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--課程已於 2020 年 10 月更新--
本課程是關於多執行緒和併發程式設計的基礎知識和一些平行計算的概念。
在 21 世紀，隨著大數據( Big Data )和機器學習( Machine Learning )的出現，這個話題變得越來越流行。
課程將考慮執行緒( threads )、同步( synchronization )和鎖( locks )等底層概念。
接著將介紹並行程式庫( concurrent library ): 當然，在實現多執行緒應用程式時，可以使用內建的類別( classes )和介面( interfaces )。
然後將開發一些小程式作為多執行緒的展示案例 : 用餐-哲學家問題或圖書館內的學生模擬。 最後是關於平行計算和 MapReduce。
https://softnshare.com/multithreading-and-parallel-computing-in-java/
--課程已於2020 年 8 月更新--
講師 Lazy Programmer ( http://bit.ly/2JQxP2s )是一名資料科學家，大數據工程師和全端軟體工程師。碩士論文使用機器學習的 brain-computer 介面。這些幫助語言障礙和行動不變的人與他/她們的家人和照顧者溝通。 曾在網路廣告和數位媒體擔任資料科學家和大數據工程師，以數據建構各種高流量的 web 服務。也曾經使用Hadoop / Pig / MapReduce 建立了新的大數據管道，建立了機器學習模型來預測點擊率，使用線性回歸建立新聞推薦系統，Bayesian Bandits和collaborative filtering，並使用A / B測試驗證結果。
這堂課他將教你運用最新的程式庫如 Tensorflow、Theano、Keras、PyTorch、CNTK、MXNet 建構深度學習系統。 在 AWS 上使用 GPU 更快速地訓練。
https://softnshare.com/data-science-deep-learning-in-theano-tensorflow/
學習最新的大數據技術 – Spark！ 並學習使用最流行的程式語言之一 Python 來實踐 Spark！
分析大量數據集的能力是當今最有價值的技術技能之一，本課程特別設計來幫助你快速掌握完成此任務的這最佳技術之一 Apache Spark ！ Googleı、Facebook、Netflix、Airbnb、Amazon、NASA 等頂尖技術公司/組織都在使用 Spark 來解決他們的大數據問題！
Spark 可以比 Hadoop MapReduce 執行速度高上100倍，這引發了該技能的需求激增！ 由於 Spark 2.0 DataFrame 框架非常新穎，你現在可以快速成為就業市場上最有知識的人之一！
本課程將通過 Python 速成建立基礎，接著帶你學習如何使用 Spark DataFrames 和最新的 Spark 2.0 語法！ 一旦我們完成了這些工作，我們將學習如何使用帶有 DataFrame 語法和 Spark 的 MLlib Machine Library。 一路下來，你將做過練習和模擬諮詢專案，使你能夠立即進入真實的世界，有能力使用新技能解決實際問題！
https://softnshare.com/spark-and-python-for-big-data-with-pyspark/
mapreduce 在 MapReduce Tutorial: Easy Way to Understand the Process 的美食出口停車場
MapReduce is one of the key processes associated with hadoop and gfs. For the case study we're going to ... ... <看更多>