握，这些必将成为您以后升值加薪的利器，也是为了今后的发展必须要掌握的核心技能！
本课就从Python数据分析编程、Hadoop大数据平台/Hive数据仓库建模分析、大数据Sqoop ETL工具、Hbase数据库、机器学习、自然语言处理NLP、深度学习/神经网络、高级项目实战对话机器人、人脸识别等给大家做深度讲解，并在服务器上实战操作演示整个过程！
额外福利：
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三、老师介绍
陈敬雷 充电了么创始人，CEO兼CTO
陈敬雷，北京充电了么科技有限公司创始人，CEO兼CTO，中国首席数据官联盟专家委员 ，十几年互联网从业经验，曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技，曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务，对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验，在技术领域，尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验，其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖，推荐效果得到5倍的提升。
目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业，研发了充电了么app和网站www.chongdianleme.com，用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。
四、课程大纲如下：
Python数据分析编程介绍与开发环境安装搭建
1、Python编程介绍【可试听】
2、Windows下Python环境搭建和Pycharm开发工具操作实战【可试听】
3、Linux环境Centos 7系统之Python环境搭建操作实战【可试听】
4、苹果mac系统之Python环境搭建操作实战
Python零基础快速上手编程：
5、Python零基础快速上手编程【可试听】
Python数据类型：
6、数据类型之数字和布尔型
7、数据类型之字符串
8、数据类型之List列表
9、数据类型之Tuple元组
10、数据类型之Dict字典
11、数据类型之Set集合
12、数据类型之日期和时间
Python操作符：
13、操作符之算术运算符
14、操作符之比较运算符
15、操作符之赋值运算符
16、操作符之位运算符
17、操作符之逻辑运算符
18、操作符之成员运算符
19、操作符之身份运算符
20、操作符之运算符优先级
Python控制流程：
21、控制流程之条件控制语句if else
22、控制流程之循环语句While-For
Python函数编程：
23、函数编程
Python面向对象编程：
24、Python面向对象编程
Python文件读写编程：
25、文件读写IO操作【可试听】
Python错误异常处理机制：
26、错误异常处理机制try/except/finally
Python的Web开发框架：
27、Python的Web开发框架Flask
大数据部门组织架构：
28、大数据部门组织架构
大数据部门各个职位技能要求、市场薪资水平：
29、大数据部门各个职位技能要求、市场薪资水平
大数据部门各个职位的职业生涯规划和发展路径：
30、大数据部门各个职位的职业生涯规划和发展路径
Hadoop大数据平台：
31、Hadoop核心原理和介绍
32、Linux系统常用命令基于互联网公司正式环境Centos 7
33、Hadoop安装和部署实战
34、Hadoop的Web管理界面介绍
Hive数据仓库及数据分析操作实战：
35、Hive原理介绍
36、Hive表结构定义语法
37、HDFS热门常用命令
38、Hive SQL语句精讲
39、用Shell脚本如何执行Hive Sql
40、Azkaban调度、Oozie调度执行封装hive的shell脚本，及crontab调度
41、Hive数据仓库模型设计
42、Hive UDF函数
43、Hive数据仓库Linux生产服务器实战操作
Sqoop数据ETL工具：
44、Sqoop大数据ETL工具实战
45、Sqoop安装Docker服务器环境操作实战
46、基于Docker的Mysql容器安装和Sqoop操作Hadoop集群实战【可试听】
大数据Hbase数据库实战：
47、Hbase介绍
48、Hbase架构及基本组件
49、Hbase数据结构和表详解
50、Hbase安装部署和常用操作
51、Hbase客户端命令SQL工具和Phoenix
52、Hbase升级和数据迁移和相关Hbase操作
53、Hbase Shell常用命令服务器操作实战
54、Hive集成Hbase查询数据服务器操作实战【可试听】
自然语言处理 - 中文分词和词性标注算法
55、中文分词和词性标注原理及Python的jieba分词工具源码实战【可试听】
56、Java的中文分词和词性标注源码实战【可试听】
57、Java开源的HanLP自然语言处理工具包介绍【可试听】
自然语言处理 - 关键词提取和文本摘要算法
58、关键词提取和文本摘要算法原理
59、基于Python的关键词提取和文本摘要算法源码实现
