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       1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。

• 培訓特色
  數據挖掘和機器學習是屬于大數據的核心技術之一，以科學嚴謹的數據依據幫助企業做分析決策，同時其高深的理論門檻也阻擋了廣大工程師的學習上手，在大數據時代，如何進行基于海量數據在成百上千的機器進行分布式數據挖掘更是需要解決的難題，本課程從實戰角度出發，基于企業實際需求，深入淺出的講解數據挖掘最常用的算法和企業場景，讓工程師通俗易懂的掌握，并且進行編程落地實踐培訓，讓抽象的算法公式完全落地工程化為企業所用。
• 目標收益
  本課程從實戰角度出發，基于企業實際需求，深入淺出的講解數據挖掘最常用的算法和企業場景，讓工程師通俗易懂的掌握，并且進行編程落地實踐培訓，讓抽象的算法公式完全落地工程化為企業所用。
• 培訓對象
• 初中級基礎的工程師，數據分析/挖掘/大數據技術人員，企業數據建模/決策人員等等
• 學員基礎
• 初中級基礎的工程師，數據分析/挖掘/大數據技術人員，企業數據建模/決策人員等等
  
• 主題 內容
  一、大數據分析挖掘技術介紹
• 1、map/reduce
  2、mahout數據挖掘
  3、sql on hadoop
  4、spark生態體系
  5、R語言
  6、MPI并行計算
  7、GPU并行計算（深度學習）
  8、fourinone并行計算
• 二、常用機器學習算法原理
• 1、決策樹
  2、隨機森林
  3、協同過濾推薦算法
  4、樸素貝葉斯算法
  5、k-means聚類算法
  6、pagerank算法
  7、邏輯回歸
• 三、大數據挖掘業務場景和生產平臺
• 1、互聯網金融業務
  2、銀行客戶需求業務
  3、大數據分析生產平臺
• 四、編程實踐
• 1、迭代類機器學習編程入門-求圓周率
  2、pagerank的并行化實現（*）
  3、邏輯回歸算法的java實現（*）
  4、決策樹c45,id3的java實現
  5、隨機森林和全樹并行化實現
  6、訓練數據和結果模擬器
  7、模型結果規則化處理