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內容較全，技術深，涉及JavaEE架構級技術，分布式高并發技術，云計算架構技術，云計算技術，云計算架構技術等。
發布時間:2023-10-09 11:45:49來源：尚訓網綜合
目前在讀或應往屆大學生，想要提升自己的能力。
對python知識操作感興趣，想投身學習的人。
打算轉行或者待業人員，渴望得到高薪的工作
內容較全，技術深，涉及JavaEE架構級技術，分布式高并發技術，云計算架構技術，云計算技術，云計算架構技術等。
提供真實的大數據云計算開發部署環境，學員可以擁有幾十臺主機節點以完成開發部署試驗。
達內強大的TMOOC + TTS8.0在線教學平臺，為學員提供線下學習，線上輔助的雙模式教學體驗。
達內教師
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大數據是海量數據存儲和處理的技術，近幾年隨著互聯網、移動互聯網的發展，產生了大量的數據，而傳統的基于數據庫、數據倉庫的數據存儲和處理技術已經很難在可接受的時間和空間下完成對這些數據的存儲和處理，因此，大數據技術應運而生了，大數據技術基于分布式的架構，實現了近乎無限的存儲和處理的能力，為海量數據的存儲和處理提供了新的可能。而正是基于這樣的能力，越來越多的基于大數據的個性化的服務也開始大量的出現。接下來我們看一看上海黃浦區達內大數據分析培訓專業嗎?
課程簡介
達內教育開設的Java大數據培訓班，課程內容覆蓋Java語言基礎、JavaEE深度開發、互聯網架構開發、大數據開發、算法數據挖掘分析等Java大數據全棧技術內容，解決學員Java大數據的學習需求，滿足學員高薪就業所需技術廣度。
課程特色
1.全棧式技術覆蓋
2.原理級深度講解
3.企業級項目實戰
4.真實云開發環境
教學優勢
大數據云計算課程體系
內容較全，技術深，涉及JavaEE架構級技術，分布式高并發技術，云計算技術，云計算架構技術等。
“云計算云主機”試驗環境
提供真實項目的大數據云計算開發部署環境，學員可以擁有幾十臺主機節點以完成開發部署試驗。
O2O雙模式教學體驗
達內強大的TMOOC+TTS8.0在線教學平臺，為學員提供線下學習，線上輔助的雙模式教學體驗。
授課內容
JavaSE階段
| 課程模塊 | 課程內容 | 學習內容 |
| Java基礎 | Java簡介 | Java發展歷程、Java的技術結構、JDK的下載及安裝、HelloWorld入門案例 |
| Java基本語法 | 關鍵字、標識符、注釋、字面量、進制及其換算、變量、數據類型及其轉換、運算符、流程控制、數組、二維數組、方法 | |
| 面向對象 | 面向對象與面向過程比較、類與對象的關系、成員變量與局部變量、構造方法、this關鍵字、代碼塊。面向對象的特征（封裝、繼承、多態）、super關鍵字、權限修飾符、方法的重寫static、final、abstract、接口、內部類、包、垃圾分代回收機制 | |
| API（一） | Object、String、Pattern、包裝類、Math、BigDecimal、Date、Calendar | |
| API（二） | 異常、集合、Map、泛型、迭代器、比較器 | |
| Java增強 | API（三） | IO、線程、套接字 |
| API（四） | 反射、注解、斷言 | |
| jvm參數 | jvm內存大小調節、常見回收機制 | |
| JDK8的部分特性 | 接口中的默認方法、Lambda表達式、函數式接口、時間包 | |
| Git版本控制 | 版本控制概念、Git發展歷史、Git安裝配置、Git版本庫管理、Git版本控制、Git遠程倉庫、Git分支管理、Git標簽管理、碼云介紹 |
JavaWeb階段
| 課程階段 | 學習 |
| XML | XML的概念與基本作用、XML語法、XML解析介紹、DOM4J解析XML |
| HTML/CSS | HTML介紹、HTML文檔結構、HTML語法、HTML標簽技術（超鏈接、列表、表格、圖像、表單等），CSS介紹、CSS導入方式、CSS選擇器、CSS布局、CSS樣式屬性。完成EasyMall項目靜態頁面 |