60、基于Java的关键词提取和文本摘要算法源码实现
自然语言处理 - 文本自动分类算法
61、文本分类算法原理及朴素贝叶斯、SVM支持向量机介绍
62、Python开源快速文本分类器fastText框架核心原理解密
63、Python快速文本分类器fastText源码实现及服务器部署操作实战全过程演示
自然语言处理 - 语言模型(language model)
64、 自然语言处理之语言模型原理与介绍
65、 n-gram统计语言模型原理
66、 LSTM神经网络语言模型原理
67、语言模型源码实现深度解析实战
68、 自然语言处理之语言模型应用场景
Java语言编程：
69、Java和Scala开发环境配置IntelliJ IDEA工具操作实战
70、快速上手Java编程
71、Java面向对象高级编程和数据库编程操作
大数据Spark之Scala语言编程：
72、大数据Spark之Scala语言编程
Spark分布式内存计算：
73、Spark原理与介绍
74、Spark和Hadoop的比较
75、Spark生态圈
76、Spark MLlib机器学习
77、Spark GraphX图计算
78、Spark Streaming流式计算
79、Spark编程及常用函数介绍
80、Spark分布式集群环境安装搭建及项目案例
大数据Spark分布式大规模发送邮件项目实战：
81、大数据Spark分布式大规模发送邮件项目实战
Spark分布式机器学习 - Word2Vec词向量模型：
82、word2vec算法原理
83、word2vec词向量模型源码解析实战
84、word2vec源码编译打包及服务器部署模型训练操作实战全过程演示【可试听】
Spark分布式机器学习 - Learning to rank排序学习算法：
85、Learning to rank排序学习算法原理概述
86、PointWise、PairWise【SVM Rank、RankNet、RankBoost】和ListWise【LambdaRank、AdaRank、SoftRank、LambdaMART】三种排序类型算法
87、Learning to rank评价指标MAP(Mean Average Precision)和NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)介绍
88、Learning to rank排序学习算法源码深度解密实战（基于ListWise的LambdaRank实现）
Spark分布式机器学习 - 逻辑回归算法：
89、逻辑回归算法原理与介绍
90、逻辑回归经典应用场景
91、SGD逻辑回归（随机梯度下降法）
92、LBFGS逻辑回归（拟牛顿法）
93、逻辑回归线上实时预测
Spark分布式机器学习 - 决策树算法：
94、决策树算法原理与介绍
95、决策树算法经典应用场景
96、决策树算法源码实战
97、决策树算法优缺点
98、决策树算法与随机森林联系和区别
Spark分布式机器学习 - 随机森林算法：
99、随机森林算法原理与介绍
100、随机森林经典应用场景
101、随机森林模型参数详解
102、随机森林源码实战
103、随机森林源码二次开发
104、随机森林和GBDT（梯度提升决策树）的联系和区别
Spark分布式机器学习 - GBDT梯度提升决策树算法：
105、 GBDT算法原理与介绍
106、 GBDT经典应用场景
107、 GBDT模型参数详解
108、 GBDT源码实战
109、GBDT模型文件里具体内容展示
110、GBDT和SVM（接近于神经网络的算法）
Spark分布式机器学习 - SVM支持向量机算法：
111、 SVM支持向量机算法原理与介绍
112、 SVM经典应用场景
113、 Python的scikit-learn的SVM算法实战
114、 LIBSVM 算法工具包实战
115、Spark SVM实战（Scala）
116、SVM支持向量机模型文件内容展示
Tensorflow深度学习框架：
117、Tensorflow深度学习框架
MXNet多GPU深度学习框架
118、mxnet多GPU深度学习框架
神经网络算法 - MLP多层感知机算法：
119、TensorFlow多层感知机实现原理解密
120、TensorFlow多层感知机算法实现手写数字识别分类任务源码深度解析
神经网络算法 - CNN卷积神经网络算法：
121、Tensorflow卷积神经网络CNN核心原理解密
122、Tensorflow卷积神经网络CNN手写数字识别案例源码深度解析
神经网络算法 - RNN循环神经网络算法：
123、TensorFlow循环神经网络RNN核心原理解密
124、TensorFlow循环神经网络RNN自然语言处理语言模型LM源码深度解析
神经网络算法 - LSTM长短期记忆神经网络算法：
125、TensorFlow长短期记忆神经网络LSTM核心原理解密
126、LSTM实现神经网络语言模型LM案例源码深度解析
神经网络算法 - Seq2Seq端到端神经网络算法：
127、Tensorflow端到端神经网络Seq2Seq核心原理解密【可试听】
128、Tensorflow端到端神经网络Seq2Seq排序算法案例源码深度解析【可试听】
神经网络算法 - GAN生成对抗网络算法：
