python爬虫人工智能大数据
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不管是AI工程师还是大数据开发，在模型训练的时候，都需要进行大量的数据处理，而当数据量很大，比如几十亿条的时候，单机训练没有办法完成，需要多台机器共同训练，那么你就会使用到Spark 。
spark，是市面上批处理最好的计算引擎，是你的工作首选必备技能
立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，采用统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、批处理、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统
因此任何国内外大厂，AI工程师和大数据工程师都要求掌握一定程度的Spark数据处理技术。
掌握大数据Spark，能够让你获得更多优先选择权。但是，当你自己想学，你就会发现有很多的麻烦
1.环境无法搭建：整了一圈也没明白，怎么配置Spark的运行环境？
2.代码跑不通：遇上框架调用，必要的调参和代码运行的环节，跑不出结果？
3.无法快速运行：对Spark原理掌握不足，不知道如何正确精确地调整参数
4.上线部署后无法处理：训练好的模型在上线部署时发现需要大数据机器学习去处理但是不知道怎么操作
如果你自己盲目开始学习，很容易学的零碎不系统，不理解原理，最后云里雾里。就算能勉强学会，也是一知半解，不够深入。深度之眼耗时接近大半年，重磅推出
四位一体
紧密贴合大数据机器学习（SparkML）内容，从0开始带你系统掌握spark的底层原理！
小白也能懂的零门槛设计，从大数据基本概念及分布式技术开始讲起，对比传统计算机技术的异同点，通过
完整的学习路径循序渐进，让你在学spark的时候能够更容易明白基础原理
结合3大谷歌经典基石论文，从论文的
进行讲解，让你搞懂它的来龙去脉。知道市面上哪些技术是从这些论文获得启发
从spark框架的底层技术理论开始，通过超细致的讲解，分析每一个理论细节，让你学会编写和调试大数据程序，并且知道如何正确精确地调整参数，让你的大数据程序更加准确高效。
并且在教学中，选择实际工作中最主流的应用技术，让你学完以后能够即学即用。
学Spark其实最开始是最难的，在涉及到需要搭建环境的地方，老师会根据不同的电脑系统进行环境配置，手把手教你如何一步步在本地电脑上搭建可以运行的对应大数据技术环境。
同时对于实操的代码，老师都会直接用电脑亲自演示，在讲解函数的过程中，教你如何跑通代码
在学完理论后，会带你做一个完整的真实企业级项目帮你累积实战经验，通过5步走：
1.模拟真实业务场景
2.制定业务需求
3.根据业务场景和业务需求进行大数据处理框架设计，利用Kafka,Flink 以及Spark等关键大数据技术进行处理。
4.相关大数据技术环境搭建
5.将业务程序利用代码实现（Spark应用程序，Flink应用程序等）
细致讲解
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本科毕业于北京211双一流院校计算机专业
研究生毕业于新加坡知名院校人工智能专业
在校期间，曾在SCI上发表过文章
就职于东南亚最大的科技公司Grab作为高级数据工程师和机器学习工程师
教学理念：
擅长引导学生主动思考，同时擅长归纳和总结，并且帮助学生做合理的规划
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报名时间截至：2020.10.31
报名成功请添加班主任微信进学员内部群
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Q：课程资料在哪里看？
A：所有的课程资料均会在下方公众号【深度之眼】菜单栏店铺内上传，报名以后请务必关注【深度之眼】并添加客服微信入群学习！
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Q：视频可以电脑看吗？
A：课程视频支持PC端播放、移动端。
Q：报名后可以退款吗？
A：本服务为虚拟内容产品，支持开班后7天无理由换课。
Q：可以开具发票吗？
A：可以开具普通发票，请联系微信班主任填写需要的信息即可，将在付款后7天内开具。
工作职责：
1. 大数据相关课程制作及开发
2. 制作录播课课件，如有代码实现，需要提供经过自己跑的代码及相关注释，方便讲解
3. 结合自己的理解和实际工作经历对大数据内容做拓展讲解
4. 按照我们的模板制定教学计划，提升学员的学习效果
5. 在指定的学习时间给学员答疑解惑
任职要求：
1. 大数据方向研究方向导师或大厂在职数据工程师
2. 自己出过相关视频课或者在其他机构任职过兼职/全职讲师者优先考虑
3. 在博客、或者知乎等相关知识分享平台写过技术分享文章优先考虑
4. 无须全职，线上工作，能在不影响本职工作下完成备课、授课和学员服务，没有工作地点的限制。