| JavaScript | JavaScript語法、數據類型、運算符、流程控制、數組、函數、JavaScript內部對象、自定義對象，DHTML編程、DOM介紹，DOM編程（使用DOM操作HTML文檔）。完成EasyMall靜態頁面中的js腳本 |
| Jquery | Jquery對象、Jquery選擇器（ID、元素、class、層級等）的使用、Jquery案例（用戶列表增、刪、改、查）、Json的對象轉換、Jquery AJAX的實現。完成EasyMall靜態頁面中的jquery腳本 |
| MySql | 數據庫介紹、MySQL安裝與配置、數據庫增刪改操作DDL語句使用、表增刪改操作DML語句使用、表查詢操作DQL語句使用，數據備份及恢復、多表設計、多表查詢。完成EasyMall中數據庫的設計 |
| JDBC | JDBC介紹、JDBC入門，JDBC核心API介紹，JDBC的CURD操作防止SQL注入及PrepareStatement使用，使用批處理。連接池的介紹、自定義連接池，常用的開源連接池C3P0的介紹及使用。 |
| Tomcat/HTTP | WEB服務器介紹、Tomcat的安裝與啟動、Tomcat的體系結構、組織WEB應用目錄與在Tomcat中發布WEB應用程序的方式、配置WEB的主頁、使用Tomcat配置虛擬主機、HTTP協議詳解 |
| Servlet | Servlet介紹、開發Servlet程序、Servlet生命周期、Servlet調用分析、Request及Response的使用、ServletConfig使用，ServletContext使用（作為域對象使用、配置系統初始化參數、獲取web資源）。AJAX介紹、XMLHttpRequest對象詳解。完成EasyMall用戶注冊模塊 |
| Cookie/Session | 會話技術介紹、Cookie介紹及Cookie的使用、案例之Cookie實現記住用戶名，Session的使用及Session的原理，案例之利用Session實現登陸功能及驗證碼校驗。完成EasyMall用戶登錄模塊 |
| JSP/EL表達式/JSTL標簽庫 | JSP介紹、JSP表達式、JSP腳本片段、JSP聲明、JSP注釋、JSP中的9個內部對象和作用，EL表達式簡介，EL獲得數據、EL執行運算、EL內置對象，page指令及其重要的屬性，JSP中的include指令、pageContext對象的詳細講解。JSP動作標簽介紹。JSTL標準標簽庫的介紹及使用。完成EasyMall動態頁面 |
| MVC設計模式/三層架構 | JavaEE開發模式介紹、MVC軟件設計模式介紹、JavaEE經典開發模式重構EasyMall項目、工廠設計模式介紹、工廠設計模式的應用。層與層之間的耦合與解耦。重構EasyMall為三層架構 |
| 過濾器/監聽器 | Servlet Listenert監聽器介紹及使用、Servlet Filter過濾器介紹、過濾器生命周期。30天內自動登錄功能的實現，全站亂碼處理功能實現。完成EasyMall全站過濾器、自動登錄等功能 |
| JavaWeb高級開發技術 | 泛型、注解、內省、動態代理、枚舉、AOP原理及實現。完成EasyMall改造實現AOP |
| 數據庫高級開發技術 | 事務概述、事務的隔離級別、事務控制、更新丟失。完成EasyMall中商品相關模塊 |
| EasyMall項目開發 | EasyMall是一個典型的互聯網電子商務系統，在WEB學習階段，通過所學習的WEB技術，實現EasyMall商城中包括用戶注冊、用戶登錄、用戶注銷、商品添加、商品刪除、商品修改、商品列表、商品詳情等功能。在實現商城相關功能的過程中，熟悉并掌握WEB開發相關技術、架構思想、項目開發流程、版本控制等內容。整個項目貫穿于整個WEB學習階段，通過項目貫穿課程教學，通過應用引導學員學習 |
JavaEE框架階段
| 課程階段 | 課程內容 |
| Spring | Spring IOC基礎、Spring的工廠模式(靜態工廠、實例工廠、Spring工廠)、Spring依賴注入（構造器注入，set注入）、Spring的注解形式、Spring AOP原理及實現、Spring 整合JDBC、JDBCTemplate、Spring聲明式事務處理、事務的回滾策略等 |
