深度学习是否一定要大数据相关课程
  • 大数据深度学习项目实战-人脸检测视频教程

    高级课

    大数据深度学习项目实战-人脸检测视频教程
    16课时 171分钟 唐宇迪
    购买课程后,请扫码入学习群,获取唐宇迪老师答疑 进军深度学习佳项目实战:人脸检测项目视频培训课程,从数据的收集以及预处理开始,一步步带着大家完成整个人脸检测的项目,其中涉及了如何使用深度学习框架Caffe完成整个项目的架构,对于每一个核心步骤详细演示流程和原理解读,在完成检测代码之后进行了详细评估分析,并给出一篇顶级会议论文作为学习参考,详细分析了针对人脸检测项目的优缺点和改进策略。
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  • 深度学习入门与实践

    初级课

    深度学习入门与实践
    23课时 94分钟 黄鑫元
    学习了很多深度学习理论知识,却不知道如何具体编程实践?别急,本课程就手把手教你如何构建自己的深度学习应用。从经典的神经网络到时下流行的方法,即便是新手也可以快速入门。就让我们一起在人工智能的浪潮中,扬帆起航吧。
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  • 深度学习框架Tensorflow案例实战视频课程

    高级课

    深度学习框架Tensorflow案例实战视频课程
    42课时 584分钟 唐宇迪
    深度学习框架Tensorflow案例实战视频培训课程概况: Tensorflow是谷歌开源的深度学习(包括机器学习)框架,伴随着人工智能业的兴盛其大名早已响彻云霄。本课程从Tensorflow安装开始讲起,从基本计算结构到深度学习各大神经网络,全程案例代码实战,一步步带大家入门如何使用深度学习框架Tensorflow,玩转Tensorflow模型训练、等所有知识点。
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  • 深度学习入门视频课程

    高级课

    深度学习入门视频课程
    44课时 371分钟 唐宇迪
    购买课程后,可扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 课程首先通俗讲解神经网络核心知识点再对整体网络构架进行分析与实例应用,针对计算机视觉与自然语言处理两大核心模块分别讲解CNN与RNN网络模型。项目实战选择当下最主流的tensorflow框架并基于2版本展开案例实战。整体风格通俗易懂,最接地气的深度学习入门实战课程!
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  • 3小时掌握深度学习(经典算法+实战案例)

    初级课

    3小时掌握深度学习(经典算法+实战案例)
    17课时 206分钟 CSDN就业班
    深度学习视频教程,包括经典算法与具体案例实战,该系列教程旨在帮助同学们掌握深度学习基础知识点,对复杂的神经网络模型进行通俗解读,逐步迈向深度学习两大核心模型-卷积与递归神经网络。使用当下主流深度学习框架进行实战任务,实例演示如何使用tensorflow进行建模任务。课程风格通俗易懂,接地气的方法带你走进深度学习的世界。
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  • 基于Spark的分布式深度学习和认知计算

    高级课

    基于Spark的分布式深度学习和认知计算
    2课时 57分钟 CSDN讲师
    你是否曾经面对多个优化算法不知所措?或者无法自由选择学习框架?又或许因为Caffe,Tensorflow, Theano, Torch的诸多参数设置而烦恼?或简单的认为只要有大数据就可以训练计算 机了?如果你不懂复杂的数学、统计学理论,还能做训练吗?...... 带着十万个为什么,让我们与深度学习技术讲师一起,了解基于Spark的分布式数据探索、机器学习/深度学习和认知计算。
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  • 精通数据科学:从线性回归到深度学习

