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大數據分析挖掘課程

    培訓受眾:
    1.系統架構師、系統分析師、高級程序員、資深開發人員。
    2.牽涉到大數據處理的數據中心運行、規劃、設計負責人。
    3.政府機關.金融保險、移動和互聯網等大數據來源單位的負責人。
    4.高(gao)校、科研院所(suo)牽涉(she)到大(da)數(shu)據與(yu)分布式(shi)數(shu)據處理的(de)項(xiang)目(mu)負責人(ren)。

    課程收益:
    1.全面了解大數據處理技術的相關知識。
    2.學習Hadoop/Yarn/Spark的核心數據分析技術
    3.深入學習Mahout/MLlib挖掘工具在大數據中的使用。
    4.掌握Storm流處(chu)理技(ji)術(shu)和Docker等技(ji)術(shu)與大數(shu)據挖掘結合的(de)方(fang)法。

    培訓目標
    1.全面了解大數據處理技術的相關知識。
    2.學習Hadoop/Yarn/Spark的核心數據分析技術
    3.深入學習Mahout/MLlib挖掘工具在大數據中的使用。
    4.掌握(wo)Storm流處(chu)理(li)技(ji)術和(he)Docker等技(ji)術與大(da)數據挖掘結合的方法。

    學員基礎
    1.對IT系統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(shu)據技術有一定的了解。

    培訓要點
    本課程從大數據挖掘分析技術實戰的角度.結合理論和實踐.全方位地介紹Mahout和 MLlib等大數據挖掘工具的開發技巧。本課程涉及的主題包括：大數據挖掘及其背景.Mahout和 MLlib大數據挖掘工具.推薦系統及電影推薦案例.分類技術及聚類分析.以及與流挖掘和Docker技術的結合.分析了大數據挖掘前景分析。
    本課程教學過程中還提供了案例分析來幫助學員了解如何用Mahout和 MLlib挖掘工具來解決具體的問題.并介紹了從大數據中挖掘出有價值的信息的關鍵。
    本課(ke)(ke)程(cheng)不是一個泛泛的(de)理論性(xing)、概念性(xing)的(de)介紹課(ke)(ke)程(cheng).而是針對(dui)問(wen)題討論Mahout和 MLlib解決(jue)方(fang)案(an)的(de)深(shen)入課(ke)(ke)程(cheng)。對(dui)于上(shang)(shang)述領域有深(shen)入的(de)理論研究(jiu)(jiu)與(yu)實(shi)踐(jian)(jian)經(jing)驗.在課(ke)(ke)程(cheng)中將會針對(dui)這些問(wen)題與(yu)學員一起進(jin)行(xing)研究(jiu)(jiu).在關鍵(jian)點上(shang)(shang)還(huan)會搭建(jian)實(shi)驗環境進(jin)行(xing)實(shi)踐(jian)(jian)研究(jiu)(jiu).以(yi)加深(shen)對(dui)于這些解決(jue)方(fang)案(an)的(de)理解。通過本課(ke)(ke)程(cheng)學習(xi).希望(wang)推動大數據分析挖掘項目(mu)開發(fa)上(shang)(shang)升到一個新水(shui)平。

    培訓內容
    第一講大數據挖掘及其背景
    1)數據挖掘定義
    2)Hadoop相關技術
    3)大(da)數據挖掘(jue)知識點

    第二講 MapReduce/DAG計算模式
    1）分布式文件系統DFS
    2）MapReduce計算模型介紹
    3）使用MR進行算法設計
    4）DAG及其(qi)算法設(she)計(ji)

    第三講 云挖掘工具Mahout/MLib
    1）Hadoop中的Mahoutb介紹
    2）Spark中的Mahout/MLib介紹
    3）推薦系統及其Mahout實現方法
    4）信息聚類及其MLlib實現方法
    5）分類技術在(zai)Mahout/MLib中的實(shi)現方(fang)法

    第四講 推薦系統及其應用開發
    1）一個推薦系統的模型
    2）基于內容的推薦
    3）協同過濾
    4）基于Mahout的(de)電影(ying)推薦案(an)例

    第五講 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(shi)例(li)

    第六講 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(de)新聞(wen)聚類實(shi)例

    第七講 關聯規則和相似項發現
    1）購物籃模型
    2）Apriori算法
    3）抄襲文檔發現
    4）近鄰搜索的(de)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(lv)和Bloom filter

    第九講 云環境下大數據挖掘應用
    1）與Hadoop/Yarn集群應用的協作
    2）與Docker等其它云工具配合
    3）大數據(ju)挖掘行業應(ying)用展望

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