大数据的发展前景巨大，给予了从业者更多的发展机会，那么对于求学者而言，该如何快速的完成转型呢？相信很多求学者都知道，大数据包含的内容很多，自学的难度也比较大，因此，参加大数据培训班似乎成为了众多求学者的一个首选，那么，参加大数据培训班有哪些优势呢？能否快速完成转型呢？

课程介绍：大数据实时处理–基于Spark的大数据实时处理及应用技术

课程中结合实例，介绍图工具GraphX如何发现社交网络中的人际关系，大数据挖掘工具MLlib如何进行商品聚类和电影推荐，以及Streaming流挖掘工具,并探讨了Spark与Docker等云环境下新技术的结合，分析了其应用前景。

本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用Spark实时大数据工具来解决业界的问题，并介绍了Spark生产环境搭建的相关知识。

第一讲 Spark大数据实时处理技术

第二讲 Spark安装配置及监控

第三讲 Scala编程语言使用概述

第四讲 Spark分布式计算框架

第五讲 Spark内部工作机制详解

第六讲 Spark数据读取与存储

第七讲 Spark通信模块和容错机制

第八讲 SQL On Spark

第九讲 Spark流数据处理工具Streaming

第十讲 Spark中的大数据挖掘工具MLlib

第十一讲 Spark大规模图处理工具GraphX

第十二讲 Spark与其他大数据技术的融合与应用

12年设计工作经验 17年教学经验

参与项目

广东省亚运会产品巡展

香港中文大学文物虚拟现实表现

广州水务局京溪污水处理厂

天琥获得办学许可证

办学许可是国家承认民办学校办学的证明，天琥经过严格审核获得办学许可证，

是行业为数不多获得办学许可证的机构。

　　其实大数据已经深深进入到我们的生活中，只是很多人还没有意识到，我们应该都打过车吧，如果出租车公司想要统计在一天当中哪一个小时的出租，跟每一位出租车司机进行深入的沟通，得到数据即缓慢又不够精准，而今天打车APP的软件非常流行，企业可以非常简单的获取这些数据，而企业也需要获取这些数据分析这些数据来根据每一个小时乘车需求量的改变，对出租车的价格进行翻倍调整或者是举行优惠活动。

　　现今，企业的营销模式都在从粗旷式营销转型向精准式营销，因此大数据的人才需求量非常庞大，利用大数据找到自己精准用户，而用户利用大数据找到自己真正想要的，这或许是大数据存在的真正含义吧!

数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的，主要的相关技术：

ID3算法的性能分析：

ID3算法的假设空间包含所有的决策树，它是关于现有属性的有限离散值函数的一个完整空间。所以ID3算法避免了搜索不完整假设空间的一个主要风险：假设空间可能不包含目标函数。

ID3算法在搜索的每一步都使用当前的所有训练样例，大大降低了对个别训练样例错误的敏感性。因此，通过修改终止准则，可以容易地扩展到处理含有噪声的训练数据。

ID3算法在搜索过程中不进行回溯。所以，它易受无回溯的爬山搜索中的常见风险影响：收敛到局部最优而不是全局最优。