    中级课

    精通数据科学:从线性回归到深度学习
    56课时 998分钟 唐亘
    数据科学是一门内涵很广的学科,它涉及到统计分析、机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能。本课程将深入浅出、全面系统地介绍了这门学科的内容。通过这门课程,同学可以了解并熟悉如下的开源工具:scikit-learn、statsmodels、TensorFlow、Pyspark等。 本课程分为4个部分,18个章节。 ·             第一部分是最初的3章,主要介绍数据科学想要解决的问题、常用的IT工具Python以及这门学科所涉及的数学基础。 ·             第二部分是第4-7章,主要讨论数据模型,主要包含三方面的内容:一是统计中最经典的线性回归和逻辑回归模型;二是计算机估算模型参数的随机梯度下降法,这是模型工程实现的基础;三是来自计量经济学的启示,主要涉及特征提取的方法以及模型的稳定性。 ·             第三部分是接下来的8-15章,主要讨论算法模型,也就是机器学习领域比较经典的模型。这三章依次讨论了监督式学习、生成式模型以及非监督式学习。 ·             第四部分将覆盖目前数据科学最前沿的两个领域分别是大数据和人工智能。具体来说,第11章将介绍大数据中很重要的分布式机器学习,而最后两章将讨论人工智能领域的神经网络和深度学习。
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  • 人人都会深度学习之Tensorflow基础入门

    高级课

    人人都会深度学习之Tensorflow基础入门
    21课时 409分钟 张敏
    Tensorflow基础入门视频教程,该课程的目的是帮助广大的深度学习爱好者,逐层深入,步步精通当下流行的深度学习框架Tensorflow。该课程包含Tensorflow运行原理,Tensor上面常见的操作,常见API的使用,公式推导,Tensorboard,张量形状变换,张量上的数据操作,算术操作
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  • 深度学习项目实战-关键点定位视频课程

    高级课

    深度学习项目实战-关键点定位视频课程
    12课时 175分钟 唐宇迪
    购买课程后,可扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 深度学习项目实战-关键点定位课程以人脸关键点检测为背景,选择多阶段检测的网络架构,对于回归以及多label标签问题选择hdf5作为网络的输入数据源,实例演示如何制作多标签数据源并对原始数据进行数据增强。整个网络架构采用三个阶段的模式,从全局检测到单点校准,基于caffe深度学习框架实现一个既准确又的人脸关键点检测模型。对于每一阶段,详解代码中每一行的意义,带领大家一步步完成整个网络模型。
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  • 深度学习图像处理之垃圾分类