| SpringMVC | SpringMVC原理、SpringMVC簡單參數封裝、復雜參數封裝、值傳遞的原理、SpringMVC的注解形式、日期格式類型轉換、文件上傳、頁面訪問控制( 轉發和重定向 )、RESTFUL結構 |
| MyBatis | MyBatis原理、DQL映射、DML映射、復雜結果集映射、參數傳遞（注解形式和MAP形式）、結果集封裝原理、動態SQL的拼接、字符轉義、MyBatis的接口實現、代碼自動生成工具、關聯關系的講解、Spring+SpringMVC+MyBatis整合（SSM整合） |
| EasyMall項目重構及開發 | 通過框架技術重構在JavaWeb階段實現的EasyMall項目，通過對比使學員們理解使用框架的好處，熟悉框架的搭建和使用，理解框架整合方式、了解框架下業務開發流程。并進一步實現EasyMall中的購物車模塊、訂單模塊、在線支付、銷售統計等模塊 |
| Springboot | springboot基礎，搭建，springboot組合注解運行原理，springboot的web開發，spring data JPA，聲明式事務 |
| SpringBoot重構EasyMall項目 | 通過SpringBoot重構EasyMall項目 , 加深對SpringBoot的理解，實現購物車、訂單、在線支付等功能模塊的實現 |
大數據互聯網架構階段
| 課程階段 | 課程內容 |
| Linux | 大數據生產環境需要在Linux下部署，大數據開發人員必須對Linux系統有相應的了解。學習內容包括Linux操作系統的安裝配置、文件系統管理、用戶及用戶組管理、進程管理、資源管理、vim編輯器使用、Linux下軟件安裝、shell編程等內容 |
| 云平臺使用 | 才高大數據課程采用全云化教學，講師授課、學員學習、練習、項目運行部署、性能測試等都在真實云平臺上進行，完全模擬企業真實環境。此處講授云平臺的使用 |
| Redis、Redis與SpringBoot整合 | redis簡介，雪崩/緩存擊穿，hash、string、list、set、zset、jedis數據分片，jedis數據分片連接池，jedis的hash一致性，redis主從復制，哨兵集群，redis-cluster，redis集群的槽道 |
| MycatMycat與SpringBoot整合 | mycat簡介，mysql主從復制，mycat讀寫分離，mycat配置詳解 |
| Rabbitmq、Rabbitmq與SpringBoot整合 | rabbimq消息隊列，connection，channle，exchange，消息生產者和消費者，消息傳遞simple模式，work模式，publish模式，routing模式，topic模式，秒殺案例 |
| Lucene | lucene概述，分詞系統，索引概念，倒排索引，索引創建，索引刪除，索引更新，詞項搜索，布爾搜索，范圍搜索，前綴搜索，多關鍵字搜索，模糊搜索，通配符搜索 |
| ElasticSearchES與SpringBoot整合 | 搜索系統概括，搜索引擎框架，solr安裝與配置詳解，elasticseacher安裝與配置詳解，集群搭建 |
| 爬蟲 | jsoup爬蟲，爬取網站，爬取頁面，爬取二次提交數據，爬取定位信息，模擬瀏覽器頭爬取網站，爬取京東數據落地數據庫 |
| Ngnix | http服務器，反向代理，入門配置，server配置，location匹配，負載均衡輪詢、權重、session黏著，hash取余 |
| Easymall項目整合 | 整合springboot開發系統，整合redis，mycat，Ngnix負載均衡，rabbitmq消息隊列，lucene搜索技術；jsonp，httpclient跨域訪問，調用服務使用互聯網架構技術，將EasyMall項目重構為分布式技術架構的大型電商項目，可承受高并發，具有高可用的特點。后臺商品管理：負責商品的增刪改查，圖片上傳，商品分類樹、前臺系統：商品前臺分類樹，商品查看，登錄，購物車，訂單頁面跳轉、登錄頁面：負責用戶登錄，解決session集群共享、購物車：負責購物車商品管理、訂單：負責訂單提交，定時任務的處理、功能搭建：sso單點登錄，cart購物車系統，order訂單系統，manage后臺系統，web前臺系統 |
