大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)實(shí)戰(zhàn)-HadoopMahoutMLlibStormDocker培訓(xùn)（北京，3月25-27日）
【舉辦單位】北京曼頓培訓(xùn)網(wǎng) www.mdpxb.com 中國(guó)培訓(xùn)資訊網(wǎng) www.e71edu.com
【咨詢電話】4006820825 010-56133998 13810210257
【培訓(xùn)日期】2020年3月25-27日
【培訓(xùn)地點(diǎn)】北京
【培訓(xùn)對(duì)象】
1，系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級(jí)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(lái)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。
5，對(duì)大數(shù)據(jù)的前沿技術(shù)非常感興趣的人。
6，有志于成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家的從業(yè)人員。
7，有一定算法和編程基礎(chǔ)的技術(shù)愛好者。

【課程背景】
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(lái)了一個(gè)大數(shù)據(jù)的時(shí)代。大數(shù)據(jù)是指無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，對(duì)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。
本課程從大數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)實(shí)戰(zhàn)的角度，結(jié)合理論和實(shí)踐，全方位地介紹基于Yarn的Mahout和基于Spark的MLlib等大數(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，Mahout和 MLlib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，以及與流挖掘和Docker技術(shù)的結(jié)合，分析了大數(shù)據(jù)挖掘前景。
培訓(xùn)過(guò)程中提供了案例分析來(lái)幫助學(xué)員了解如何用Mahout和 MLlib挖掘工具來(lái)解決具體的問(wèn)題，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。
本課程是針對(duì)問(wèn)題討論Mahout和 MLlib解決方案的深入課程。教師對(duì)于上述領(lǐng)域有深入的理論研究與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，在課程中將會(huì)針對(duì)這些問(wèn)題與學(xué)員一起進(jìn)行探討，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(duì)于這些解決方案的理解。通過(guò)本課程學(xué)習(xí)，希望推動(dòng)大數(shù)據(jù)分析挖掘項(xiàng)目開發(fā)上升到一個(gè)新水平。

【學(xué)員基礎(chǔ)】
1，對(duì)IT系統(tǒng)設(shè)計(jì)有一定的理論與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
2，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘處理有一定的基礎(chǔ)知識(shí)。
3，對(duì)HadoopYarnSpark大數(shù)據(jù)技術(shù)有一定的了解。

【培訓(xùn)目標(biāo)】
1, 學(xué)習(xí)云環(huán)境下大數(shù)據(jù)分析挖掘的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)。
2，學(xué)習(xí)Mahout和MLlib的核心技術(shù)方法及應(yīng)用。
3，了解云環(huán)境下大數(shù)據(jù)分析的使用流程和方法。
4, 掌握Storm流處理技術(shù)和Docker等技術(shù)與大數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合的方法。

【課程大綱】
第一講 大數(shù)據(jù)挖掘及其背景
1)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)分析
2)數(shù)據(jù)挖掘定義
3)Hadoop相關(guān)技術(shù)
4)大數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn)

第二講 MapReduceSpark DAG計(jì)算模式
1）分布式文件系統(tǒng)DFS
2）MapReduce計(jì)算模型介紹
3）使用MR進(jìn)行算法設(shè)計(jì)
4）DAG及其算法設(shè)計(jì)

第三講 大數(shù)據(jù)挖掘分析工具
1）Yarn中的Mahoutb介紹
2）Spark中的MahoutMLib介紹
3）推薦系統(tǒng)及其Mahout實(shí)現(xiàn)方法
4）信息聚類及其MLlib實(shí)現(xiàn)方法
5）分類技術(shù)在MahoutMLib中的實(shí)現(xiàn)方法

第四講 大數(shù)據(jù)推薦及其應(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(guò)濾
4）基于Mahout的電影推薦案例

第五講 大數(shù)據(jù)分類技術(shù)及其應(yīng)用
1）分類的定義
2）分類主要算法
3）Mahout分類過(guò)程
4）評(píng)估指標(biāo)以及評(píng)測(cè)
5）貝葉斯算法新聞分類實(shí)例

第六講 大數(shù)據(jù)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）基于MLlib的新聞聚類實(shí)例

第七講 大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則和相似項(xiàng)發(fā)現(xiàn)
1）購(gòu)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）Storm和流數(shù)據(jù)處理模型
3）流處理中的數(shù)據(jù)抽樣
4）流過(guò)濾和Bloom filter

第九講 云環(huán)境下大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用
1）與YarnSpark集群應(yīng)用的協(xié)作
2）與Docker等其它云工具配合
3）大數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)應(yīng)用展望

【講師介紹】
楊老師,曼頓培訓(xùn)網(wǎng)(www.mdpxb.com)資深講師。主要研究網(wǎng)絡(luò)信息分析以及云計(jì)算相關(guān)技術(shù)，長(zhǎng)期從事通信網(wǎng)管系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)信息處理、商務(wù)智能(BI)以及電信決策支持系統(tǒng)的研究開發(fā)工作，主持和參與了多個(gè)國(guó)家和省部級(jí)基金項(xiàng)目，具有豐富的工程實(shí)踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

【費(fèi)用及報(bào)名】
1、費(fèi)用：培訓(xùn)費(fèi)5900元（含培訓(xùn)費(fèi)、講義費(fèi)）；如需食宿，會(huì)務(wù)組可統(tǒng)一安排,費(fèi)用自理。
2、報(bào)名咨詢：4006820825 010-56133998 56028090 13810210257 鮑老師
3、報(bào)名流程：電話登記--填寫報(bào)名表--發(fā)出培訓(xùn)確認(rèn)函
4、備注：如課程已過(guò)期，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)我們的網(wǎng)站，查詢最新課程
5、詳細(xì)資料請(qǐng)?jiān)L問(wèn)北京曼頓培訓(xùn)網(wǎng)：www.mdpxb.com (每月在全國(guó)開設(shè)四百多門公開課，歡迎報(bào)名學(xué)習(xí))

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