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HCIE华为认证大数据挖掘专家课程上线

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“计算机速度每18个月翻番”的摩尔定律预测了IC行业的发展轨迹,带领人类进入信息时代。而更加惊人的新摩尔定律紧随其

后,“全球数据总量每18个月翻番”,掀起了大数据的巨浪。华为也发布2025GIV预测:2025年,全球将产生海量的数据,存储数

据量高达180ZB。
 

如何挖掘存储在这些海量数据中的财富呢?这个问题也催生了新的岗位:数据分析师和大数据挖掘师。
 
顺应时代与技术的发展,华为认证也推出了大数据相关认证,并于今年对大数据专家级别认证进行升级,细分为大数据挖掘专家

(已发布)和大数据分析、管理专家(未发布)两个版本,致力于培养更加专业和职业的大数据人才。
 
随着新版本的发布,HCIE-Big Data-Data Mining 华为认证大数据挖掘专家课程也同期上线。该课程与其他课程相比,有什么

优势呢?
 

1.从基础知识入门,全面学习数据挖掘

市面上的课程,大部分都是直接从比较高深的专业知识开始,不适合零基础的小白学习。而在这个课程中,我们在课程中增加了1个

专业介绍和2个预备知识学习内容(数学&Python),文科同学也可以学习哦!
 

2.深度剖析案例,提升职场实战能力

该课程不仅可以全面学习数据挖掘的基础与理论知识,还可以通过学习实战案例(银行客户精准画像、提升信用卡安全案例以及城

市环境质量分析挖掘案例),让同学们更好地掌握数据挖掘所需技能。
 

3.华为专家出品,免费学习精品课程

同类大数据的课程动辄几百元到几千元,但华为坚持培养ICT人才,为同学们提供免费的在线学习课程。不仅如此,我们组建了相关

的学习社群,让同学们可以在相互探讨中学习进步。

基于以上内容,我们诚挚地推荐以下同学学习该课程:对大数据感兴趣的大学生&急需转型突破的职场人士。
 

该课程的具体内容如下:
 
数据挖掘介绍:数据挖掘典型应用场景、概述、模式分类、挖掘流程、相关概念和开发工具。

预备知识-数学基础:行列式、矩阵及其变换、特征值分解、奇异值分解、随机事件、条件概率(贝叶斯公式)、假设检验、模型分

析以及最优化问题。

预备知识-Python基础:Python特性、基本语法、数据类型、条件判断与循环语句、文件操作以及数据采集和可视化。

数据预处理:数据预处理概述(ETL)、流程、缺失值处理、异常值处理、数值离散化、特征编码、时间数值转换以及不均衡数据处

理。

特征选择与降维:特征选择概述、方法(过滤法、包装法、嵌入法和特征扩增)、降维导入以及降维方法(奇异值分解、主成分分

析、LDA降维和流式学习LLE)。

有监督学习:有监督学习概念、回归算法(线性回归算法、逻辑回归与KNN算法)、贝叶斯与SVM、决策树以及集成算法。

无监督学习:无监督学习概述、K均值和K中心聚类、层次聚类和密度聚类以及关联规则。

模型评估与优化:模型评估与优化概述、最优化模型、模型评估与选择以及正则化。

数据挖掘综合应用:数据挖掘综合应用,包括数据挖掘流程概述、数据读取、数据预处理、特征工程、模型选择与模型评估等。

Spark MLlib数据挖掘:Spark MLlib概述、基础统计分析、特征提取和转换、分类与回归、聚类与降维、关联规则、推荐算法以及

评估矩阵。

大数据架构和大数据治理:大数据架构概述、重要性、通用架构以及大数据治理概述、企业数据规划和治理模型、案例分析。

大数据挖掘实例:银行客户精准画像案例、提升信用卡安全案例以及城市环境质量分析挖掘案例。