| SpringCloud微服務整合 | 微服務概括springcloud-config：分布式配置中心組件，支持配置文件放在配置服務的內存中，也支持放在遠程Git倉庫里、springcloud-eureka：服務治理組件，可以管理微服務群體的所有服務調度、springcloud-ribbon：負載均衡組件，服務調度中高可用，輪詢訪問、springcloud-hystrix：斷熔器，異常錯誤等處理的組件、springcloud-zuul：網關組件，可以用于服務調度的路由轉發和過濾等作用、springcloud-feign：基于接口調用rest的組件、springcloud微服務框架重構EasyMall項目 |
大數據框架階段
| 課程模塊 | 課程內容 | 學習內容 |
| 大數據高并發基礎 | 大數據java加強 | 學習java中關于Concurrent高并發包、NIO、序列化反序列化（AVRO）、RPC等相關知識，掌握zookeeper、sqoop等大數據領域常用工具原理及使用，為后續大數據課程學習、分布式理論理解打下基礎 |
| 大數據離線數據分析 | Hadoop | Hadoop是知名的大數據處理工具，包括分布式數據存儲系統 HDFS、分布式數據計算框架MapReduce和資源協調框架Yarn三大組件。HDFS: 詳細講解HDFS使用方式、存儲機制、可靠性增加、上傳、下載、刪除等實現原理、Java開發Api開發插件等內容。MapReduce: 詳細講解MR理論基礎、開發方式、序列化機制、分區機制、Combiner機制、shuffle詳細流程、MR案例、MR性能優化等內容。Yarn: 介紹Yarn資源協調框架的基本原理、使用及調優。Hadoop是大數據生態中知名的組件，在行業中應用廣泛，是學習大數據重要的技術之一 |
| Flume | Flume是大數據生態環境中流行的日志收集框架，基于其靈活的可廣泛配置的使用方式及優良的效率被廣泛的應用在大數據生產環境中。課程中詳細講解了Flume的Source、Channel、Sink、Selector、Interceptor、Processor等組件的使用。并通過美團應用案例，展示了Flume企業級應用場景的實現方式，并在后續項目中有大量的應用 | |
| Hive | Hive是基于Hadoop的數據倉庫工具，通過將結構化的數據文件映射為HIVE中的表，并提供類SQL的語法實現數據處理。學習內容包括hive的安裝配置、hive的元數據庫、hive的內部表外部表、hive的分區表、hive的分桶表、hive的語法、hive的UDF等內容 | |
| Hbase | HBase是一種分布式、面向列的基于hadoop的非關系型數據庫，合存儲半結構化、非結構化的數據，基于其優良的設計，可以提供良好的實時數據存取能力，并提供更好的橫向擴展能力，在企業級大數據開發中占用重要地位。課程中詳細介紹了Hbase使用方式、Hbase邏輯結構、Hbase的理論基礎-LSM樹、Hbase的實現原理、Hbase表設計原則等內容，從理論到實踐講解Hbase相關知識 | |
| Zebra 項目 | 項目名稱：zebra電信日志數據分析項目業務背景：電信行業通過大量的電信基站為移動設備提供3G、4G網絡信號，在移動設備通過基站訪問網絡的過程中，基站將會記錄所有的訪問數據，此項目通過大數據離線分析技術分析這些日志，得到相關的業務結論指導行業改進。學習目標：通過學習zebra電信日志分析項目，掌握企業級大數據離線分析技術應用的技術：flume收集日志，采用三層結構實現日志收集聚集較終持久化到hadoop hdfs中并實現日志收集過程中的失敗恢復及負載均衡；hadoop hdfs分布式存儲收集到的日志數據 ，hadoop mapreduce進行日志清洗、格式轉換；hive進行日志處理、業務規則計算，按照不同維度分時段統計應用受歡迎程度、網站受歡迎程度、小區上網能力、小區上網喜好等信息；sqoop技術將處理完成的結果導出到關系型數據庫；ECharts通過web技術實現結果數據的可視化；Zookeeper作為集群協調、集群狀態監控工具 | |
| 大數據實時數據分析 | Storm | Storm是大數據行業中流行的大數據實時分析框架之一，是一個分布式的、高容錯的實時計算系統，能夠實現具有可靠性保障的分布式實時數據處理，在行業中廣泛應用。在課程中講解包括Storm基礎、可靠性增加、并發控制、實現原理、Topology、StormSpout、StormBolt、StormStream行業應用等相關內容 |
