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大数据挖掘和分析技术实战MahoutMLlibStormDocker

发布价:¥5900
原 价:¥5900 课程编号:KC115688
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开课日期
培训天数
上课地区
状态
2020年03月25-27日
3天
北京市
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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。

课程简介


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。


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/SparkDAG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)FuzzyK-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Bloomfilter


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

讲师介绍

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。

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