郑州云和数据
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郑州人工智能培训班

大数据+人工智能+云计算不分家
实施大数据战略,加快建设数字
  • 大数据的核心是数据的价值化,整个大数据技术体系紧紧围绕数据展开。大数据的产业链包括数据的采集、存储、安全、分析和应用,其中大数据分析是大数据价值化的重要手段。
  • 每年将新增数十万个大数据相关的工作岗位、在2019年清华大学计算机系教授武永卫曾言:“当下数据人才约有30万,未来3-5年人才需求量将达到180万。
  • 云和数据的大数据课程包含了云计算和人工智能开发课程让你所学知识更成体系更加实用,更能为企业所青睐。
大数据主流技术
大数据主流技术 - 数据采集
  • 使用Flume,可进行流式日志数据的收集。
  • 使用Sqoop可以交互关系型数据库,进行导入导出数据。
  • 使用爬虫技术,可在网上爬取。
大数据主流技术 - 数据存储与管理
  • 数据利用分布式文件系统HDFS、HBase、Hive,实现对结构化、半结构化和非结构化数据的存储和管理。
大数据主流技术 - 数据处理与分析
  • 利用分布式并行编程模型和计算框架,结合机器学习和数据挖掘算法,实现对海量数据的处理和分析。
大数据主流技术
  • 金融
    高频交易,市场舆情分析
    信贷风险分析等
  • 医疗
    流行病预测,智慧医疗
    健康管理等
  • 物流
    智慧物流,包括成本控制
    风险管理等
  • 互联网
    用户画像,个性化推荐
    广告投放等
  • 教育
    在线教育、适应性教学
    教学规律发现等
  • 城市
    智慧交通,城市规划
    智能安防等
需求爆发式增长,钱途无量
课程定位与培养目标
  • 云和数据是腾讯云认证服务一级运营商,百度、华为合作伙伴。以百度人工智能、华为大数据为基础,腾讯云、百度云、亚马逊云、5G技术为支撑,打造大数据+人工智能专精课程。通过6个月精细化学习和ICT企业原厂项目综合实战,培养出符合信息产业、信息技术发展需要的大数据人工智能工程师。学习完毕具备大数据采集、存储、清洗、分析、综合治理的能力,掌握人工智能的核心技术机器学习,相当于2年以上的工作经验。
这门课程适合谁
紧贴企业需求 打造独特的课程模式
  • 贴心的教学模式 拒绝双元教学,全程面授
    拒绝大班授课,小班制教学,每班<=25人
    拒绝“放羊式“管理,完善学习管理体系
  • 专业的课程内容 120天“纯大数据”课程,直击大数据工程师岗位核心需求。
    实战项目贯穿,涵盖金融,电商,交通,安平等各个领域。
课程体系再度升级 专注市场需求
阶段
阶段课程:大数据开发语言基础
主要内容:基本程序逻辑、面向对象深入、异常处理机制、常用类、集合&泛型、多线程、MySQL基础、远程仓库、DDL/DCL/DML/DQL、SQL优化、批量处理事务DBUtil、Git管理文件版本、pom.xml详解。
核心能力培养:掌握Java核心技术、掌握MySQL数据库、掌握利用JDBC操作数据库。
第二阶段
第二阶段课程:离线场景下的数据存储和计算
主要内容:企业常用Linux命令、awk,sed,seq,xargs进阶命令、HDFS分布式文件系统、MapReduce并行计算、Yarn资源分配、Hive数据仓库、Flume日志实时采集、Sqoop数据导入导出工具。
核心能力培养:掌握Hadoop生态技术栈:HDFS,MapReduce,Yarn,Zookeeper,Hive,Flume,Sqoop等,掌握ETL技术:Kylin、kettle等、BI工具:Superset、Echarts。 项目实战:企业级电商大数据分析系统之离线数据仓库项目、客快物流大数据项目。
第三阶段
第三阶段课程:数仓建设和实时检索
主要内容:Redis概述、Redis事务、Jedis和Spring整合、Hbase整体架构、API的使用方式、数据结构检索与搜索原理、search搜索相关算法、kafka安装和使用、kafka运行流程和文件存储、分区原则、消息可靠性。
核心能力培养:掌握No SQL数据库:Redis,HBase,掌握数据仓库设计和建设,掌握实时检索Elastic Search技术。
项目实战:车联网实时检索项目
第四阶段
第四阶段课程:Scala编程&Spark分布式计算框架
主要内容:Scala概述、Scala程序逻辑、Scala面向对象编程、 隐式转换、Scala集合、函数式编程、单向环形链表、约瑟夫问题、Spark概述、Spark安装和使用、RDD&算子、Spark SQL、DataSet DataFrame 、SparkStreaming、Spark调优。
核心能力培养:掌握Scala语言和算法,掌握Spark分布式计算框架。
项目实战:万网信号大数据项目、智能车流量监控平台项目。
第五阶段
第五阶段课程: 实时计算与数据挖掘
主要内容:Spark MLlib算法、Spark MLlib统计分析、Spark MLlib分类和回归、Spark MLlib聚类和降维、Spark MLlib关联规则与推荐算法、Flink状态管理与恢复、Flink的Time详解、Flink SQL、Flink的事件处理。
核心能力培养:掌握数据挖掘、掌握Flink计算引擎。
项目实战:企业级电商实时数仓项目、推荐系统项目、智慧交通平台。
云和数据优势 助你高薪之路
  • 区域规模更大
    分中心,24000平泛ICT职业教育基地,每年毕业学员超过5000人
  • 原厂资源
    整合华为、腾讯、百度、Amazon、Unity、Oracle、Microsoft等国际企业原厂资源,课程更新频率快
  • 更好的学习
    六位一体教学模式2.0时代,“X+12”教学资源辅助,升职加薪
  • 更好的就业
    全国就业基地,完整的职业素质培养体系,专职专业的就业团队,名企直招助力
  • 国际讲师
    拥有全职讲师50余名,引入美国思科、苹果、Facebook等技术,了解较前沿的ICT技术
  • 技能+学历双证书
    云和卓越工程师计划,毕业后可获得技能证书+21学本科学历证书
大牛师资带你实现
杨老师
大数据讲师、大数据技术总监
  • 14年软件开发和教育培训经验,历任程序员、项目经理、技术总监、讲师,教学主管,教学总监等职位,曾主持和参与10多个大中型项目的研发和实施工作;累计授课10000小时以上,学员已在百度、腾讯,阿里巴巴、搜狐、新浪、用友等企业就职,很多学员已经走向管理岗位。
刘老师
大数据讲师、大数据技术经理
  • 多年开发经验。把控项目质量和项目进度,评估项目风险。负责手机银行和网银的II,Ⅲ类账户开户,销户。以及我的联名账户,网银互联账户的开发和设计工作。
云和数据 华为大数据认证培训中心
云和数据 不一样的底蕴
原厂资源
云和数据给你更好的学习,更好的就业
云和数据 其他机构
多模式教学
除面授课程外,整合来自苹果、Google、Facebook、Cisco的国际师资现场连线授课
单一模式
采用单一的面授课堂或直接视频授课
小班教学
每班不超过40人,讲师因材施教,一对一辅导
大班上课
班级人数太对,老师无法兼顾,学员很难学到真正的技术
企业真实项目
云和数据与百度和世界工厂网合作植入真实企业项目
非真实项目
模拟项目教学,学员一旦面临实际问题就无法解决
就业服务完善
专职专业的就业团队提供终身制就业服务,随时保驾护航
无就业保障
只管教学,不管就业,就业毫无保障
X+12一站式职业教育体系
X+12一站式职业教育体系5-6个月脱产线下学习保障,12个月在线学习保障在职加薪
填鸭式教学
课程不深入一味填鸭式教学,学员毕业后就不再管,不利于长远发展
课程实时更新
每2月一次课程大纲更新,每6月一次大更新迭代,匹配企业刚需
课程一成不变
课程更新慢或完全不更新,跟不上新技术,学员无法满足企业需求
学历+技能双证书
参加卓越工程师计划,毕业即可获得技能证书+21学本科学历证书
单一技能证书
只有技能培训,无法提历
完整化、系统化、全方位培训,保障
集团自建园区 区域规模更大
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郑州市python培训学校报名电话

