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云环境下大数据挖掘和分析技术实战

  • 主讲老师:杨老师
  • 培训天数:3天
  • 公开课费用:5500元/人
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。

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。本课程涉及的主题包括: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分析。

本课程教学过程中还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。

本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程,而是针对问题讨论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研究,在关键点上还会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。

 

本课程有企业内训形式,授课老师、课程内容、教学方式均依据企业的培训需求灵活设置。

 

本网站内容包括并不限于课程介绍、课程大纲、上课照片、老师介绍等等资料及信息,未经允许不得抄袭和转载。

  1. 对大数据的前沿技术非常感兴趣的人。
  2. 有志于成为一名数据科学家的从业人员。
  3. 有一定算法和编程基础的技术爱好者。

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

汇款、现金、支票、刷卡
名  称:北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校
开户行:北京银行中关村支行
帐  号:01090302900120105445661

京公网安备 11010802025851号

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