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大数据培训机构推荐十家名单：（排名不分先后） 1、达内教育 达内教育成立于2002年9月，是面向IT互联网行业， 培训培养软件开发工程师、测试工程师、智能硬件工程师、UI设计师、网络营销师等职场人才的教育机构。 2、汇智动力 汇智动力职业技能培训学校是一家以IT价值创新为核心，集测试工具研发、移动互联应用产品研发、人力/项目外包、职业能力评估、软件测试/JAVA开发人才培养等业务为一体的综合IT服务提供商。 3、火星时代 火星时代在线教育于2013年10月正式上线，设有9个专业方向（影视动画特效、后期合成包装、游戏美术设计、室内外效果图、建筑室内设计、平面媒体设计、网页媒体设计、UI交互设计、数字绘画设计） 4、完美动力 完美动力所有培训课程包括影视动画、影视后期、影视特效、C4D包装剪辑、NUKE影视合成、原画设计、游戏3D美术、游戏动作特效、UI设计、Unity3D开发等，课程都均由具有丰富项目经验的一线设计师和艺术总监作为授课讲师。 5、博为峰 博为峰以企业需求为导向,提供软件测试、Web前端、Java全栈开发、Python全栈开发、超全栈开发、人工智能等课程,助力学员掌握从零基础起步到职场进阶所需的专业技能。 6、天琥教育 天琥教育专注视觉设计、平面设计、UI设计、室内设计、平面设计、网页电商设计、营销推广、影视制作、C4D设计、PS高级合成等人才。 7、CGWANG教育 CGWANG专注动漫，游戏，影视相关职业教育，配备业界教育名师。其分校遍布全国一、二线城市。 8、上海交大南洋学院 上海交大南洋学院主要开设有:平面设计班、网页设计班、广告媒体设计全科班、动漫设计、游戏设计、室内设计、美术培训等。 9、上元教育 上元教育是属于综合性的培训机构，元会计、兴元设计、上元资格、上元教师、捷梯学历、登元建工、上元 IT、思元外语、上元考研九大品牌 10、火星人教育 火星人教育专注于艺术设计教育，开设课程有：影视后期培训、游戏原画培训、商业插画培训、摄影摄像培训、室内设计培训、视觉设计培训、平面设计培训等 大数据的培训机构并没有什么排名名单，全部都是网上随便编排的排名，并没有什么作用。 |
写出你对zookeeper的理解
随着大数据的快速发展，多机器的协调工作，避免主要机器单点故障的问题，于是就引入管理机器的一个软件，他就是zookeeper来协助机器正常的运行。Zookeeper有两个角色分别是leader与follower ，其中leader是主节点，其他的是副节点，在安装配置上一定要注意配置奇数个的机器上，便于zookeeper快速切换选举其他的机器。在其他的软件执行任务时在zookeeper注册时会在zookeeper下生成相对应的目录，以便zookeeper去管理机器。
大数据分析师如何展示数据
数据展现是数据可视化的一部分，数据分析师在展现数据分析的基本要求：1、选择使用的数据分析工具，比如ppt、excel等等都是不错的工具；2、数据展现的形式，图文并茂是基本原则，如果加上一些有趣的讲述则是加分项；3、数据展现的原则，领导层主要是看趋势要结论，执行层主要是读数据，看过程；4、数据展现场景，ppt比较使用大型会议，word可以用来汇报说明，excel适用于数据较多时使用。
hbase宕机了如何处理
HBase的RegionServer宕机超过一定时间后，HMaster会将其所管理的region重新分布到其他活动的RegionServer上，由于数据和日志都持久在HDFS中，该操作不会导致数据丢失。所以数据的一致性和安全性是有保障的。但是重新分配的region需要根据日志恢复原RegionServer中的内存MemoryStore表，这会导致宕机的region在这段时间内无法对外提供服务。而一旦重分布，宕机的节点重新启动后就相当于一个新的RegionServer加入集群，为了平衡，需要再次将某些region分布到该server。 因此，Region Server的内存表memstore如何在节点间做到更高的可用，是HBase的一个较大的挑战。
大数据预处理包括哪些
大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。
女生学大数据好就业吗
女生的就业率在90%以上，平均就业工资在10k-15k，不存在就业难的问题。首先，大数据成为近年来的热门行业。企业对大数据岗位的需求越来越大，而且往往供不应求。企业需要的是技术和项目经验。只要有实力，找工作不会有什么困难。
改善Apriori算法适应性和效率的方法有哪些
基于数据分割（Partition）的方法：基本原理是“在一个划分中的支持度小于最小支持度的k-项集不可能是全局频繁的”。 基于散列的方法：基本原理是“在一个hash桶内支持度小于最小支持度的k-项集不可能是全局频繁的”。 基于采样的方法：基本原理是“通过采样技术，评估被采样的子集中，并依次来估计k-项集的全局频度”。 其他：如，动态删除没有用的事务：“不包含任何Lk的事务对未来的扫描结果不会产生影响，因而可以删除”。
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