大数据分析挖掘培训班

内容提示
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。

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。

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。

培训要点
互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论，成为了海量信息的多种形式。当数据以成百上千TB不断增长的时候，我们在内部交易系统的历史信息之外，需要一种基于大数据分析的决策模型和技术支持。
大数据通常具有：数据体量(Volume)巨大,数据类型(Variety)繁多,价值(Value)密度低,处理速度(Velocity)快等四大特征。如何有效管理和高效处理这些大数据已成为当前亟待解决的问题。大数据处理意味着更严峻的挑战，更好地管理和处理这些数据也将会获得意想不到的收获。
Google发布的GFS和MapReduce等高可扩展、高性能的分布式大数据处理框架，证明了在处理海量网页数据时该框架的优越性。在此基础上，Apache Hadoop开源项目开发团队，克隆并推出了Hadoop/Yarn系统。该系统已受到学术界和工业界的广泛认可和采纳，并孵化出众多子项目(如Hive，Zookeeper和Mahout等)，日益形成一个易部署、易开发、功能齐全、性能优良的系统。在此基础上，以Berkley牵头设计的Spark/BDAS技术，实现了内存级别的分布式处理模式，使用户无需关注复杂的内部工作机制，无需具备丰富的分布式系统知识及开发经验，即可实现大规模分布式系统的部署与大数据的并行处理。
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Mahout和 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。

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）FuzzyK-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

培训师介绍: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。

转载：//www.ibid2.com/gkk_detail/19196.html