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云環(huán)境下大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)實(shí)戰(zhàn) 下載課程WORD文檔
添加時(shí)間:2018-06-26      修改時(shí)間: 2018-06-26      課程編號(hào):100286620
《云環(huán)境下大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)實(shí)戰(zhàn)》課程詳情
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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(shí)點(diǎn)


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


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(shí)現(xiàn)方法
4)信息聚類及其MLlib實(shí)現(xiàn)方法
5)分類技術(shù)在Mahout/MLib中的實(shí)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(gè)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(píng)估指標(biāo)以及評(píng)測(cè)
5)貝葉斯算法新聞分類實(shí)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(shí)例


第七講 大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則和相似項(xiàng)發(fā)現(xiàn)
1)購(gòu)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(shí)戰(zhàn)》培訓(xùn)受眾
1,系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級(jí)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(yùn)行、規(guī)劃、設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人。
3,政府機(jī)關(guān),金融保險(xiǎn)、移動(dòng)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(xiàng)目負(fù)責(zé)人。
5,對(duì)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(duì)IT系統(tǒng)設(shè)計(jì)有一定的理論與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
2,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘處理有一定的基礎(chǔ)知識(shí)。
3,對(duì)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(shí)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(shí)。
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。


《云環(huán)境下大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)實(shí)戰(zhàn)》所屬分類
市場(chǎng)營(yíng)銷

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

《云環(huán)境下大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)實(shí)戰(zhàn)》授課培訓(xùn)師簡(jiǎn)介
楊老師
楊老師 主要研究網(wǎng)絡(luò)信息分析以及云計(jì)算相關(guān)技術(shù),長(zhǎng)期從事通信網(wǎng)管系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)信息處理、商務(wù)智能(BI)以及電信決策支持系統(tǒng)的研究開發(fā)工作,主持和參與了多個(gè)國(guó)家和省部級(jí)基金項(xiàng)目,具有豐富的工程實(shí)踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
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企業(yè)收益:1、幫助企業(yè)打造具有數(shù)據(jù)思維的人力資源團(tuán)隊(duì),創(chuàng)造高人效組織2、為企業(yè)培養(yǎng)優(yōu)秀的人力資源數(shù)據(jù)分析師,助力企業(yè)的人力資源數(shù)字化建設(shè)3、幫助團(tuán)隊(duì)...
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