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


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進行算法設計
4）DAG及其算法設計


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


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


第五講 大數據分類技術及其應用
1）分類的定義
2）分類主要算法
3）Mahout分類過程
4）評估指標以及評測
5）貝葉斯算法新聞分類實例


第六講 大數據聚類技術及其應用
1）聚類的定義
2）聚類的主要算法
3）K-Means、Canopy及其應用示例
4）Fuzzy K-Means、Dirichlet及其應用示例
5）基于MLlib的新聞聚類實例


第七講 大數據關聯(lián)規(guī)則和相似項發(fā)現
1）購物籃模型
2）Apriori算法
3）抄襲文檔發(fā)現
4）近鄰搜索的應用


第八講 流數據挖掘相關技術
1）流數據挖掘及分析
2）Storm和流數據處理模型
3）流處理中的數據抽樣
4）流過濾和Bloom filter


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



《云環(huán)境下大數據挖掘和分析技術實戰(zhàn)》培訓受眾
1，系統(tǒng)架構師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員。
2，牽涉到大數據處理的數據中心運行、規(guī)劃、設計負責人。
3，政府機關，金融保險、移動和互聯(lián)網等大數據來源單位的負責人。
4，高校、科研院所牽涉到大數據與分布式數據處理的項目負責人。
5，對大數據的前沿技術非常感興趣的人。
　　 6，有志于成為一名數據科學家的從業(yè)人員。
　　 7，有一定算法和編程基礎的技術愛好者。

學員基礎
1，對IT系統(tǒng)設計有一定的理論與實踐經驗。
2，數據倉庫與數據挖掘處理有一定的基礎知識。
3，對Hadoop/Yarn/Spark大數據技術有一定的了解。

《云環(huán)境下大數據挖掘和分析技術實戰(zhàn)》課程目的
1, 學習云環(huán)境下大數據分析挖掘的相關基礎知識。
2，學習Mahout和MLlib的核心技術方法及應用。
3，了解云環(huán)境下大數據分析的使用流程和方法。
4, 掌握Storm流處理技術和Docker等技術與大數據挖掘結合的方法。


《云環(huán)境下大數據挖掘和分析技術實戰(zhàn)》所屬分類
市場營銷

《云環(huán)境下大數據挖掘和分析技術實戰(zhàn)》所屬專題
excel培訓、營銷數據分析、新媒體營銷培訓、分析銷售數據、

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