大数据，人工智能，深度学习，机器学习课程收集

课程分享涵盖内容

大数据处理工具：Hadoop、Spark、Storm、Hive等配套基础及项目课程；

机器学习类课程：机器学习算法、深度学习算法基础及项目

深度学习类课程：Tensorflow、自然语言处理、机器视觉

 

 

 

 

2017大数据类系列课程1-Kaggle实战

链接：https://pan.baidu.com/s/1eSpCHVG 密码：3e21

 

课程介绍

100%纯实战、每次课都是实际案例，8次课则八大案例，让你过够瘾

第一课 机器学习解决问题综述课（寒）

1.       数据比赛与特征工程/模型调优流程与sklearn、xgboost工具

2. 泰坦尼克号之灾(分类)

3. 自行车租赁量预测(回归) 
第二课 经济金融相关问题 （加）

1. 房价预测：来看看哪些因素会怎么样影响房价与房子出售

2. 伦敦的科学家怎么从新闻预测股市的变化？

 
第三课 CTR预估相关问题（寒）

1. 来自电商的多次点击率预估比赛

2. 从LR/GBDT/RF 到FM与FFM进行CTR预估
第四课 自然语言处理与文本分类（加）

1. KDD2013比赛：判定文章作者

2. 影评数据怎么做情感分析？ 

第五课 能源/资源相关问题 （寒）

1 综合能源案例

2 从开放数据采集、清洗、特征工程到建模，给电力公司预测电能消耗 
第六课 深度学习相关比赛（加）

1. 入门：猫狗分辨

2. 人脸表情识别 

第七课 推荐系统相关比赛（寒）

1. 用户在电商购买团购券概率预测

2. app推荐系统比赛 
第八课 金融风控相关比赛（寒）

1 综合比赛案例

2 从数据清洗(异常点处理与预处理)、特征工程、特征选择、非均衡样本处理到模型融合，解决风控问题

 

2017大数据类系列课程2-小象深度学习

链接：https://pan.baidu.com/s/1kVFQV7D 密码：qh9n

主讲老师：

 

李伟， 美国纽约城市大学博士

研究领域包括深度学习，计算机视觉，人脸计算以及人机交互，即将毕业加入美国顶级云计算平台人工智能研究组。在CVPR，ECCV等顶级会议上发表了多篇学术文章，同时他还是WACV，ACCV，ECCV等重要视觉会议以及MVA，CVIU等期刊的审稿人。

 

课程简介：

 

本次的深度学习课程主要包括三大部分：

     1） 深度学习核心原理。了解深度学习运行的最核心数学原理，从而对后续的知识点扩展，模型设计与优化技能打下基础。

     2） 深度学习知识点连接。会涵盖主流的深度学习研究工程应用中碰到的大部分知识点，与大部分学习资料孤立进行知识点介绍不同，会结合主讲人自身总结找到所有知识点之间的联系，便于系统掌握。

     3） 介绍不同知识点的代表应用。结合所学的原理以及知识点，介绍比较重要的图像和语言方面的应用，如增强学习，迁移学习，GAN等， 方便学员针对自身兴趣的目标进行强化训练。

 

2017大数据类系列课程3-大讲台spark交通项目

链接：https://pan.baidu.com/s/1i4CqW89 密码：l9uh

http://www.dajiangtai.com/course/37.do

课程介绍

本项目主要采用目前大数据领域最成熟的实时计算框架Spark，它是目前主流企业在实时计算方向采用的主流框架。本项目使用了Spark技术生态栈中的三个技术框架：Spark Core、SparkStreaming和Spark MLlib，进行道路交通实时流量监控预测系统的开发。业务实现包括数据产生模块、数据实时收集处理模块、特征数据提取模块、模型预测模块、数据存储模块。

 

2017大数据类系列课程4-大讲台spark手机项目

链接：https://pan.baidu.com/s/1bWibPO密码：pqf5

http://www.dajiangtai.com/course/20.do

课程特色

1、基于知名手机厂商线上项目需求进行讲解，快速提升Spark项目经验，解决手机应用实时分析、实时查询需求。

2、涵盖大数据实时计算一体化的处理流程，包括Flume采集不同来源不同类型的日志（用户行为日志，Nginx日志等等），Kafka消息队列缓存数据并提供高并发的处理以及供后续多种系统消费数据，spark-streaming根据业务需求实时计算数据，Hbase用来存储大数据量和低延迟的访问。

3、特别注重企业级Spark项目开发的系统性、完整性，拒绝小demo小案例，提升视野与高度。

 

 

 

 

 

2017大数据系列课程5：案例为师 Python实战机器学习项目

链接：https://pan.baidu.com/s/1i4Q4ejj 密码：urx4

课程目标： 

零基础快速掌握python数据分析与机器学习算法； 

快速入门python最流行的数据分析库numpy,pandas,matplotlib； 

从原理上进行推导较为繁琐的机器学习算法，以算法流程为主结合实际案例实现完整的算法代码； 

使用scikit-learn机器学习库完成快速建立模型，评估以及预测； 

结合Kaggle经典案例，从数据预处理开始一步步完成整个项目，对如何应用python库完成实际的项目形成完整的经验与概念

 

 

 

2017大数据系列课程6：北风网大数据架构师项目

链接：http://pan.baidu.com/s/1miAT0bm 
密码：1fm4
链接：https://pan.baidu.com/s/1ckXZKq 

密码：mclc

本课程为大数据、云计算系统架构师高级培训课程

http://www.ibeifeng.com/job_hopping.html

 

 

2017大数据系列课程7：小象学院之《Hadoop大数据体系》，hulu大数据团队主讲

课程名称：

《Hadoop大数据技术体系：原理、内幕与项目实践》

课程特色：

本课程以“互联网日志分析系统”这一大数据应用案例为主线，依次介绍相关的大数据技术，涉及数据收集，存储，数据分析以及数据可视化，最终会形成一个完整的大数据项目。

本课程以目前主流的，最新Hadoop稳定版2.7.x为基础，同时兼介绍3.0版本新增特性及使用，深入浅出地介绍Hadoop大数据技术体系的原理、内幕及案例实践， 内容包括大数据收集、存储、分布式资源管理以及各类主要计算引擎，具体包括数据收集组件Flume、分布式文件系统HDFS，分布式资源管理系统YARN以及分布式计算引擎MapReduce、Hive和Presto，涉及各组件基本原理，使用方法，实战经验（优化技巧）以及在线演示。

本课程精心设计了互联网日志分析系统这一案例，帮助大家在理解理论的基础上，亲手实践Hadoop。

 

 

2017大数据系列课程8：Hive 2.1源码解析及工业级优化

《Hive 2.1源码解析及工业级优化》，源码级技术专家主讲 

 

 

2017大数据系列课程9：《Hive 2.1源码解析及工业级优化》，源码级技术专家主讲 

 

 

2017大数据系列课程10：Spark：原理、内幕与案例实践

2017大数据系列课程11：分布式爬虫实战

2017大数据系列课程12：统计建模实战 钟灵

 

 

备注：2017数据类课程不间断更新，

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