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大数据分析挖掘-基于HadoopMahoutMllib的大数据挖掘

  • 开课时间: 2017年3月16日 周四 2017年3月18日 周六 查看最新上课时间
  • 开课城市: 北京
  • 培训时长:3天
  •  
  • 课程类别: 市场营销
  • 主讲老师:李老师(查看该老师更多课程)
  • 课程编号: 49611
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大数据分析挖掘-基于HadoopMahoutMllib的大数据挖掘其它上课时间:

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。

培训内容:

课程大纲:

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MapReduceDAG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MahoutMLib
1)Hadoop中的Mahoutb介绍
2)Spark中的MahoutMLib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MahoutMLib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Bloomfilter
第九讲云环境下大数据挖掘应用
1)与HadoopYarn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:

李老师,()资深讲师。
软件测试专家,擅长搭建完善的测试体系、自动化测试、性能测试、安全测试及精通常见开源与商业测试软件工具。
10多年丰富的软件开发、测试、持续集成与交付经验。
熟练使用QTP与LoadRunner、Selenium、Jemeter自动化测试工具,熟练掌握Vbs、shell、脚本语言,熟悉主流测试技术;
熟悉QC、TD等测试管理工具;
拥有丰富的测试项目管理经验;
熟练搭建部署Linux、win2008主流服务器;
熟悉oracle数据库部署与维护,熟练使用PL/SQL语言;
熟练部署MOSS门户网站,熟悉规划设计MOSS门户网站工作流。
熟悉敏捷测试过程和持续集成的实践,擅长测试组织与测试过程能力的建设,超过10个千万级大项目的测试管理与持续集成的实践经验。

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