    初级课

    深度学习图像处理之垃圾分类
    14课时 162分钟 郭冰洋
    【超实用课程内容】 深度学习在图像处理领域的发展过程; 解析经典的卷积神经网络; 垃圾分类实战。本课程将使用Pytorch深度学习框架进行实战,并在ubuntu系统上进行演示,包括:不同标注文件下的数据集读取、编写卷积神经网络、训练垃圾分类数据集、测试训练网络模型、网络可视化、性能评估等。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/26295 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程2年有效观看时长,但是大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化 下载方式:电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/26295,点击右下方课程资料、代码等打包下载
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9084人学习 2704课时
介绍大数据技术生态圈主流技术框架的应用与发展,介绍如何搭建Hadoop大数据分布式系统集群平台、大数据分布式文件系统HDFS 、大数据分布式并行计算框架MapReduce。 本课程介绍大数据的学习基础。 本课程介绍大数据的背景。 带你深入了解大数据,对大数据有不同的认识。 介绍大数据的基本概念和技术生态圈。 本课程以杨力老师主编的《Hadoop大数据开发实战》为参考,书中详细的介绍了各个步骤,有需要的同学可以留意一下。 该课程的后续课程为杨力老师主讲的《hive大数据离线应用开发》,想要更进一步的同学可以继续观看杨老师的系列视频。
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35314人学习 2477课时
大数据Spark实战视频培训教程:本课程内容涉及,Spark虚拟机安装、Spark表配置、平台搭建、快学Scala入门、Spark集群通信、任务调度、持久化等实战内容。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
¥208.00 拼团
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13177人学习 65课时
Hadoop入门和大数据应用视频教程,该课程主要分享Hadoop基础及大数据方面的基础知识。 讲师介绍:翟周伟,就职于百度,Hadoop技术讲师,专注于Hadoop&大数据、数据挖掘、自然语言处理等领域。2009年便开始利用Hadoop构建商业级大数据系统,是国内该领域早的一批人之一,负责设计过多个基于Hadoop的大数据平台和分析系统。2011年合著出版《Hadoop开源云计算平台》。在自然语言处理领域申请过一项发明专利。新出版书籍 《Hadoop核心技术》 。
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8678人学习 286课时
大数据技术在金融领域的应用与实战视频培训教程,系列课程是CSDN学院主题月专属视频,本期主题为 “金融大数据 ”,内容秉承干货实料的原则,邀请业内顶尖的数据技术讲师,共话大数据平台、Spark部署实践以及实现应用大数据支持业务发展等核心话题,旨在通过来自国内一线互联网公司的实践案例,为开发者提供一个有价值的高效技术交流平台,带你全面了解大数据在金融行业的应用与实战。
¥39.00 免费
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1719人学习 1721课时
本课程以CDH作为大数据平台,详细介绍CDH平台各个组件在生产环境的应用及开发,并结合实际的业务场景,离线数仓,实时数仓,构建企业核心的数据架构。 在实际的工作当中,大数据架构,运维或者开发人员会与多个公司团队合作,ETL团队,爬虫团队,算法团队,运营团队等等,指导大家如何与个个团队打交道,提升工作效率。减少团队之间不愉快的沟通。 希望学习者最好从事过数据库相关工作,有一些 JAVA开发基础,或者有其他工作经验,想学习大数据及数据仓库的同学,对于没有工作经验,或者对开发,数据完全小白的同学,建议先了解相关知识再学习。 本课程的宗旨只有一条,任何学习完本课程的同学,都能熟悉企业主流的数据架构,都有能力维护一个中等HADOOP集群,也就是1P左右的数据的集群或者多个集群。
¥800.00
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94人学习 106课时
课程由猎豹移动大数据架构师,根据Java在公司大数据开发中的实际应用,精心设计和打磨的大数据必备Java课程。通过本课程学习大数据新手能够少走弯路,以最短的时间系统掌握大数据开发必备语言Java,为后续大数据课程的学习奠定了坚实的语言基础。 课程特色 1.课程是由猎豹移动大数据架构师亲自授课 2.课程理论讲解透彻形象,手把手实战操作 3.课程包含大数据开发必备的所有Java知识 4.课程前后连贯、系统完整,不会出现跳讲和断讲 技术说明 1. 语言版本:JDK1.8 2. 开发工具:Eclipse 课程资料 免费提供完整的PPT资料 免费提供完整的Word文档 免费提供完整的随堂笔记 免费提供完整的课程代码 免费提供完整的软件包
