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云环境下大数据挖掘和分析技术实战

【课程编号】:MKT010313

【课程名称】:

云环境下大数据挖掘和分析技术实战

【课件下载】:点击下载课程纲要Word版

【所属类别】:研发管理培训

【时间安排】:2018年11月30日 到 2018年11月30日5800元/人

2018年07月11日 到 2018年07月13日5800元/人

【授课城市】:北京

【课程说明】:如有需求,我们可以提供云环境下大数据挖掘和分析技术实战相关内训

【其它城市安排】:上海 深圳 广州

【课程关键字】:北京大数据挖掘培训,北京大数据分析培训

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课程介绍:

随着互联网、移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。

本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度,结合理论和实践,全方位地介绍基于Yarn的Mahout和基于Spark的MLlib等大数据挖掘工具的开发技巧。涉及的主题包括:大数据挖掘及其背景,Mahout和 MLlib大数据挖掘工具,推荐系统及电影推荐案例,分类技术及聚类分析,以及与流挖掘和Docker技术的结合,分析了大数据挖掘前景。

培训过程中提供了案例分析来帮助学员了解如何用Mahout和 MLlib挖掘工具来解决具体的问题,并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。

本课程是针对问题讨论Mahout和 MLlib解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验,在课程中将会针对这些问题与学员一起进行探讨,在关键点上搭建实验环境进行实践研究,以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习,希望推动大数据分析挖掘项目开发上升到一个新水平。

培训受众:

1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。

2,牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。

3,政府机关,金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。

4,高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。

5,对大数据的前沿技术非常感兴趣的人。

6,有志于成为一名数据科学家的从业人员。

7,有一定算法和编程基础的技术爱好者。

课程收益:

1, 学习云环境下大数据分析挖掘的相关基础知识。

2,学习Mahout和MLlib的核心技术方法及应用。

3,了解云环境下大数据分析的使用流程和方法。

4, 掌握Storm流处理技术和Docker等技术与大数据挖掘结合的方法。

课程大纲:

第一讲 大数据挖掘及其背景

1)大数据环境下的数据分析

2)数据挖掘定义

3)Hadoop相关技术

4)大数据挖掘知识点

第二讲 MapReduce/Spark DAG计算模式

1)分布式文件系统DFS

2)MapReduce计算模型介绍

3)使用MR进行算法设计

4)DAG及其算法设计

第三讲 大数据挖掘分析工具

1)Yarn中的Mahoutb介绍

2)Spark中的Mahout/MLib介绍

3)推荐系统及其Mahout实现方法

4)信息聚类及其MLlib实现方法

5)分类技术在Mahout/MLib中的实现方法

第四讲 大数据推荐及其应用开发

1)一个推荐系统的模型

2)基于内容的推荐

3)协同过滤

4)基于Mahout的电影推荐案例

第五讲 大数据分类技术及其应用

1)分类的定义

2)分类主要算法

3)Mahout分类过程

4)评估指标以及评测

5)贝叶斯算法新闻分类实例

第六讲 大数据聚类技术及其应用

1)聚类的定义

2)聚类的主要算法

3)K-Means、Canopy及其应用示例

4)Fuzzy K-Means、Dirichlet及其应用示例

5)基于MLlib的新闻聚类实例

第七讲 大数据关联规则和相似项发现

1)购物篮模型

2)Apriori算法

3)抄袭文档发现

4)近邻搜索的应用

第八讲 流数据挖掘相关技术

1)流数据挖掘及分析

2)Storm和流数据处理模型

3)流处理中的数据抽样

4)流过滤和Bloom filter

第九讲 云环境下大数据挖掘应用

1)与Yarn/Spark集群应用的协作

2)与Docker等其它云工具配合

3)大数据挖掘行业应用展望

杨老师

主要研究网络信息分析以及云计算相关技术,长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作,主持和参与了多个国家和省部级基金项目,具有丰富的工程实践及软件研发经验。

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