平均年薪35万的
大数据工程师
正面临150万人才缺口
全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡（McKinsey）出具的一份详细分析报告显示，预计到 2018 年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达 150万 ！
事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是 6 位数了（美元）。
大数据领域三个大的技术方向：
1、
Hadoop大数据开发方向
2、
数据挖掘、数据分析&机器学习方向
3、
大数据运维&云计算方向
精通任何方向之一者，均会
“钱”途无量
。
三个方向中，大数据开发是基础。以 Hadoop开发工程师为例，Hadoop 入门月薪已经达到了 8K 以上，工作 1 年月薪可达到 1.2W 以上，具有 2-3 年工作经验的hadoop 人才年薪可以达到 30 万—50 万 ，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！
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大数据学习什么
大数据涉及的知识体系众多，对于大数据初学者和想要转行大数据的同学都有这样的体会：开始积极的去学习大数据和人工智能的相关知识，零零碎碎的学了很多，结果还是一头雾水，不知道大数据到底需要学什么，学了很多却感觉什么也不会，最终导致从入门到放弃。。。
真正要踏入大数据的大门，师从有经验的导师是最省时有效的方法，导师多年大数据项目的经验，会让初学者少走很多弯路，指明真正企业中需要用到的大数据知识，有了方向才不会偏航，否则白白费了时间却一无所获。
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联合大数据专家、大数据畅销书作者
共同推出了
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大数据基础入门与实践
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— 导师简介 —
高扬
上市一线互联网公司大数据专家、畅销书主编、高校硕士研究生导师。
主编《白话大数据与机器学习》、《白话深度学习与Tensorflow》、《数据科学家养成手册》等多部著作。
多年专注于数据库、大数据、数据挖掘、机器学习、人工智能等相关领域的研究。擅长传统机器学习、深度学习、数据建模、关系型数据库应用以及大数据框架等的应用。
高老师主编的畅销大数据书籍
— 课程内容 —
本次课程从大数据开发基础技术讲起，逐步讲解大数据的每一个技术步骤。深入浅出的讲解每个技术的原理和功能，保证零基础的同学也能学懂学会，有基础的同学融会贯通更加深入理解。
接着进入大数据结合人工智能的实践部分，MNIST手写板和DeepQA聊天机器人两个实践课题，让你动手做出一个人工智能的小作品。
第一章：大数据框架技术基础入门
1、集群技术1（服务器与集群）
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Ubuntu安装
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Hadoop原理
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Hadoop安装
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HDFS原理
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HDFS基本操作 for Shell
2、集群技术2（分布式计算）
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Eclipse安装
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HDFS基本操作 for Java
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MapReduce原理
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MapReduce Sample
3、集群技术3（数据仓储）
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Hive原理/安装
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MySQL for Metadata
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Hive基础操作
4、集群技术4（NOSQL数据库）
5、集群技术5（内存集群技术）
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Spark安装
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SparkSQL使用
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Scala基础
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SQL Join原理与优化
6、集群技术6（机器学习）
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Mahout安装
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Mahout使用 Sample
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Spark MLLib安装
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Spark MLLib使用 Sample
第二章：大数据在人工智能中的实践
7、深度学习1 (循环神经网络）
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神经元
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激励函数
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BP神经网络
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梯度下降
-
MNIST手写板案例-全连接BP神经网络
8、深度学习2 (卷积神经网络）
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卷积层
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池化层
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MNIST手写板案例-卷积网络
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过拟合与防范
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欠拟合与防范
9、深度学习3 (循环神经网络）
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循环神经网络
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LSTM单元结构
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DeepQA聊天机器人的训练
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梯度消失/爆炸问题
10、深度学习4 (深度学习扩展知识）
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对抗学习GAN
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二元极小极大博弈
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纳什均衡
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Sample for Python
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相关模型介绍
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深度残差网络
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R-CNN
— 开课时间 —
1、
直播时间为：10月14日~11月12日，连续5周（每周六、日的19点~21点）；
2、
一年之内无限次回放。
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