来源:郑州云和数据时间:2021/11/10 14:59:49 浏览量:146

郑州市python培训学校报名电话,郑州云和数据,作为河南省、更具影响力高新技术企业,专注ICT职业教育、Java、PHP、Web前端、云计算、大数据、电子商务、跨境贸易、网络安全、AI、VR等领域研究与服务。郑州云和教育一直坚持做职业教育,良心教育,采用小班制授课,双师资教学,实时更新的课程体系,大量实践项目,?学员毕业即拥有1-2年工作经验,贴近企业需求,学员就业率和平均薪资在同行业内均处持平水平,因此云和教育成为河南省专业的IT培训机构。

Python常见异常类型详细介绍

在Python中,所有的异常类都是Exception的子类。Exception类定义在exceptions模块中,该模块在Python的内建命名空间中,我们不必导入就可以直接使用。

每次执行程序遇到错误的时候,程序就会引发异常。如果这个异常对象没有进行处理和捕捉,程序就会用所谓的回溯(traceback,-种错误信息)终止执行,这些信息包括错误的名称(如NameError)、原因和错误发生的行号。

下面来列举几个比较常见的异常。

1、NameError

尝试访问一个未声明的变量,会引发NameErroro例如:

print(test)

错误信息如下:

Traceback(most recent call last):

File"C:UsersitcastPycharmProjects异常.py",line 8,in&lt;;module&gt;;

print(test)

NameError:name'test'is not defined

上述信息表明,解释器在任何命名空间里面都没有找到test。

2、ZeroDivisionError

当除数为零的时候,会引发ZeoDioenorr异常。例如:

1/0

错误信息如下:

Traceback(most recent call last):

File"C:UsersitcastPycharmProjectsChapter09异常.py",line 8,in&lt;;module&gt;;

print(1/0)

ZeroDivisionError:division by zero

事实上,任何数值被零除都会导致上述异常。

3、SyntaxError

当解释器发现语法错误时,会引发SyntaxError异常。例如:

demo_list=["a","b","c"]

for i in demo_list

print(i)

在上述示例中,由于for循环的后面缺少冒号,所以导致程序出现如下错误信息:

File"C:UsersitcastPycharmProjectsChapter09异常.py",line 9

for i in demo_list

SyntaxError:invalid syntax

SyntaxError异常是不在运行时发生的异常,它代表着Python代码中有一个不正确的结构,使得程序无法执行。这些错误一般是在编译时发生,解释器无法把脚本转换为字节代码。

4、IndexError

当使用序列中不存在的索引时,会引发IndexErr异常。例如:

demo_list=[]

demo_list[0]

上述示例中,demo_list列表中没有没有任何元素,使用索引0访问列表首位元素时,出现如下错误信息:

Traceback(most recent call last):

File"C:UsersitcastPycharmProjectsChapter09异常.py",line 9,in&lt;;module&gt;;

demo_list[0]

IndexError:list index out of range

上述信息表面,列表的索引值超出了列表的范围。

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