IT在如今确实是一个实现自我快速发展的契机，IT行业包含的内容很多，相对于java、python等领域的人才溢出现状，大数据领域不仅人才稀缺且处于朝阳行业，这也是当下很多人选择进入大数据领域的原因之一。

       时代在发展，你不努力，不进步，最终的结果就是被时代所抛弃。都说选择大于努力，如今“入行大数据”这个机会已经摆在了你的面前，而你准备好去学习了吗？

课程名称：大数据实战班课程

课程推出时间：2018.09.10

课程版本号：6.0

主要针对版本：JDK1.8\CDH2.7.4\Storm1.1.1\Spark 2.1

主要使用开发工具：IntelliJ IDEA

课程介绍：

本课程是基于V5.0的一次重大更新，汇总并收集了大数据学科一年以来15个零基础班级的授课信息、学习信息、就业信息。重新调整了课程的分布情况，新增了大数据综合项目，新增了第四代大数据处理框架FLink，新增了数据库优化，新增了JVM基础及原理，新增了Spark性能调优等内容。课程升级方面，主要对机器学习课程进行了升级，推荐系统项目后置变成7天的丰富课程，提升学员进入机器学习的竞争力，从而更好的从事人工智能领域相关的工作。

整体而言，课程在培养中高级大数据工程师的方向上又前进了一大步。

10年营销推广经验 6年教学经验

工作经历

曾任职于百度公司，高级

运营顾问、百度客户经理、

百度商学院讲师等岗位。

一线设计精英担纲课程讲师

       天琥通过“面试、项目测试、复试、试讲、教研培训”五大步骤严格选拔设计讲师，确保每位讲师都拥有丰富的项目经验。

       进入天琥的他们大多是来自4A广告公司的一线设计精英、知名设计总监、艺术院校教授。他们凭借自身强大的项目经验，手把手教授学员，让学员迅速掌握项目精髓。

在培训前要做好职业规划。如果想有个好的发展前景，合理的职业规划必不可少。参加培训前，需要做好职业规划，选择一个最适合自己发展的技术课程学习。

文本挖掘(TD)的方式和目标是多种多样的，基本层次有：

关键词检索：最简单的方式，它和传统的搜索技术类似。

挖掘项目关联：聚焦在页面的信息(包括关键词)之间的关联信息挖掘上。

信息分类和聚类：利用数据挖掘的分类和聚类技术实现页面的分类，将页面在一个更到层次上进行抽象和整理。

自然语言处理：揭示自然语言处理技术中的语义，实现Web内容的更精确处理。