 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號) |
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每期人數(shù)限3到5人。 |
| 上課時(shí)間和地點(diǎn) |
上課地點(diǎn)：【上海】：同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協(xié)同大廈
最近開課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實(shí)驗(yàn)設(shè)備 |
☆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請點(diǎn)擊這兒查看★ |
| 質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。 |
課程大綱 |
招生對象
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| 1，系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員。 |
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課程內(nèi)容
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培訓(xùn)目標(biāo)
1, 全面了解大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的相關(guān)知識。
2，學(xué)習(xí)Hadoop的核心技術(shù)方法以及應(yīng)用特征。
3，深入使用Mahout挖掘工具在大數(shù)據(jù)中的使用。
4，掌握流數(shù)據(jù)挖掘和其它大數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)。
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培訓(xùn)要點(diǎn)
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互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)、日志文件、具有豐富地理空間信息的移動(dòng)數(shù)據(jù)和涉及網(wǎng)絡(luò)的各類評論，成為了海量信息的多種形式。當(dāng)數(shù)據(jù)以成百上千TB不斷增長的時(shí)候，我們在內(nèi)部交易系統(tǒng)的歷史信息之外，需要一種基于大數(shù)據(jù)分析的決策模型和技術(shù)支持。
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大數(shù)據(jù)通常具有：數(shù)據(jù)體量(Volume)巨大,數(shù)據(jù)類型(Variety)繁多,價(jià)值(Value)密度低,處理速度(Velocity)快等四大特征。如何有效管理和高效處理這些大數(shù)據(jù)已成為當(dāng)前亟待解決的問題。大數(shù)據(jù)處理意味著更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，更好地管理和處理這些數(shù)據(jù)也將會獲得意想不到的收獲。?
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Google發(fā)布的GFS和MapReduce等高可擴(kuò)展、高性能的分布式大數(shù)據(jù)處理框架，證明了在處理海量網(wǎng)頁數(shù)據(jù)時(shí)該框架的優(yōu)越性。GFS/MapReduce框架實(shí)現(xiàn)了更高應(yīng)用層次的抽象，使用戶無需關(guān)注復(fù)雜的內(nèi)部工作機(jī)制，無需具備豐富的分布式系統(tǒng)知識及開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，即可實(shí)現(xiàn)大規(guī)模分布式系統(tǒng)的部署與大數(shù)據(jù)的并行處理。
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Apache Hadoop開源項(xiàng)目開發(fā)團(tuán)隊(duì)。他們克隆了GFS/MapReduce框架，推出了Hadoop系統(tǒng)。該系統(tǒng)已受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛認(rèn)可和采納，并孵化出眾多子項(xiàng)目(如Pig，Zookeeper和Hive等)，日益形成一個(gè)易部署、易開發(fā)、功能齊全、性能優(yōu)良的系統(tǒng)。
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本課程從大數(shù)據(jù)技術(shù)以及Hadoop實(shí)戰(zhàn)的角度，結(jié)合理論和實(shí)踐，全方位地介紹Hadoop以及Mahout大數(shù)據(jù)挖掘工具的開發(fā)技巧。涉及的主題包括：大數(shù)據(jù)挖掘及其背景， Hadoop及Mahout大數(shù)據(jù)挖掘工具，推薦系統(tǒng)及電影推薦案例，分類技術(shù)及聚類分析，流挖掘及其它挖掘技術(shù)，大數(shù)據(jù)挖掘前景分析。
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教學(xué)過程中貫穿了案例分析來幫助學(xué)員了解如何用Hadoop和Mahout挖掘工具來解決具體的問題，在關(guān)鍵點(diǎn)上搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境進(jìn)行實(shí)踐研究，以加深對于這些解決方案的理解。并介紹了從大數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息的關(guān)鍵。
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各有關(guān)單位：
