 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
上課地點：【上海】：同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】：北京中山學院/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】：領館區1號（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
☆資深工程師授課
☆注重質量
☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
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| 質量保障 |
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。 |
課程大綱 |
招生對象
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| 1，系統架構師、系統分析師、高級程序員、資深開發人員。 |
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課程內容
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培訓目標
1, 全面了解大數據處理技術的相關知識。
2，學習Hadoop的核心技術方法以及應用特征。
3，深入使用Mahout挖掘工具在大數據中的使用。
4，掌握流數據挖掘和其它大數據挖掘關鍵技術。
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培訓要點
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互聯網點擊數據、傳感數據、日志文件、具有豐富地理空間信息的移動數據和涉及網絡的各類評論，成為了海量信息的多種形式。當數據以成百上千TB不斷增長的時候，我們在內部交易系統的歷史信息之外，需要一種基于大數據分析的決策模型和技術支持。
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大數據通常具有：數據體量(Volume)巨大,數據類型(Variety)繁多,價值(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據已成為當前亟待解決的問題。大數據處理意味著更嚴峻的挑戰，更好地管理和處理這些數據也將會獲得意想不到的收獲。?
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Google發布的GFS和MapReduce等高可擴展、高性能的分布式大數據處理框架，證明了在處理海量網頁數據時該框架的優越性。GFS/MapReduce框架實現了更高應用層次的抽象，使用戶無需關注復雜的內部工作機制，無需具備豐富的分布式系統知識及開發經驗，即可實現大規模分布式系統的部署與大數據的并行處理。
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Apache Hadoop開源項目開發團隊。他們克隆了GFS/MapReduce框架，推出了Hadoop系統。該系統已受到學術界和工業界的廣泛認可和采納，并孵化出眾多子項目(如Pig，Zookeeper和Hive等)，日益形成一個易部署、易開發、功能齊全、性能優良的系統。
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本課程從大數據技術以及Hadoop實戰的角度，結合理論和實踐，全方位地介紹Hadoop以及Mahout大數據挖掘工具的開發技巧。涉及的主題包括：大數據挖掘及其背景， Hadoop及Mahout大數據挖掘工具，推薦系統及電影推薦案例，分類技術及聚類分析，流挖掘及其它挖掘技術，大數據挖掘前景分析。
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教學過程中貫穿了案例分析來幫助學員了解如何用Hadoop和Mahout挖掘工具來解決具體的問題，在關鍵點上搭建實驗環境進行實踐研究，以加深對于這些解決方案的理解。并介紹了從大數據中挖掘出有價值的信息的關鍵。
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各有關單位：
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國家專門的計算技術研究機構，同時也是中國信息化建設的重要支撐單位，致力于高端IT類人才培養及企業內訓的專業培訓機構。中心憑借科學院的強大師資力量，在總結多年大型軟件開發和組織經驗的基礎上，自主研發出一整套課程體系，其目的是希望能夠切實幫助中國軟件企業培養高級軟件技術人才，提升整體研發能力，迄今為止已先后為國家培養了數萬名計算機專業人員，并先后為數千家大型國內外企業進行過專門的定制培訓服務。
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隨著互聯網、移動互聯網和物聯網的發展，我們已經切實地迎來了一個大數據的時代。大數據是指無法在一定時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合，對大數據的分析已經成為一個非常重要且緊迫的需求。目前對大數據的分析工具，首選的是Hadoop平臺。Hadoop在可伸縮性、健壯性、計算性能和成本上具有無可替代的優勢，事實上已成為當前互聯網企業主流的大數據分析平臺。為解決廣大系統設計人員深入研究與開發大數據技術的需要，特在“大數據處理技術-基于Hadoop的實戰”課程的基礎上，針對已有或即將建立Hadoop集群，擁有海量數據，需要做用戶推薦、產品聚類、信息分類等大數據分析用戶
課程大綱
第一講大數據挖掘及其背景
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1)數據挖掘定義
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2)Hadoop相關技術
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3)大數據挖掘知識點
第二講 MapReduce計算模式
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1）分布式文件系統
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2）MapReduce
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3）使用MR的算法設計
第三講 Hadoop中的云挖掘工具Mahout
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1）Mahout介紹
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2）推薦系統
3）信息聚類
4）分類技術
5）其它挖掘?
第四講 推薦系統及其應用開發
1）一個推薦系統的模型
2）基于內容的推薦
3）協同過濾
4）電影推薦案例
第五講 分類技術及其應用
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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）評估指標以及評測
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5）貝葉斯算法新聞分類實例
第六講 聚類技術及其應用
1）聚類的定義
2）聚類的主要算法
3）K-Means、Canopy及其應用示例
4）Fuzzy K-Means、Dirichlet及其應用示例
5）路透新聞聚類實例
第七講 關聯規則和相似項發現
1）購物籃模型
2）Apriori算法
3）抄襲文檔發現
4）近鄰搜索的應用
第八講 流數據挖掘相關技術
1）流數據挖掘及分析
2）流數據模型
3）數據抽樣
4）流過濾
第九講 大數據挖掘應用前景
1）與Hadoop集群應用的協作
2）與RHadoop等其它云挖掘工具配合
3）大數據挖掘行業應用展望
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課程對象
1，系統架構師、系統分析師、高級程序員、資深開發人員。
2，牽涉到大數據處理的數據中心運行、規劃、設計負責人。
3，政府機關，金融保險、移動和互聯網等大數據來源單位的負責人。
4，高校、科研院所牽涉到大數據與分布式數據處理的項目負責人。 |
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