| Kafka | Kafka是一種具有高吞吐能力的分布式發布訂閱消息系統，具有傳統消息隊列相關特性，此外具有一些獨特的設計，可以實現分布式持久化的消息隊列，在實時處理過程中通常用做數據緩存，為實時處理系統提供緩沖能力。在課程中包括kafka的安裝配置、基本概念、實現原理、可靠性保障等相關理論及應用相關內容 | |
| 分布式編程思想 | 大數據問題的本質是海量數據，大數據解決方案的核心理念是分布式，分布式場景有其獨特的問題、解決方案、設計思想，本節通過討論分布式在各種技術背景、業務場景下的應用，揭示分布式技術的原理及應用原則 | |
| 網站流量分析項目 | 項目名稱：電商網站流量分析項目學習目標：通過電商網站流量分析項目掌握企業級大數據離線分析、實時分析的的架構設計、技術應用及業務開發流程業務背景：網站在運營過程中除了產生大量的業務數據外還會產生大量的用戶行為數據，包括用戶訪問網站時鼠標點擊、瀏覽器信息、會話信息、語言環境、所處地域等相關信息，網站流量分析項目通過大數據離線、實時分析技術，分析產生的大量行為數據，得到網站運行方關注的各項業務指標數據，引導網站改進其頁面布局、廣告投放等相關運營行為，提升網站運行效率。應用的技術：通過在網站的前臺頁面中進行js埋點收集用戶訪問網站的行為信息；通過Ngnix和Tomcat服務器集群收集用戶產生的行為數據，并通過Flume來進行收集、匯聚數據并分發到HDFS和Kafka為離線分析和實時分析提供數據來源；離線分析中通過MR、Hive等技術實現業務指標的離線計算，并通過Sqoop導出結果數據到關系型數據庫；實時分析中通過Storm消費Kafka中的數據實現實時計算，中間數據通過HBase進行存儲，結果數據通過JDBC寫出到關系型數據庫中；較終通過大數據可視化技術將結果數據展示給較終用戶。計算指標包括網站的 PV、UV、VV、Bounce Rate、獨立 ip、平均在線時長、新獨立訪客、訪問深度等信息。整個系統分為數據收集、數據傳遞、數據分析三部分，數據分析又分為離線數據分析和實時數據分析，應對數據分析的不同的實時性需求 | |
| 大數據內存計算框架 | SCALA | Scala是一門函數式編程的語言，是學習Spark的基礎，并在其他場景下也有廣泛應用。Scala是一門多范式的編程語言，集成面向對象編程和函數式編程的各種特性。Scala視一切數據類型皆對象，且支持閉包、lambda等特性，語法簡潔。Scala使用Actor作為并發模型，與Akka框架自然契合，是一種基于數據共享為主要機制的并發開發模式。Scala語言靈活、代碼簡介、高并發處理機制優良，特別適合于復雜的函數型計算，是Spark學習的基礎語言。Scala的語法內容包括：方法定義、變量、字符串、泛型、Option、集合、程序控制結構、匿名函數、類、Class Case樣例類。模式匹配、traits、extends、函數式編程、高階函數、AKKA編程等內容。學員學習完成后可以掌握Scala這門語言，并理解函數式編程這種編程范式 |
| SPARK | 知名的內存計算框架，可用來構建大型的、低延遲的數據分析應用程序，在迭代處理計算方面比Hadoop快100倍以上。Spark構建了自己的整個大數據處理生態系統，如流處理、圖計算、機器學習、類SQL查詢等方面都有自己的技術，并且是Apache項目。基于其良好的設計、超強的性能、良好的編程接口、豐富的生態體系，在大數據開發領域發展迅速，特別是較近幾年在國內的大數據開發領域中得到了廣泛的應用。內容包括SparkCore：Spark核心計算模型。包括Spark基礎、RDD彈性分布式數據集、DAG有向無環圖、Spark原理（懶執行機制、寬依賴、窄依賴、Transformation類型方法、Action類型方法、流水線優化、Shuffle過程等）、Spark中的函數等內容，通過學習可以掌握Spark核心計算機制。SparkSQL: 基于Spark的SQL編程接口，可以實現在Spark中通過類SQL的方式操作數據，因其基于性能優良Spark工作，性能相對于Hive有大幅提升SparkStreaming：基于Spark實現的流式計算，相對于Storm在吞吐率、可靠性增加、開發便利程度上都有質的飛躍SparkMllib：基于Spark的機器學習相關組件，可以實現海量數據下的機器學習 | |