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443人学习 832课时
随着大数据技术的不断发展壮大, Hive不再是大数据技术生态圈中一个普通的工具,而是在大数据分析和大数据仓库中占据着几乎不可替代的重要作用,大数据分析中Hive和Hbase、Hive和Spark SQL、Hive和Impala的结合使用愈加紧密,大数据仓库中Hive在数据仓库建模模块的作用暂时无可替代。所以,深入学好Hive是入门大数据分析、大数据仓库最好的选择。
¥199.00
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308人学习 718课时
    本课程中,你将学习到,项目架构搭建,数据生产,数据消费,数据分析,以及数据展示等项目核心业务功能的实现。学习过程中,我们将使用Flume,Kafka,HBase,Hadoop,Echarts,Crontab等大数据框架完成整个业务的实现,并在学习过程中对各个框架的应用和原理进行梳理和剖析。 【视频特点】 通信运营商每时每刻会产生大量的通信数据,例如通话记录,短信记录,彩信记录,第三方服务资费等等繁多信息。数据量如此巨大,除了要满足用户的实时查询和展示之外,还需要定时定期的对已有数据进行离线的分析处理。 电信客服综合案例就是以此为切入点所开发的大数据实战案例。  在本课程中,你将学习到,项目架构搭建,数据生产,数据消费,数据分析,以及数据展示等项目核心业务功能的实现。学习过程中,我们将使用Flume,Kafka,HBase,Hadoop,Echarts,Crontab等大数据框架完成整个业务的实现,并在学习过程中对各个框架的应用和原理进行梳理和剖析。
¥199.00 拼团
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223人学习 253课时
课程由猎豹移动大数据架构师,根据Java在公司大数据开发中的实际应用,精心设计和打磨的大数据必备Java课程。通过本课程学习大数据新手能够少走弯路,以最短的时间系统掌握大数据开发必备语言Java,为后续大数据课程的学习奠定了坚实的语言基础。 课程特色 1.课程是由猎豹移动大数据架构师亲自授课 2.课程理论讲解透彻形象,手把手实战操作 3.课程包含大数据开发必备的所有Java知识 4.课程前后连贯、系统完整,不会出现跳讲和断讲 技术说明 1. 语言版本:JDK1.8 2. 开发工具:Eclipse 课程资料 免费提供完整的PPT资料 免费提供完整的Word文档 免费提供完整的随堂笔记 免费提供完整的课程代码 免费提供完整的软件包
¥12.00
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701人学习 20课时
购买课程后,可扫码进入学习群,获取赵强老师答疑 本系列课程,完全免费,旨在帮助更多的学员了解大数据,包括:基本思想、Hadoop和Spark的基础知识,为进一步学习大数据奠定基础。
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201人学习 804课时
通过此案例可以学习大数据整体开发流程,课程是围绕一个大数据整理流程而做的教学课程,让大家明白大数据不同技术的相互协调,从收集数据,过滤数据,数据分析,数据展示,调度的使用而开发的课程,而且怎么从hadoop,hive应用快速的过度到spark上面而做的整套流程。学完此课程可以企业流程做一个整体的认识。 配套资料-答疑专属答疑群 购买课程后加入qq群 951117762 (备注订单号后四位)
¥198.00 拼团
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278人学习 549课时
如今大数据已经成了各大互联网公司工作的重点方向,而推荐系统可以说就是大数据最好的落地应用之一,已经为企业带来了可观的用户流量和销售额。特别是对于电商,好的推荐系统可以大大提升电商企业的销售业绩。国内外的知名电商,如亚马逊、淘宝、京东等公司,都在推荐系统领域投入了大量研发力量,也在大量招收相关的专业人才。打造的电商推荐系统项目,就是以经过修改的中文亚马逊电商数据集作为依托,并以某电商网站真实的业务架构作为基础来实现的,其中包含了离线推荐与实时推荐体系,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。具体实现的模块主要有:基于统计的离线推荐、基于隐语义模型的离线推荐、基于自定义模型的实时推荐,以及基于内容的、和基于Item-CF的离线相似推荐。整个项目具有很强的实操性和综合性,对已有的大数据和机器学习相关知识是一个系统性的梳理和整合,通过学习,同学们可以深入了解推荐系统在电商企业中的实际应用,可以为有志于增加大数据项目经验的开发人员、特别是对电商业务领域感兴趣的求职人员,提供更好的学习平台。适合人群:1.有一定的 Java、Scala 基础,希望了解大数据应用方向的编程人员2.有 Java、Scala 开发经验,了解大数据相关知识,希望增加项目经验的开发人员3.有电商领域开发经验,希望拓展电商业务场景、丰富经验的开发人员4.有较好的数学基础,希望学br习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员
