• 大数据算法基础

    随堂模式 计算机学科
    赵颖
    • 赵颖副教授 清华大学计算机系
    • $
    • g1.9万人
    • V6小时/周

    简介本课程提出了“知算法、懂算法、遇到问题找算法”的建设目标,旨在培养研究生掌握大数据系统与大数据处理中的基础计算方法,提升用数学理论求解大数据实际问题的能力,为寻求大数据系统与相关应用领域中实际问题的最优求解方法建立基础。课程由大数据基本算法知识、高级大数据算法设计以及相关专题三部分组成。大数据基本算法知识讲述大数据算法概述、算法分析数据基础、概率分析基础、随机算法基础、抽样算法基础等;高级大数据算法设计包括图算法、流计算、链接分析等;相关专题包括多线程计算、近似算法等。

  • 大数据分析(B)

    随堂模式 计算机学科
    朱文武
    • 朱文武教授 清华大学计算机系
    • $
    • g1.7万人
    • V6小时/周

    简介在互联网、政治经济、社会、公共卫生、金融、医疗健康、环境、海洋等等各个领域,都存在着PB量级的数据有待研究,且大数据分析的结果已经产生实际效应。本课程将从数据统计分析的数学基础、大数据智能分析与处理方法、大数据的分布式处理与并行计算以及大数据的多领域应用等不同层次,教授大数据分析与处理的基本方法、工具及应用。具体内容包括:(1)大数据分析与处理基础:数据科学发展情况;大数据的时代背景及其重要性;大数据分析与处理的典型应用。(2)数据统计分析的数学基础:数据统计知识回顾;多维数据分布;数据采样;主成份分析与因子分析;假设检验;线性相关与回归;非线性回归;方差分析;P-Value。(3)大数据的智能处理:时间序列分析;动态贝叶斯网络;矩阵分解理论;机器学习;大规模数据上的模型应用。(4)大数据的分布式处理与并行计算:HDFS与HBASE;Hadoop与Mapreduce,MapReduce并行计算;基于MapReduce的数据分析与智能处理方法的并行化。(5)大数据分析与处理前沿:社交媒体大数据分析与处理;城市交通大数据分析与处理;金融大数据分析与处理;医疗大数据分析与处理等。

  • 大数据分析与内存计算

    随堂模式 计算机学科
    李国良
    • 李国良副教授 清华大学计算机系
    • $
    • g8520人
    • V10小时/周

    简介随着大数据时代的到来,数据分析、处理和挖掘面临了越来越大的挑战。传统的Hadoop技术已经不能满足大数据分析处理的需求,因为本课程主要讲解目前的主流技术-内存计算。课程内容主要包括:大数据内存分析工具spark、大数据流处理工具storm,图数据处理工具Pregel、Graphlab和GraphX,和大数据内存数据库SAP HANA等。

  • 网络存储技术

    随堂模式 计算机学科
    张广艳
    • 张广艳副教授 清华大学计算机系
    • $
    • g7954人
    • V5小时/周

    简介本课程以计算机存储系统在各个历史时期所面临的技术挑战为主线,讲解存储设备的基本工作原理,单机存储、网络存储、云存储等基本存储架构,以及数据布局、数据缓存、数据编码等基本方法,使学生在重温存储系统发展历程的过程中进行学习、领会,有助于同学深入理解大数据存储的体系结构和方法设计。同时,在各个教学环节中注意对学生正确科研方法的培养。在平时教学中注意介绍知识点的发现者当时的心路历程,提高学生分析问题、解决问题的能力,特别是培养学生的创新思维和创新能力。

  • 智能设备应用开发(基于Android平台)(自主模式)

    自主模式 计算机学科
    曲文尧
    • 曲文尧副教授 山东商业职业技术学院电子信息学院
    • $可随时加入
    • g7902人
    • 7课件全部开放

    简介 本课程主要面向高职院校移动互联网、物联网应用技术、软件技术等专业在校生,以及具有Java编程基础有意向从事基于Android的智能设备应用开发等相关工作岗位的上班族。通过教学视频、课件、测验及期末考核等形式使学习者能够掌握移动App应用的开发、测试及部署,从而能够从事移动APP和移动互联网产品的设计、开发、测试、发布、维护等工作岗位。课程分为七个单元:单元1 开发第一个Android应用程序)、单元2 界面编程)、单元3 深入理解Activity、单元4 使用Intent进行通信、单元5 数据存储、单元6 广播与服务、单元7 网络应用技术。 1.课程考核模块说明 考核模块 详细说明 开放时间 补充 课后测试题(45%) 课程7个单元,共30道题目,共45分。 每讲教学视频之后 题目全部为程序填空题,每题1.5分,出题范围在每章的教学视频中。课后测验是对于学习者对课程掌握程度的一种过程性评价,每个知识点后有一道程序填空题,需要在规定的截止日期前作答。若是自主模式课堂,则没有截止日期。 期中测试题(15%) 从前3个单元中知识点中设计出15个题目。 第三单元任务二结束之后。 题目包括单选、填空题,每题1分,出题范围在前三个单元知识点中。 期末测试题(40%) 从7个单元知识点中设计出20个选择题。 7个单元内容全部讲完之后。 题目包括单选、填空题,每题2分,出题范围在7个单元知识点中。 2.获得课程证书满足条件 (1)四个考核部分无缺项; (2)四个部分总成绩≥60分。