| 推薦系統項目 | 學習目標：通過學習推薦系統項目掌握推薦系統相關算法、了解海量數據場景下自動化推薦技術、提升綜合運用大數據技術的能力、提高對算法、WEB技術、互聯網架構等技術的應用能力，實現企業級大數據開發的架構設計、需求分析、業務實現等環節，掌握大數據技術的綜合運用能力。業務背景：在線學習網站在運營時產生了大量用戶的訪問、瀏覽、購買課程、支付等相關數據通過這些數據為用戶精準推薦相關產品，提升網站的用戶體驗。應用的技術：綜合應用之前所學技術實現，包括大數據離線分析技術、大數據實時分析技術、WEB技術、可視化技術、算法、機器學習等技術實現該項目。主要過程包括：收集業務系統數據庫中結構化數據、日志系統中的行為數據，構建基于hive的數據倉庫，基于數據倉庫中的基礎數據，利用推薦算法實現基于商品的推薦系統，為在線學習網站推薦提供支持 | |
| Python爬蟲、數據可視化 | Python語言及爬蟲 | Python是一種腳本化語言，具有簡單易用、天然開源、生態豐富、應用范圍廣泛的特點。在大數據技術中，數據獲取是第一步驟，其中利用爬蟲獲取互聯網中公開的數據是一種非常常見的場景。Python爬蟲技術在爬蟲領域具有很廣泛的應用，課程中將介紹Python的基本語法、基于Python的爬蟲實現、Scrapy、PySpider等爬蟲框架，使學員具有基于Python的爬蟲開發能力 |
| 數據可視化 | 數據可視化技術是大數據處理過程中的結果展示相關技術，通過相關工具將分析結果展示為直觀的、美觀的圖形頁面，為較終用戶提供展示效果。內容包括：利用Echarts等Web前端技術實現大數據可視化 利用相關大數據可視化工具實現大數據可視化等內容 |
數據挖掘與機器學習算法階段
| 課程模塊 | 課程內容 | 學習內容 |
| 算法基礎 | 統計學基礎 | 統計學是關于認識客觀現象總體數量特征和數量關系的科學。學習本課程的目的在于使學生掌握收集、處理、分析、解釋數據的能力，并能從數據中得出結論或結果。能夠通過搜集、整理、分析統計資料，認識客觀現象數量規律性，并應用于所專修的專業領域去解決實際問題 |
| R語言基礎 | R是用于統計分析、繪圖的語言和操作環境，它是一個用于統計計算和統計制圖的工具 | |
| 算法模型 | 回歸模型 | 回歸模型研究的問題 因變量（y）和一個或多個自變量（x）的函數關系，可以用于預測，是現代預測學的基礎。此外也可以用于分類。學習的算法有：較小二乘回歸、逐步回歸、嶺回歸、LASSO回歸、LAR回歸等 |
| 正則化模型 | 正則化模型的思想是基于一個基礎模型（比如較小二乘回歸）引入懲罰措施，目的是使模型具有更好的泛化能力 | |
| 決策樹模型 | 數據挖掘中決策樹是一種常用算法模型，既可以用來作預測，也可以用于數據分類。決策樹建立的模型不是函數式，而是一個決策樹，易于理解。學習的算法有：ID3算法樹、C4.5算法樹、CART算法樹等 | |
| 判別模型 | 判別模型模型的特點基于樣本數據建立判別函數，通過判別函數判別新樣本的類歸屬問題。學習的算法有：Fisher判別、K-較近鄰判別法等 | |
| 集成模型 | 集成模型的特點將多個弱模型組合在一起。所以可以提高模型的精度和準確度。所以深受歡迎。學習的算法有：Bagging算法、Boosting 算法、Random Forest算法等 | |
| 聚類模型 | 聚類算法的特點一般是基于距離度量來對數據做聚類分析。學習的算法有：層次聚類法、K-Means聚類等 | |
| 貝葉斯模型 | 貝葉斯模型的核心思想是基于貝葉斯公式（定理），是一個種概率模型，可以應用自動推理，文本分析等領域。學習的算法有：樸素貝葉斯分類器、貝葉斯信念網絡等 | |
| SVM模型 | 支持向量機主要解決分類問題，擅長處理高維數據，多應用于模式識別領域，比如手寫體識別，圖片識別等場景 | |
| 推薦系統模型 | 主要基于ALS算法實現基于用戶的推薦和基于物品的推薦。推薦系統模型是購物平臺或新聞訊息平臺使用較多的一種模型實現 |
上海黃浦區達內大數據分析培訓 學校信息：上海黃浦區延安東路達內教育 咨詢電話：
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