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                    中培熱線 >> 公開課程 >> 綜合管理 >> 大數據挖掘和分析技術實戰- Hadoop/Mahout/MLlib/Storm/Docker
                    大數據挖掘和分析技術實戰- Hadoop/Mahout/MLlib/Storm/Docker
                    培訓時間:2020年03月25日2020年03月27日 該課程的其它培訓場次:
                    2020-03-25至2020-03-27【北京】  
                    培訓地點:北京
                    培訓講師:楊老師
                    培訓價格:5900 元/位
                    參會學員:系統架構師、系統分析師、高級程序員、資深開發人員

                    講師介紹

                    由業界知名大數據專家親自授課: 楊老師 主要研究網絡信息分析以及云計算相關技術,長期從事通信網管系統、網絡信息處理、商務智能(BI)以及電信決策支持系統的研究開發工作,主持和參與了多個國家和省部級基金項目,具有豐富的工程實踐及軟件研發經驗。

                    課程背景

                    各有關單位: 中心憑借科學院的強大師資力量,在總結多年大型軟件開發和組織經驗的基礎上,自主研發出一整套課程體系,其目的是希望能夠切實幫助中國軟件企業培養高級軟件技術人才,提升整體研發能力,迄今為止已先后為國家培養了數萬名計算機專業人員,并先后為數千家大型國內外企業進行過專門的定制培訓服務。 隨著互聯網、移動互聯網和物聯網的發展,我們已經切實地迎來了一個大數據的時代。大數據是指無法在一定時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合,對大數據的分析已經成為一個非常重要且緊迫的需求。 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,全方位地介紹基于Yarn的Mahout和基于Spark的MLlib等大數據挖掘工具的開發技巧。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。 培訓過程中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。 本課程是針對問題討論Mahout和 MLlib解決方案的深入課程。教師對于上述領域有深入的理論研究與實踐經驗,在課程中將會針對這些問題與學員一起進行探討,在關鍵點上搭建實驗環境進行實踐研究,以加深對于這些解決方案的理解。通過本課程學習,希望推動大數據分析挖掘項目開發上升到一個新水平。具體事宜通知如下: 培訓對象 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。 培訓目標 1, 學習云環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。 培訓費 5900元/人(含教材、證書、午餐、學習用具等)。住宿協助安排,費用自理。 培訓證書 培訓結束,頒發培訓中心“大數據挖掘和分析技術實戰”結業證書。ans、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 云環境下大數據挖掘應用 1)與Yarn/Spark集群應用的協作 2)與Docker等其它云工具配合 3)大數據挖掘行業應用展望

                    培訓內容

                    第一講 大數據挖掘及其背景
                    1) 大數據環境下的數據分析
                    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
                    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 云環境下大數據挖掘應用
                    1)與Yarn/Spark集群應用的協作
                    2)與Docker等其它云工具配合
                    3)大數據挖掘行業應用展望
                    第一講 大數據挖掘及其背景 1) 大數據環境下的數據分析 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)推薦系統及其Mahout實現方法 4)信息聚類及其MLlib
                    b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 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-

                     >> 課程類別
                    戰略管理 市場營銷
                    人力資源 勞動法規
                    綜合管理 財務管理
                    生產管理 研發項目
                    采購供應 行政工作
                    銷售技能 精益生產
                    項目管理 中層干部
                    商務禮儀 庫存控制
                     >> 培訓月歷
                      2020年培訓課程:
                    01月 | 02月 | 03月 | 04月
                    05月 | 06月 | 07月 | 08月
                    09月 | 10月 | 11月 | 12月
                      2021年培訓課程:
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                      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 大數據關聯規則和相似項發現 1)購物籃模型 2)Apriori算法 3)抄襲文檔我單位共計 * 人,報名參加2020-3-25開始,在北京舉辦的大數據挖掘和分析技術實戰- Hadoop/Mahout/MLlib/Storm/Docker(課程編號:193291)。
                      單位名稱: *  聯 系 人: *
                      聯系電話: -  *  電子郵件: *
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