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工业与系统工程课程 (ISE)
大数据背景下的数据挖掘和机器学习原理；基本数据挖掘原理和方法——模式发现、聚类、排序、不同类型数据（集合和序列）的分析；机器学习主题，包括监督和无监督学习、调整模型复杂性、降维、非参数方法、比较和组合算法；这些方法的应用；开发分析技术以应对具有挑战性和真实的“大数据”问题；MapReduce、Hadoop 和 GPU 计算工具（Cuda 和 OpenCL）的介绍。先决条件：STAT:2020 或 BAIS:9100。要求：C、C++、Java 或 Python 的基本编程技能；Matlab、Octave 或 R 知识；以及文字处理器知识。建议：ISE:3760 和 CS:4400 和 CS:3330 和 MATH:2550。
1个部门：信息技术
• 至少 3 年行业工作经验者优先考虑 • 深入了解数据库结构原理。 • 了解数据挖掘和分割技术，精通 SQL 和 Oracle。 • 熟悉数据可视化和数据导向。 • 能够记录复杂的业务流程并处理所有类型的客户请求。 • 良好的英语沟通能力；数学和统计分析，能够解释和整理相关数据。 • 应具有处理大型和多样化数据集的本地和基于云的数据基础设施的工作经验 • 优先考虑具有以下一种或多种技术经验的人 • AWS/GCP/Azure • Kubernetes/Docker Swarm • Apache Hadoop 和 Apache Spark • Elastic Stack/Elk • Airflow / Prefect • MongoDB、Cassandra、Redis、Memcached 和 DynamoDB • MySQL、Cassandra 和 Oracle SQL • PowerBI/Tableau/Qlik 视图
大数据与人工智能课程指南 2024-2025
• 大数据与人工智能项目评估，包括书面报告、代码审查和所创建应用程序的演示 • 数据挖掘和统计的个人家庭作业 • 大数据与人工智能基础的最终小组演示 • 并行分布式系统 (Hadoop) 的个人家庭作业 • 计算机视觉 1 的个人期末考试作业 • Python 与工具的个人期末作业 • 研究的最终小组论文 • 自然语言处理的个人期末作业 • 计算机视觉 2 的个人期末作业 • Capita Selecta（客座讲座）的个人期末作业 • 专业演讲的最终小组演示 所有评估必须以足够的成绩（55 或更高）完成。讲师 信息技术学习计划（哈勒姆）的教师和数据驱动智能社会研究小组（讲师）的客座讲师提供讲座。研讨会和培训课程由大数据和人工智能领域的专家提供。联系人：Petra Folkertsma (Petra.Folkertsma@inholland.nl) 和 Annemarie Burger (Annemarie.Burger@inholland.nl)。
使用Power BI
1,2,3孟买大学计算机工程系，Shivajirao S. Jondhale工程学院Maharashtra摘要：已开发自动驾驶汽车，以通过感知环境并在没有外部援助的情况下进行决策来增强运输安全，最终生产出达到目的地的最佳路线。 它们是智能，高效和崩溃的未来，避免了城市车辆。 汽车制造商已开始在这一领域工作，以实现潜力并解决实现预期结果的当前挑战。 但是，分析能耗，特定的功耗和功耗会带来一些困难。 为了克服这些问题，我们正在创建一个称为“车辆数据分析”的大数据应用程序。 此应用程序每秒几次收集车辆数据，从而实现了对车辆状态和操作行为的细粒度和近实时分析。 我们的重点是典型的流媒体应用程序，我们使用Power BI介绍实施。 我们比较自动车辆系统的不同架构，包括速度，特定功率，实际功耗和能耗。 我们还比较了不同数据库，例如Hadoop和MongoDB。 我们的最终目标是展示对整合到车辆系统中的精美特征的分析。1,2,3孟买大学计算机工程系，Shivajirao S. Jondhale工程学院Maharashtra摘要：已开发自动驾驶汽车，以通过感知环境并在没有外部援助的情况下进行决策来增强运输安全，最终生产出达到目的地的最佳路线。它们是智能，高效和崩溃的未来，避免了城市车辆。汽车制造商已开始在这一领域工作，以实现潜力并解决实现预期结果的当前挑战。但是，分析能耗，特定的功耗和功耗会带来一些困难。为了克服这些问题，我们正在创建一个称为“车辆数据分析”的大数据应用程序。此应用程序每秒几次收集车辆数据，从而实现了对车辆状态和操作行为的细粒度和近实时分析。我们的重点是典型的流媒体应用程序，我们使用Power BI介绍实施。我们比较自动车辆系统的不同架构，包括速度，特定功率，实际功耗和能耗。我们还比较了不同数据库，例如Hadoop和MongoDB。我们的最终目标是展示对整合到车辆系统中的精美特征的分析。
利用 AI 和 HPC 解决方案简介加速交易
版权所有 © 2020 Dell Inc. 或其子公司。保留所有权利。Dell、EMC 和其他商标是 Dell Inc. 或其子公司的商标。Apache ® 、Kafka ® 、Spark ® 和 Hadoop ® 是 Apache 软件基金会的商标。StreamSets ® 及其相关标志和商标是 StreamSets Inc. 的注册商标。 Cloudera ® 是 Cloudera 的商标或商业外观。Greenplum 是 Pivotal Software, Inc. 在美国和其他国家/地区的商标。Kubernetes ® 是 Linux 基金会的注册商标。VMware ® 产品受 http://www.vmware.com/go/patents 上列出的一项或多项专利保护。VMware ® 是 VMware, Inc. 在美国和/或其他司法管辖区的注册商标或商标。PixStor™ 是 Arcapix Holdings 的商标。BeeGFS ® 是 Fraunhofer‑Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. 的注册商标。NVIDIA ® 是 NVIDIA Corporation 在美国和其他国家/地区的注册商标。其他商标可能是其各自所有者的财产。于美国出版 12/20 解决方案简介 HPC‑ALGORTHMC‑TRD‑SB‑101
