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中培热线 >> 公开课程 >> 综合管理 >> 关于举办“大数据挖掘和分析技术实战-Mahout/MLlib/Storm/Docker”
关于举办“大数据挖掘和分析技术实战-Mahout/MLlib/Storm/Docker”
培训时间:2018年11月14日2018年11月16日 该课程的其它培训场次:
培训地点:北京
培训讲师:杨老师
培训价格:5800 元/位
参会学员:系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
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。
课程背景: 中心凭借科学院的强大师资力量,在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上,自主研发出一整套课程体系,其目的是希望能够切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才,提升整体研发能力,迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员,并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训服务。 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。具体事宜通知如下: 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 学员基础 1,对IT系统设计有一定的理论与实践经验。 2,数据仓库与数据挖掘处理有一定的基础知识。 3,对Hadoop/Yarn/Spark大数据技术有一定的了解。 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。 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。
费用
培训费:5800元/人(含教材、证书、午餐、学习用具等)。住宿协助安排,费用自理。

证书
培训结束,颁发“大数据挖掘和分析技术实战”结业证书。

培训目标
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。

培训内容
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

学员基础
1,对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
2,数据仓库与数据挖掘处理有一定的基础知识。
3,对Hadoop/Yarn/Spark大数据技术有一定的了解。

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。
   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。


费用 培训费:5800元/人(含教材、证书、午餐、学习用具等)。住宿协助安排,费用自理。 证书 培训结束,颁发“大数据挖掘和分析技术实战”结业证书。 培训目标 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。 培训内容 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

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  park 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)分我单位共计 * 人,报名参加2018-11-14开始,在北京举办的关于举办“大数据挖掘和分析技术实战-Mahout/MLlib/Storm/Docker”(课程编号:171492)。
  单位名称: *  联 系 人: *
  联系电话: -  *  电子邮件: *
  移动电话:    联系传真: - *
  请问是否需要预订酒店(费用自理): 不需要 需要标单 需要标双 共 间房,住 天,入住日期
  支付方式: 现金支付 转账支付 暂未确定
  其他备注:
* 注:本次课程虽已过期,但您可以留下联系方式,近期巡回开课的时候我们会通知您!
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