    章节单元1 开发第一个Android应用程序 单元2 界面编程 单元3 深入理解Activity 单元4 使用Intent进行通信 单元5 Android数据存储 单元6 Service与BroadcastReceiver 单元7 网络应用技术 课程信息

  • 互联网创新与创业

    崔勇
    • 崔勇教授 清华大学计算机系
    • $
    • g4579人
    • V3小时/周

    简介 随着互联网技术的高速发展,互联网产业已经成为影响人类日常生活的重要基础。技术创新和互联网思维不断冲击并颠覆着整个世界。本课程将从案例分析为主,帮助学生了解基于信息技术创新的创业思路,激发学生的创新创业热情,理解信息技术创新及商业模式创新的重要性。     课程教学环节包括五个部分:    (1)对互联网领域初创企业进行案例分析,了解信息技术创新的重要性以及实现其潜在社会价值的一般规律;    (2)对互联网领域的典型企业分析,了解新技术及新方向,理解企业经营理念以及信息技术创新趋势的重要性;    (3)分析阐述包括知识产权、用户需求等创业环境对技术创业的影响;    (4)讲述典型的科技创业投融资方式和初创企业的成长路线;    (5)商业计划书撰写能力培养。

    章节第一章 站在互联网门前 第二章 互联网入口 第三章 中国互联网大势 第四章 互联网+ 第五章 迈向未来 第六章 为目标用户做游戏

  • 神经元动力学——单个神经元的计算神经科学(自主模式)

    Wulfram Gerstner
    • Wulfram Gerstner教授 洛桑联邦理工学院计算机科学学院和生命科学学院
    • $可随时加入
    • g4530人
    • 7课件全部开放

    简介 本课程是以单个神经元为模型,对理论神经学以及计算神经学领域进行入门讲解。神经元可对一系列短的电脉冲(尖峰电压)刺激进行编码。学生们将学会使用诸如微分方程,相平面分析,时间尺度分离以及随机动态过程等数学工具来理解神经元的动力学以及神经编码。 第一周:第一个简单的神经元模型 第二周:Hodgkin-Huxley模型与生物物理建模 第三周:二维模型(上)与相平面分析 第四周:二维模型(下)与树突 第五周:多元脉冲序列与神经编码 第六周:噪声模型,噪声神经元与编码 第七周:各神经元模型编码与解码的评估

    章节Week 1 Week 2 Week 3 Week 4 Week 5 Week 6 Week 7 Final Exam

  • 信息素养-互联网+时代的学习与生活(2019秋)

    随堂模式 计算机学科
    陈桂林
    • 陈桂林教授 滁州学院计算机与信息工程学院
    • $
    • g3882人
    • V2小时

    简介       在信息化促进工业化的时代背景下,社会对大学生的信息能力要求越来越高。当今大学生不仅需要具备主动检索信息的意识和行为,还需要具备信息伦理、信息鉴别、信息获取、信息评价、信息管理等信息素养综合能力。课程旨在培养学生基于信息知识、信息伦理和信息意识,获取和利用信息解决问题的能力,提高学生基于信息解决问题的综合能力和基本素质,提升学生的信息检索能力和独立解决问题能力,从而形成良好的信息素养能力。      《信息素养-互联网+时代的学习与生活》课程内容包括“互联网+时代的学习生活”、“信息的获取与鉴别”、“搜索引擎“、“信息技术新发展与应用”、”学术和专利检索”、“信息的存储与处理”、“信息安全”等。       该课程为首开课程,采用网上开课的方式,学生选修该课程后,完成网络平台中的视频观看,作业和测验等,该课程问题可以在网上与老师或同学进行讨论交流。     

    章节第1章 大咖访谈 第2章 信息素养概述 第3章 信息检索与综合类搜索引擎 第4章 垂直类搜索引擎 第5章 计算机新技术 第6章 信息的获取与鉴别 第7章 学术和专利信息检索 第8章 信息安全 第9章 信息的处理、表达及存储 期末考试

