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01章大數(shù)據(jù)平臺基礎知識
01-01大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境及應用場景
01-02Linux基礎語法操作
01-03Hadoop2.X集群部署和運用
01-04HDFS分布式文件系統(tǒng)介紹及功能
02章數(shù)據(jù)庫知識應用
02-01Mysql安裝配置、用戶及權限管理
02-02Mysql數(shù)據(jù)庫管理及ER圖設計
02-03Mysql表管理、數(shù)據(jù)表查詢
02-04Mysql數(shù)據(jù)庫表的復雜查詢
02-05Mysql內置函數(shù)、存儲過程
02-06Mysql綜合案例分析應用
03章大數(shù)據(jù)倉庫知識應用
03-01Hive架構原理和技術方向
03-02HiveQL數(shù)據(jù)查詢、函數(shù)（聚合函數(shù)、窗口函數(shù)、UDF）
03-03Hbase表設計及數(shù)據(jù)查詢
03-04Sqoop數(shù)據(jù)傳遞及綜合案例
03-05商業(yè)應用案例—寬表設計與用戶畫像
03-06商業(yè)應用案例—網站流量分析與頁面運營
04章數(shù)學及統(tǒng)計基礎知識
04-01微積分：函數(shù)、極限、微分及其應用、定積分等
04-02線性代數(shù)：矩陣的初等變換與向量組的線性相關性
04-03描述性統(tǒng)計：數(shù)據(jù)的度量、集中趨勢、離散程度、偏態(tài)與峰態(tài)
04-04抽樣估計：統(tǒng)計量、抽樣分布、正態(tài)分布與與中心極限定理
04-05假設檢驗：P值檢驗、單樣本T檢驗、兩獨立樣本T檢驗
04-06方差和相關分析：單因素方差分析原假設和兩個變量間線性關系的方向
04-07回歸分析：一元線性回歸模型、多元回歸模型、邏輯回歸模型
05章Python機器學習
05-01Python介紹及基礎語法
05-02NumPy和Pandas數(shù)據(jù)清洗和集合
05-03時間序列數(shù)據(jù)分析和數(shù)值預測型回歸
05-04樸素貝葉斯、支持向量機、決策樹算法實現(xiàn)
05-05集成學習、KNN、聚類算法實現(xiàn)
05-06關聯(lián)規(guī)則、協(xié)同過濾、文本挖掘算法實現(xiàn)
06章Python可視化和深度學習
06-01深度學習應用：圖像語音自然語言處理
06-02反向傳播及迭代優(yōu)化；梯度下降
06-03深度學習框架Tensorflow基礎概念計算圖session
06-04Tensorflow Slim 圖像分類庫
06-05描述性統(tǒng)計圖表可視化
06-06社會網絡分析可視化
07章大數(shù)據(jù)平臺分析Spark工具
07-01Scala控制結構和函數(shù)、元組和映射
07-02繼承、特質、高階函數(shù)、集合、模式匹配和樣例類
07-03Spark與MapReduce對比及優(yōu)化
07-04Spark內核、Spark Streaming 實時流計算
07-05Spark MLlib 機器學習（聚類，分類，推薦系統(tǒng)，文本挖掘等）
07-06Spark GraphX 圖計算和PySpark運用
08章大數(shù)據(jù)綜合案例分析
08-01基于大數(shù)據(jù)平臺的互聯(lián)網金融監(jiān)管實戰(zhàn)
08-02高速公路大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)
08-03電力大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)
08-04大數(shù)據(jù)分析項目設計并答辯