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Elasticsearch 8 和 Elastic Stack – 深入且親自動手做!

本課程教授如何使用 Elasticsearch、Logstash、Beats、Kibana 等在叢集上做大數據的搜索、分析和視覺化,並深入探討 Elasticsearch 8 中的新功能,以及如何將資料輸入到 Elasticsearch 索引中,並使用 Elastic Stack 的Web UI、 Kibana 進行視覺化,以及如何管理 Elastic Stack 中的操作。

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運用 Scala 的 Apache Spark – 親手做大數據分析

本課程的講師曾於 Amazon 和 IMDb 9 年,開發和管理過自動向億萬客戶提供產品和電影推薦的技術,且擁有分散式計算 、資料探勘和機器學習等領域擁有 17 項專利。 本課程將帶你深入 20多個案例(如電影評等來查找彼此相似的電影),由簡到繁,在自己的系統或使用 Amazon 的 Elastic MapReduce 雲端服務,運用 Scala、Apache Spark、Hadoop 親手分析大數據!

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用 Spark Streaming 和 Scala 馴服大數據 – 動手做!

大數據分析有兩種,一種是收集了很多資料後再進行分析,或是分析程式使用排程的方式,在晚上執行然後隔天看結果,另一種就是本課程要教你的-即時分析,當資料不斷產生的時候馬上進行分析,並用這些即時的串流資料做機器學習訓練模型與預測

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使用 Apache Spark 和 Python 來處理大數據 – 實際動手做!

講師 Frank 在 Amazon 和 IMDb ( 電影影評網站 ) 共有 9 年工作經驗,而且在分散式計算,資料探勘和機器學習領域擁有17項專利,這堂課他會帶你動手做大數據分析,而且當然是使用 IMDb 的資料並且在 Amazon 的雲端上執行,超過 20 個實踐範例,上這堂課最好已經有 Python 基礎,如果你不要使用 Python,講師也有錄製另一個課程是使用 Scala 的版本

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使用 Python 實作資料科學、深度學習和機器學習

Amazon 令人印象最深刻的無疑是它的推薦系統,這個推薦系統背後原理就是靠機器學習和資料分析做到的,它可以根據用戶購買的書籍就知道用戶還會喜歡那些書籍然後不定期用 e-mail 通知用戶,這在目前許多電子商務網站都有的功能,但是 Amazon 在這方面可以說是領先者。這堂課的講師先前在 Amazon 上班,而且就是負責產品自動推薦系統,他也在知名電影推薦網站 IMDb 做過,在機器學習與資料分析共有 9 年以上的經驗。

這堂課以實務為主,是完整的動手機器學習教程,涵蓋資料科學、Tensorflow、人工智能和神經網路。最好已經有 Python 基礎程式設計能力來上會比較好,數學至少要有高中程度,適合想要轉換跑道跨到資料分析與機器學習領域的程式設計師。

這堂課在 Udemy 相當熱門,已有 13 萬多人參加。

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