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大数据分析挖掘—基于Hadoop/Mahout/Mllib的大数据挖掘(含Spark、Storm和Docker应用介绍)

【课程编号】:MKT035435

【课程名称】:

大数据分析挖掘—基于Hadoop/Mahout/Mllib的大数据挖掘(含Spark、Storm和Docker应用介绍)

【课件下载】:点击下载课程纲要Word版

【所属类别】:职业技能培训

【时间安排】:2017年09月21日 到 2017年09月23日5800元/人

2017年03月16日 到 2017年03月18日5800元/人

【授课城市】:北京

【课程说明】:如有需求,我们可以提供大数据分析挖掘—基于Hadoop/Mahout/Mllib的大数据挖掘(含Spark、Storm和Docker应用介绍)相关内训

【其它城市安排】:上海

【课程关键字】:北京大数据分析培训,北京大数据挖掘培训

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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。目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台。Hadoop/Yarn在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。为解决广大系统设计人员深入研究与开发大数据技术的需要,培训中心特在“大数据处理技术-基于Hadoop/Yarn的实战”课程的基础上,针对已有或即将建立Hadoop/Yarn集群,拥有海量数据,需要做用户推荐、产品聚类,信息分类等大数据分析用户,举办“大数据分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/MLlib的大数据挖掘”培训班

培训对象

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。

培训目标

1, 全面了解大数据处理技术的相关知识。

2,学习Hadoop/Yarn/Spark的核心数据分析技术。

3,深入学习Mahout/MLlib挖掘工具在大数据中的使用。

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。

培训内容

第一讲大数据挖掘及其背景

1)数据挖掘定义

2)Hadoop相关技术

3)大数据挖掘知识点

第二讲 MapReduce/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 云挖掘工具Mahout/MLib

1)Hadoop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 推荐系统及其应用开发

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 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 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 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Hadoop/Yarn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

由业界知名大数据专家亲自授课:

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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