学Python入门视频教程，让你快速入门并能编写简单的Python程序

机器学习工程师职业规划

了解数据采集的基本概念与原理，主流的数据采集方案各自的特性和适用范围，数据采集面临的安全与隐私方面的挑战与应对，典型应用场景对应的数据采集方案。

帮助没有任何数据平台开发基础的程序员了解数据平台的概念以及数据平台所需要的技术。

本课程帮助学员加深对爬虫技术的理解，掌握分布式的使用场景技术解决方案。适合 Python 初级开发人员。

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。

本门课程深入浅出的全方位讲解自然语言处理相关知识，结合案例确保学以致用。

在大数据与云计算的时代，数据的获取、存储、搜索、共享、分析以及可视化的呈现，是当前很重要的研究方向。本课程将带领大家理解数据可视化的概念及用途，了解常用的库、工具及服务。

Flask是Python中一个微型的Web框架，目前应用广泛。本课程先讲述Flask基础，然后由浅入深，结合“百度新闻管理系统”，“简易微博系统”两大案例进行实战演练。

数据分析作为目前的热门专业，吸引了越来越多人加入进来，那么关于如何怎么样才能入门？本套课程将会一步步带你掌握Python在数据分析中的使用及主要案例的讲解。

Keras是基于Theano的一个深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，本课详细介绍了caffe的优势、架构，网络定义、各层定义，Caffe的安装与配置，解读并演示了CIFAR-10在caffe上进行训练与学习。

该项目是以 Kafka 为核心中间件来完成的,通过知识体 系的学习,结合使用 Kafka 的实践经验,了解并掌握 Kafka 项目的问题分析,架 构设计与实现,使你在今后类似的项目开发中能够得心应手。

本课程体系主要是针对已经对HBase的架构有所了解，但是需要深入学习如何使用、管理、维护、调优HBase的学员。课程内容包括：1、如何安装HBase集群 2、数据的导入  3、如何使用HBase管理工具 4、HBase的备份和恢复 5、HBase监控与诊断 6、HBase运维与安全管理 7、问题诊断 8、性能调优 9、高级配置与调优

通过知识体系的学习，结合使用ETL的实践经验，了解并掌握ETL项目问题分析，设计与实现，使你在今后的ETL项目开发工作中变得游刃有余。

本课程主要介绍了SQL与大数据，大数据的集成环境，如何使用Hive和Impala构建日志分析系统。

大数据课程Spark部分系列课程。本课程主要介绍了SparkCore的主要内容，使用SparkCore编程及调优，SparkSQL应用及Spark Streaming的应用等。

本系列课主要介绍了Storm的原理，集群的安装与部署，Strom从基础到架构使用案例进行详细的讲解。。

本套课程讲授 Zookeeper的概念，使用场景，集群的搭建，客户端的使用方法以及典型的应用场景和运维方法。