  • 【第4期】郑莉教授的C++编程训练营

    郑莉
    • 郑莉教授 清华大学计算机系
    • $
    • g382人
    • V10-15小时/周

    简介 我们为什么要学习C++? 1. 人才需求大: C/C++ 语言虽然年头最老,但在世界语言排行榜中仍然稳居前列。据百度招聘数据显示,北京C++工程师招聘数量达11018个;据职友网数据显示,上海C/C++工程师招聘数量达51343个,人才需求数量极大(缺口大)。 2. 就业薪水高: 所谓“物以稀为贵”,需求大又稀缺就是C++的核心竞争力,就意味着有很多高薪职位。据智联招聘数据不完全显示,北京C++工程师薪资基本上在10K以上。 3.就业前景广: C/C++被称为“永不过时的开发语言”,应用特别广泛,无论是在PC、移动设备、网络、通讯、图像、游戏、硬件驱动、嵌入式等行业,都占据了足够大的市场份额,其稳定性及跨平台性远非其他编程语言能比。 为什么要选择C++训练营?  √ 双师教学,深入浅出: 清华大学郑莉教授携计算机系学霸助教团,用心打磨课程,深入浅出,使晦涩难懂的知识更容易学! √ 金牌助教,24h带练: 每周1-2次习题课+1-2次知识串讲直播,24h内在线答疑、审验代码,1-2次直播,快狠准消灭“拦路虎”,清除盲点,不怕学不会! √ 海量题库,讲练结合: 科学规划学习计划,200+个课程视频+近300道习题,讲练结合,循序渐进,让你不断巩固所学! √ 小班精学,全程督导: 小班授课,小群互动,班主任日日陪伴,全程督学,关注你的点滴进步,比男朋友更懂你,不怕拖延症! √ 每周复盘,因材施教: 每周组织1次阶段性测试,出具个性化学习报告,实时调整学习计划,找准疑难点,不错过任何一次进步的机会! √ 线上认证,权威靠谱: 学堂在线将特别为完成课程学习和考核的学员颁发郑莉老师亲笔签名的训练营毕业证书,助力你的IT高薪之路! 你将获得什么? ☑ 掌握一门永不过时、一通万通的编程语言! ☑ 可获得专业、权威的结业证书,证明自己! ☑ 优秀学员可获得高额奖学金,最高可减免学费! 适合人群 ①计算机专业的在校大学生 ②期望稳固编程基础的新手程序猿 ③试图学好却缺乏正确指点的学员 ④想学/转行却对编程语言一无所知的小白

  • 大数据分析师(第一期)

    随堂模式 计算机学科
    杨亚
    • 杨亚副教授 北京邮电大学计算机学院
    • $
    • g29人
    • V6-8小时/周

    简介 1.什么是大数据分析师训练营? 大数据分析师是面向计划从事数据分析方向的在校同学,职场人的需求,按照大数据分析工作需求设计的覆盖数据分析完整工作流的课程产品。训练营采用的是融合直录播教学形式,社群答疑,企业级行业实训的课程设计,它将引领学员逐步掌握Python程序设计,数据分析,机器学习等“硬核”能力。 2.为什么选择大数据分析师?     ① 自身发展:在智能时代,人机结合是大势所趋,掌握一门编程设计语言就是学会与计算机深入沟通。立足当下,大数据与AI方向充满了机会。选择大数据分析师不仅是为升学,职业加分,而且将以新的视角去观察身边的事物,探索它们未被发掘的价值。     ②职业要求:数据驱动的产业,岗位层出不穷,从业人员待遇优厚,市场缺口达百万级。数据分析与金融,地产,教育等多个领域正在深入融合,数据分析正在成为一种通用能力。大数据分析将是你求学、职业发展的新起点,将是你进入大数据与AI的入场券。 3.训练营适合谁,解决什么问题?     ①掌握基本的统计学知识,但基础薄弱的     ②每周愿意付出6-8小时的     ③想要从事人工智能,数据分析方向工作的     ④面对分析需求,思绪万千,却无处下手的     ⑤代码能力不扎实,项目实现不了的     ⑥缺乏复杂实训经验与实训平台支持的     在校学生与在职人员 4.为什么选择该训练营? ①基于Python的发展生态:Python作为当下最为流行,易学的程序设计语言。通过训练营,你会掌握扎实的Python程序设计基础,为进阶大数据,人工智能等高新领域奠基。 ②混合式教学设计:该训练营采用理论与实践融合,直播与录播结合,教学与运营团队搭配的教学设计。所有的精细打磨,都是为你提供最优质,适合的内容与服务。 ③数据分析工作流尽在掌握:“数据获取-存取-预处理-建模分析-可视化”整个流程在营中都会涉及,训练营将“预处理”的部分融入到了实训练习中。通过强化练习习得核心能力。 ④人工智能强校名师天团:课程团队由北邮计算机学院一线教学名师组成,他们具有丰富的教学,ACM国际赛事,工程项目经验。 ⑤OJ,AI实验室平台支撑:采用OJ系统来支撑常规的练习。使用分布式架构,强劲GPU算力的行业实训项目将在专业的AI实验室中完成。 ⑥助教,班主任全程伴学:优选ACM集训队中的金牌硕博选手为你保驾护航。亲切,热情的班班全程关注你的学习数据,助你披荆斩棘,坚持到底。 5.通过训练营,你将收获什么? 数据分析技能-学习报告-认证证书

    章节Python基础(先修知识) 数据获取(网络爬虫) 数据计算和分析 数据可视化 大数据平台 机器学习与深度学习 自然语言处理 行业实训强化第一周 行业实训强化第二周