计算机科学和计算机工程选修课
CIS 4345 使用 Hadoop 进行大数据存储分析 选修课 选修课 CIS 4930 成像计算方法 选修课 选修课 CIS 4930 网络物理系统 选修课 选修课 CIS 4930 深度学习基础 选修课 选修课 CIS 4930 夺旗游戏 选修课 选修课 CIS 4930 人机交互 选修课 选修课 CIS 4930 安全物联网 选修课 选修课 CIS 4930 社交媒体分析 选修课 选修课 CNT 4004 计算机网络 I 选修课 选修课 CNT 4411 计算和网络安全 选修课 选修课 CNT 4419 安全编码 必修课 选修课 COP 4020 编程语言 选修课 选修课 COP 4365 软件系统开发 选修课 选修课 COP 4520 大规模并行系统编程 选修课选修课 COP 4620 编译器 选修课 选修课 COP 4710 数据库设计 选修课 选修课 硬件课程
大规模并行计算：算法和应用
现代时代目睹了将构造扩展到大型数据集的能力的革命。可伸缩性的关键突破是引入快速且易于使用的分布式编程模型，例如MapReduce（Dean和Ghemawat，2008年），Hadoop（Hadoop.apache.org）和Spark（Spark.apache.org）。我们将这些编程模型称为大规模并行框架。大规模并行框架最初是针对相对简单的计算类型设计的，例如计算数据集中的单词频率。从那以后，它们被证明对更丰富的应用程序非常有用。最近的工作目的是以释放其真正的潜在力量并扩大其适用性来研究这些框架算法。希望通过算法研究，取得与诸如合规算法等主题相似的成功（Frigo等人。，2012年）和数据流算法（McGregor，2014年）。实际上，大量分布式框架使程序员能够轻松地将算法在数十万台上部署到数千台机器。算法，这些框架对其计算表达能力有限制，以帮助确保程序有效地平行。
Wheeler Technologies，Inc .- Insight Daily Suite
•候选人筛选；候选技能评估；就业前筛查；表格I-9和电子验证•计算机和软件系统工程和体系结构•数据和统计分析：R / Shiny•Restful API：消费者端；服务方面；安全API•大数据服务：企业搜索；机器学习；人工智能; NLP; TensorFlow•容器：Docker; kubernetes•实用程序：智能电网；需求响应•GIS和空间科学：地理编码•操作系统：Linux；视窗;安卓; ios; ARM•云服务：Azure； aws;谷歌;混合和私有云•数据库专业知识：MS SQL；甲骨文； hadoop;蒙哥postgresql; MySQL•系统安全：经过认证的网络安全•敏捷流程：经认证的Scrum Master•安全性和身份验证：OKTA； auth0; adfs; kerberos;密码学•软件开发：.NET；爪哇; Angularjs; Python; perl; r / shiny; •建立和管理离岸技术团队•经过认证的教育提供者•软件DevOps：测试；部署; CI/CD•技术人员配备；团队增强；临时技术劳动力认证：
软件工程师 - 联合作战分析中心
经验丰富的专业人士，具有很强的分析和编程技能。我们的 SW 工程机会将使您成为一支熟练的软件开发人员团队的一员，该团队利用最新技术创建独特的软件解决方案，为作战人员提供支持。直接接触客户有助于在您设计和开发应用程序并看到它们在工作场所应用/使用时更好地了解他们的需求。我们主要使用基于 Microsoft 的技术；但是，我们也使用各种版本的 Linux 来实现特殊目的。我们开发基于客户端的应用程序，如 C#、Python 和 R。我们还使用 Java 或 ASP.NET 开发 Web 应用程序。我们使用最先进的技术，包括 NoSQL 数据库 (MongoDB、HBase、Solr) Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、并行处理、分布式计算、ArcGIS、提取、转换和加载 (ETL) 技术、自然处理语言、DevOps、持续集成/持续开发 (CI/CD)、容器化 .NET Core、SQL Server 数据库 (MS SQL、MariaDB) 和 SQL Server Integration Services。此外，我们正在使用 Docker 容器和其他云原生技术扩展到云开发，同时扩展到 AI/ML 功能。职责
用供应链分析解锁数十亿美元
提供端到端的高级分析来支持产品架构设计和供应链规划，需要一个框架（1）易于使用，（2）灵活以支持不断变化的需求，以及（3）表现且可扩展的，以满足公司不断增长的高级分析需求。英特尔的分析框架支持广泛的产品架构设计和供应链规划功能。该框架通过结合许多高级技术来解决整体问题的各个方面，例如产品组成，晶圆启动优化，网络容量对准和优化的路由来支持迭代方法（见图1）。该框架是作为可组合企业系统构建的，具有移动优先的云可视化，机器人过程自动化和大数据管理。它还始终具有高可用性和故障转移聚类。使用HOT（内存），温暖（在磁盘上）和Cold（Hadoop分布式文件系统）存储使用Hot（内存），使用HOT（内存）和自动存储层，将Lambda架构与内存速度层，基于磁盘的批处理层以及自动存储层一起使用。微服务包裹数据层并将数据暴露于消费客户端以获取可行的见解和可视化，并在负载平衡的服务器上托管。框架的设计有助于确保高吞吐量和低潜伏期响应时间。