129、Tensorflow生成对抗网络GAN核心原理解密
130、Tensorflow生成对抗网络GAN通过文字生成图片案例源码深度解析
神经网络算法 - 深度强化学习DQN算法：
131、Tensorflow深度强化学习DQN核心原理解密
132、深度强化学习TensorFlow 2.0代码实战
人脸识别实战：
133、人脸识别原理与介绍
134、人脸识别应用场景
135、人脸检测与对齐原理及介绍
136、人脸检测与对齐核心源代码解析
137、人脸检测与对齐项目服务工程化和在Linux服务器部署操作实战
138、人脸识别比对原理和项目介绍
139、人脸识别比对核心源代码解析
140、人脸识别比对项目服务工程化和在Linux服务器部署操作实战
141、人脸年龄识别原理及项目介绍【可试听】
142、人脸年龄识别核心源代码解析【可试听】
143、人脸年龄识别项目服务工程化和在Linux服务器部署操作实战【可试听】
144、人脸性别识别
对话机器人实战：
145、对话机器人原理与介绍
146、基于TensorFlow对话机器人项目实战【可试听】
147、基于TensorFlow对话机器人模型训练前数据准备和处理【可试听】
148、基于TensorFlow对话机器人项目实战源码解析和Linux服务器训练模型过程操作实战【可试听】
149、基于TensorFlow对话机器人项目服务工程化和在Linux服务器上操作实战【可试听】
150、基于MXNet对话机器人项目实战
151、基于MXNet对话机器人项目实战源码解析
152、基于MXNet对话机器人项目服务工程化和在Linux服务器上操作实战
153、基于深度强化学习机器人
154、基于搜索引擎对话机器人
155、对话机器人的Web服务工程化
就业、面试技巧、职业生涯规划、职业晋升指导：
156、就业、面试技巧、职业生涯规划、职业晋升指导概述
157、怎么写一份漂亮的简历？
158、哪些招聘网站是比较好的？
159、通过内推方式找工作？成功率高？
160、通过猎头找工作？薪资高？
161、面试前准备：学习、其它有针对性的个性化准备等
162、面试过程中的技巧
163、面试失败后如何复盘、总结面试经验、学习和准备下次面试？
164、面试成功后如何谈薪资offer、入职时间等
165、作为新员工入职后的工作中的经验技巧、注意事项、如何顺利通过试用期？
166、职业生涯如何规划？下次找工作找什么样的？如何晋升？
五、《分布式机器学习实战》新书介绍及最新热点技术解密如下：
陈敬雷老师的京东自营书名标题： 分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）
新书京东自营链接（复制链接粘贴到浏览器访问）： item.jd.com/12743009.html
****************好评如潮**************
本书作者陈敬雷曾在多家一线大型互联网公司任职，也有过技术创业的背景，经历过从0到1，从1从100的技术发展历程，尤其在AI、大数据、机器学习、深度学习等方面有很强的理论基础和实战经验。《分布式机器学习实战》包含了目前主流互联网公司所采用的大数据、AI方面的系统架构、中间件、工具、机器学习/深度学习算法等，内容由浅入深，全面详实，强烈推荐给读者！
——陈兴茂 (猎聘CTO)
我读了这本书，有三点深切的体会，一、系统全面：本书把分布式机器学习的关键环节进行了系统化梳理，介绍了主流的技术和工具平台，同时对大数据技术也做了详细讲解，对内容的梳理全面丰富，是入门、参考、提高的有益工具书！二、深入浅出：通过大量的系统化讲课，配合丰富的素材、案例和实际操作场景介绍，可以说是不但授人以渔也同时授人以鱼！开卷有益！现学现用！活学活用！三、讲解清晰，思路明确：可以看出作者是有深厚的功底，是经过长期实践的经验总结，又融合了大量的最新结果，连同职业路径规划都详细做好，有此一书，是难得佳作！
——梅一多 博士（上海市青年拔尖人才获得者，阿里云最有价值技术专家，中基凌云科技有限公司联合创始人兼CTO）
《分布式机器学习实战》这本书非常贴近实战，含盖了目前各类应用场景的算法系统，对每个场景都有理论基础、源代码、算法解度等，深入浅出的讲解对于读者具有很强的实用性，做为大数据及人工智能领域的从业人员是必选的工具类参考书。
——杨正洪 博士(中央财经大学财税大数据实验室首席科学家)
此书的作者非常贴近实战，不“高来高去”讲一些宏观的概念，书中的每一个算法，每一个场景都是来自于当前的商业应用，对于读者来讲这是一本难得的实用宝典。
——刘冬冬（知名市场战略、生态系统和企业数字化转型专家，首席数据官联盟创始人，曾先后服务过统一集团、联想集团、百度、美国D&B集团、华为技术、海航科技集团等）
陈敬雷写的这本书理论联系实践，深入浅出，覆盖技术面广，并且有工业级的系统案例，包含目前比较热门的推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等项目，对常见的大数据算法系统架构也做了详细讲解，是一本机器学习方面的佳作。本书不管是初学者、架构师、还是资深人士，都会开卷有益、有所收获。
——龙旭东（北京掌游智慧科技有限公司董事长，曾任海航科技集团CTO和文思海辉董事，北京大学计算机系学士+硕士）
六、机构品牌介绍：
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