¥128.00 拼团
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2713人学习 606课时
本课程主要讲解在实际项目开发中,企业构建大数据平台的方案及实战。详细阐述企业级大数据平台的架构设计、机器选型、集群规划、技术选型、资源规划等技术方案。实战演练基于Cloudera Manager(CDH6)安装部署、监控管理、运营维护大数据平台的各个服务组件。从理论经验到实战演练,从设计思想到流程实施,亲力亲测,你也绝对可以。推荐进阶课程:大数据运维尖刀班
¥99.00
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711人学习 188课时
Spark大数据实时分析系统课程旨在帮助同学们收获一份有含金量、能写在简历上的项目经验,课程无死角讲解项目每个环节。课程内容涉及项目业务介绍、技术选型与架构设计、项目的架构演进、手机端到服务端数据流程、日志采集设计与要求、日志采集拓扑结构、线上和本地集群资源规划、项目全流程开发、项目总结、项目面试21问。项目内容比较丰满,零基础的同学可以从基础学到项目,有基础的同学可以直接选择项目学习。
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634人学习 1758课时
本教程为授权出品 一、课程简介 数据仓库(Data Warehouse,可简写为DW或DWH),是面向分析的集成化数据环境,为企业决策制定过程,提供系统数据支持的战略集合,是国内外各大公司正在重点投入的战略级技术领域。 二、课程内容 《大数据电商数仓项目实战》视频教程,从项目架构的搭建,到数据采集模块的设计、数仓架构的设计、实战需求实现、即席查询的实现,我们针对国内目前广泛使用的Apache原生框架和CDH版本框架进行了分别介绍,Apache原生框架介绍中涉及到的技术框架包括Flume、Kafka、Sqoop、MySql、HDFS、Hive、Tez、Spark、Presto、Druid等,CDH版本框架讲解包括CM的安装部署、Hadoop、Zookeeper、Hive、Flume、Kafka、Oozie、Impala、HUE、Kudu、Spark的安装配置,透彻了解不同版本框架的区别联系,将大数据全生态系统前沿技术一网打尽。在过程中对大数据生态体系进行了系统的讲解,对实际企业数仓项目中可能涉及到的技术点都进行了深入的讲解和探讨。同时穿插了大量数仓基础理论知识,让你在掌握实战经验的同时能够打下坚实的理论基础。 三、课程目标 本课程以国内电商巨头实际业务应用场景为依托,对电商数仓的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解,具体指标包括:每日、周、月活跃设备明细,留存用户比例,沉默用户、回流用户、流失用户统计,最近连续3周活跃用户统计,最近7天内连续3天活跃用户统计,GMV成交总额分析,转化率及漏斗分析,品牌复购率分析、订单表拉链表的设计等,让学生拥有更直观全面的实战经验。通过对本课程的学习,对数仓项目可以建立起清晰明确的概念,系统全面的掌握各项数仓项目技术,轻松应对各种数仓难题。 四、课程亮点 本课程结合国内多家企业实际项目经验,特别加入了项目架构模块,从集群规模的确定到框架版本选型以及服务器选型,手把手教你从零开始搭建大数据集群。并且总结大量项目实战中会遇到的问题,针对各个技术框架,均有调优实战经验,具体包括:常用Linux运维命令、Hadoop集群调优、Flume组件选型及性能优化、Kafka集群规模确认及关键参数调优。通过这部分学习,助学生迅速成长,获取前沿技术经验,从容解决实战问题。
¥398.00
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529人学习 40课时
随着大数据与人工智能技术的应用普及,海量多源异构数据急剧增加。传统大数据平台在面临多源异构数据处理时,面临数据采集处理能力不足、数据结构难以统一,数据运维困难等挑战,为企业探索数据价值带来了层层阻碍。那么,有没有办法解决上述问题呢?答案是肯定的,浪潮商用机器有限公司推出的基于POWER9架构的Hadoop+Spark的异构大数据平台,将能轻松应对多样化并发处理任务,实现异构资源灵活调配,为企业提供一个完美的异构大数据解决方案。本次公开课力邀浪潮商用机器的资深专家——刘长生先生,为您带来《异构大数据平台,让多源异构数据融合贯通!》主题分享,详细解读该异构大数据解决方案,诚邀您参加!
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