《云環(huán)境下大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)實戰(zhàn)》課程詳情
點擊下載課大綱及報名表 第一講 大數(shù)據(jù)挖掘及其背景
1)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)分析
2)數(shù)據(jù)挖掘定義
3)Hadoop相關(guān)技術(shù)
4)大數(shù)據(jù)挖掘知識點


第二講 MapReduce/Spark DAG計算模式
1）分布式文件系統(tǒng)DFS
2）MapReduce計算模型介紹
3）使用MR進(jìn)行算法設(shè)計
4）DAG及其算法設(shè)計


第三講 大數(shù)據(jù)挖掘分析工具
1）Yarn中的Mahoutb介紹
2）Spark中的Mahout/MLib介紹
3）推薦系統(tǒng)及其Mahout實現(xiàn)方法
4）信息聚類及其MLlib實現(xiàn)方法
5）分類技術(shù)在Mahout/MLib中的實現(xiàn)方法


第四講 大數(shù)據(jù)推薦及其應(yīng)用開發(fā)
1）一個推薦系統(tǒng)的模型
2）基于內(nèi)容的推薦
3）協(xié)同過濾
4）基于Mahout的電影推薦案例


第五講 大數(shù)據(jù)分類技術(shù)及其應(yīng)用
1）分類的定義
2）分類主要算法
3）Mahout分類過程
4）評估指標(biāo)以及評測
5）貝葉斯算法新聞分類實例


第六講 大數(shù)據(jù)聚類技術(shù)及其應(yīng)用
1）聚類的定義
2）聚類的主要算法
3）K-Means、Canopy及其應(yīng)用示例
4）Fuzzy K-Means、Dirichlet及其應(yīng)用示例
5）基于MLlib的新聞聚類實例


第七講 大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則和相似項發(fā)現(xiàn)
1）購物籃模型
2）Apriori算法
3）抄襲文檔發(fā)現(xiàn)
4）近鄰搜索的應(yīng)用


第八講 流數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)
1）流數(shù)據(jù)挖掘及分析
2）Storm和流數(shù)據(jù)處理模型
3）流處理中的數(shù)據(jù)抽樣
4）流過濾和Bloom filter


第九講 云環(huán)境下大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用
1）與Yarn/Spark集群應(yīng)用的協(xié)作
2）與Docker等其它云工具配合
3）大數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)應(yīng)用展望



《云環(huán)境下大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)實戰(zhàn)》培訓(xùn)受眾
1，系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員。
2，牽涉到大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)中心運行、規(guī)劃、設(shè)計負(fù)責(zé)人。
3，政府機關(guān)，金融保險、移動和互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)來源單位的負(fù)責(zé)人。
4，高校、科研院所牽涉到大數(shù)據(jù)與分布式數(shù)據(jù)處理的項目負(fù)責(zé)人。
5，對大數(shù)據(jù)的前沿技術(shù)非常感興趣的人。
　　 6，有志于成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家的從業(yè)人員。
　　 7，有一定算法和編程基礎(chǔ)的技術(shù)愛好者。

學(xué)員基礎(chǔ)
1，對IT系統(tǒng)設(shè)計有一定的理論與實踐經(jīng)驗。
2，數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘處理有一定的基礎(chǔ)知識。
3，對Hadoop/Yarn/Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)有一定的了解。

《云環(huán)境下大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)實戰(zhàn)》課程目的
1, 學(xué)習(xí)云環(huán)境下大數(shù)據(jù)分析挖掘的相關(guān)基礎(chǔ)知識。
2，學(xué)習(xí)Mahout和MLlib的核心技術(shù)方法及應(yīng)用。
3，了解云環(huán)境下大數(shù)據(jù)分析的使用流程和方法。
4, 掌握Storm流處理技術(shù)和Docker等技術(shù)與大數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合的方法。


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市場營銷

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excel培訓(xùn)、營銷數(shù)據(jù)分析、新媒體營銷培訓(xùn)、分析銷售數(shù)據(jù)、

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