【资源介绍】：
围绕安全、大数据和机器学习进行阐述。在安全层面将重点对APT、安全行业的特殊性，以及整个安全行业产品的多样性和UEBA进行讲解。
大数据方面将涉及到大数据计算框架（Spark）、大数据存储（Hbase）、Elasticsearch、图计算、图数据库和安全大数据。
机器学习层面则会围绕算法领域分类、人才扎堆的有监督算法、无监督算法的难点、学术和实践的落差以及可视化等问题分享。
最后，将通过三者之间的联系，进行一些实例分享，其中包括分类+样本检测；相似哈希+钓鱼网站检测；图算法+反欺诈；图算法+恶意网站检测；图划分+网络异常检测；交互PCA+用户异常检测。
【资源目录】:
├──课时1安全.mp4 49.04M
├──课时2大数据.mp4 50.73M
├──课时3机器学习.mp4 22.47M
└──课时4安全+大数据+机器学习.mp4 31.10M
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