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國家專門的計(jì)算技術(shù)研究機(jī)構(gòu)，同時(shí)也是中國信息化建設(shè)的重要支撐單位，致力于高端IT類人才培養(yǎng)及企業(yè)內(nèi)訓(xùn)的專業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。中心憑借科學(xué)院的強(qiáng)大師資力量，在總結(jié)多年大型軟件開發(fā)和組織經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，自主研發(fā)出一整套課程體系，其目的是希望能夠切實(shí)幫助中國軟件企業(yè)培養(yǎng)高級軟件技術(shù)人才，提升整體研發(fā)能力，迄今為止已先后為國家培養(yǎng)了數(shù)萬名計(jì)算機(jī)專業(yè)人員，并先后為數(shù)千家大型國內(nèi)外企業(yè)進(jìn)行過專門的定制培訓(xùn)服務(wù)。
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隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，我們已經(jīng)切實(shí)地迎來了一個(gè)大數(shù)據(jù)的時(shí)代。大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，對大數(shù)據(jù)的分析已經(jīng)成為一個(gè)非常重要且緊迫的需求。目前對大數(shù)據(jù)的分析工具，首選的是Hadoop平臺。Hadoop在可伸縮性、健壯性、計(jì)算性能和成本上具有無可替代的優(yōu)勢，事實(shí)上已成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)主流的大數(shù)據(jù)分析平臺。為解決廣大系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員深入研究與開發(fā)大數(shù)據(jù)技術(shù)的需要，特在“大數(shù)據(jù)處理技術(shù)-基于Hadoop的實(shí)戰(zhàn)”課程的基礎(chǔ)上，針對已有或即將建立Hadoop集群，擁有海量數(shù)據(jù)，需要做用戶推薦、產(chǎn)品聚類、信息分類等大數(shù)據(jù)分析用戶
課程大綱
第一講大數(shù)據(jù)挖掘及其背景
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1)數(shù)據(jù)挖掘定義
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2)Hadoop相關(guān)技術(shù)
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3)大數(shù)據(jù)挖掘知識點(diǎn)
第二講 MapReduce計(jì)算模式
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1）分布式文件系統(tǒng)
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2）MapReduce
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3）使用MR的算法設(shè)計(jì)
第三講 Hadoop中的云挖掘工具M(jìn)ahout
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1）Mahout介紹
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2）推薦系統(tǒng)
3）信息聚類
4）分類技術(shù)
5）其它挖掘?
第四講 推薦系統(tǒng)及其應(yīng)用開發(fā)
1）一個(gè)推薦系統(tǒng)的模型
2）基于內(nèi)容的推薦
3）協(xié)同過濾
4）電影推薦案例
第五講 分類技術(shù)及其應(yīng)用
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1）分類的定義
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2）分類主要算法
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3）Mahout分類過程
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4）評估指標(biāo)以及評測
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5）貝葉斯算法新聞分類實(shí)例
第六講 聚類技術(shù)及其應(yīng)用
1）聚類的定義
2）聚類的主要算法
3）K-Means、Canopy及其應(yīng)用示例
4）Fuzzy K-Means、Dirichlet及其應(yīng)用示例
5）路透新聞聚類實(shí)例
第七講 關(guān)聯(lián)規(guī)則和相似項(xiàng)發(fā)現(xiàn)
1）購物籃模型
2）Apriori算法
3）抄襲文檔發(fā)現(xiàn)
4）近鄰搜索的應(yīng)用
第八講 流數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)
1）流數(shù)據(jù)挖掘及分析
2）流數(shù)據(jù)模型
3）數(shù)據(jù)抽樣
4）流過濾
第九講 大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用前景
1）與Hadoop集群應(yīng)用的協(xié)作
2）與RHadoop等其它云挖掘工具配合
3）大數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)應(yīng)用展望
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課程對象
1，系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員。
2，牽涉到大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)中心運(yùn)行、規(guī)劃、設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人。
3，政府機(jī)關(guān)，金融保險(xiǎn)、移動(dòng)和互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)來源單位的負(fù)責(zé)人。
4，高校、科研院所牽涉到大數(shù)據(jù)與分布式數(shù)據(jù)處理的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。 |
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