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課程簡介

Big Data 生態系簡介

  • Big Data 技術與架構概覽
  • 批次處理與即時處理之比較
  • 面向可擴展性的數據存儲策略

使用 Apache Spark 進行進階數據處理

  • 優化 Spark 任務以提升效能
  • 進階的轉換(Transformations)與操作(Actions)
  • 結構化串流(Structured Streaming)處理

大規模機器學習

  • 分散式模型訓練技術
  • 在大型數據集上進行超參數調優
  • 在 Big Data 環境中部署模型

面向 Big Data 的深度學習

  • 將 TensorFlow 和 PyTorch 與 Spark 整合
  • 分散式深度學習訓練管道
  • 圖像、文本及時間序列分析之應用案例

即時分析與數據串流

  • 使用 Apache Kafka 進行串流數據攝取
  • 串流處理架構
  • 即時系統的監控與警示

數據治理、安全與倫理

  • 數據隱私與合規性要求
  • Big Data 系統中的訪問控制與加密
  • 大規模分析中的倫理考量

Big Data 與商業智能的整合

  • 面向 Big Data 的數據可視化與儀表板設計
  • 將 Big Data 管道連接至 BI 工具
  • 利用進階分析推動業務成果

總結與後續步驟

最低要求

  • 對數據分析與統計建模概念有深入的理解
  • 具備使用數據處理工具及 Python、R 或 Scala 等程式語言的經驗
  • 熟悉 Hadoop 或 Spark 等分散式運算架構

目標受眾

  • 旨在精通大規模數據處理與預測性分析數據科學家
  • 尋求設計與實作進階分析工作流程的高階分析師
  • 專注於創新數據驅動解決方案的研發人員
 42 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (3)

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