 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
|
每期人數(shù)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(wù)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(lǐng)館區(qū)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(xié)同大廈
最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設(shè)備 |
☆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
★實驗設(shè)備請點擊這兒查看★ |
| 質(zhì)量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內(nèi)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(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。 |
課程大綱 |
一、課程背景概述
大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)已經(jīng)給新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（如電子商務(wù)網(wǎng)站、搜索引擎、社交網(wǎng)站、商務(wù)廣告營銷等）、銀行金融企業(yè)、高端裝備制造企業(yè)等帶來了巨大的商業(yè)機遇，大數(shù)據(jù)在整個企業(yè)的價值增值鏈中發(fā)揮著至關(guān)重要的決定性作用。大數(shù)據(jù)時代的到來，一方面為（傳統(tǒng)）企業(yè)帶來了巨大的機遇，推動企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和科學決策分析；另一方面由于目前大部分企業(yè)缺乏大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)人才和平臺建設(shè)經(jīng)驗，對企業(yè)實施大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略也帶來了較大的挑戰(zhàn)。本次課程帶大家領(lǐng)略大數(shù)據(jù)技術(shù)的魅力和廣闊前景，使學員掌握主流的Hadoop大數(shù)據(jù)存儲、管理、分析挖掘處理技術(shù)，以及Hadoop大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)和建設(shè)，分享成功的大數(shù)據(jù)應(yīng)用項目實施經(jīng)驗，學習大數(shù)據(jù)應(yīng)用項目解決方案咨詢服務(wù)。本次培訓緊密結(jié)合行業(yè)市場需求和國際國內(nèi)最新技術(shù)發(fā)展潮流，為促進企業(yè)實施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值提供一種可行的方案思路，共同擁抱大數(shù)據(jù)時代的來臨！
二、目標人群
1. 大數(shù)據(jù)分析挖掘應(yīng)用技術(shù)開發(fā)和平臺運維人員
2. Hadoop大數(shù)據(jù)挖掘平臺建設(shè)與實施工程師
3. 大數(shù)據(jù)分析挖掘項目管理和咨詢?nèi)藛T
三、課程目標
1. 本課程讓學員領(lǐng)略大數(shù)據(jù)技術(shù)的魅力和廣闊前景，使學員掌握主流的大數(shù)據(jù)（包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）的表示、建模、存儲、管理、分析處理、挖掘、推薦技術(shù)、匹配技術(shù)與關(guān)聯(lián)分析技術(shù)，以及機器學習平臺的原理與應(yīng)用實戰(zhàn)。
2. 課程緊密結(jié)合行業(yè)市場需求和國際國內(nèi)最新技術(shù)發(fā)展潮流，讓學員掌握大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺架構(gòu)和應(yīng)用部署，分享成功的大數(shù)據(jù)應(yīng)用項目實施經(jīng)驗，學習大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用項目解決方案咨詢服務(wù)。?
3. 讓學員掌握常見的大數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)挖掘算法使用方法，以及大數(shù)據(jù)開發(fā)與運維技術(shù)。讓學員掌握基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)挖掘平臺Mahout、MLbase機器學習算法庫應(yīng)用、數(shù)據(jù)倉庫HIVE、實時分析平臺Spark、實時挖掘平臺Shark、分布式機器學習與推薦系統(tǒng)平臺Oryx的入門、中級以及高級應(yīng)用，并對主流的大數(shù)據(jù)分析建模與挖掘推薦平臺產(chǎn)品剖析。
四、培訓特色
定制授課+ 案例分析講解 + 小組討論，
五、培訓大綱
授課內(nèi)容 演示/實踐/練習說明
1. 大數(shù)據(jù)基本概念、技術(shù)梗概、技術(shù)沿革，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)是如何改變?nèi)斯ぶ悄芗夹g(shù)、語音識別技術(shù)、圖像識別/視頻理解、自然語言處理技術(shù)等，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)在政府、金融、石油、教育、交通、醫(yī)療衛(wèi)生等行業(yè)的成功案例。
2. Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的生態(tài)系統(tǒng)組件、平臺架構(gòu)以及工作原理；分布式文件系統(tǒng)HDFS、并行處理系統(tǒng)Hadoop MapReduce的系統(tǒng)架構(gòu)、核心功能模塊、工作原理以及應(yīng)用開發(fā)
3. 大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型、半結(jié)構(gòu)化模型和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲模型，邏輯模型，以及分析建模工具的常用方法。
4. 十大常用的并行數(shù)據(jù)挖掘算法、原理、應(yīng)用場景，以及技術(shù)實戰(zhàn)
5. 并行數(shù)據(jù)挖掘平臺Mahout的技術(shù)架構(gòu)、核心組件的工作原理以及技術(shù)
6. Mahout應(yīng)用開發(fā)技術(shù)
7. Mahout項目實戰(zhàn) 1. Hadoop的兩個核心組件HDFS分布式文件系統(tǒng)和MapReduce并行處理系統(tǒng)的安裝與配置
2. Hadoop數(shù)據(jù)挖掘平臺項目開發(fā)環(huán)境部署，以及工作模式的應(yīng)用部署
3. 基于Hadoop的數(shù)據(jù)挖掘平臺Mahout的應(yīng)用部署以及實戰(zhàn)
1. 數(shù)據(jù)分析建模和匹配算法、原理和技術(shù)應(yīng)用
2. 大數(shù)據(jù)分析ETL技術(shù)應(yīng)用實戰(zhàn)
3. 基于大數(shù)據(jù)集的機器學習算法
4. 復(fù)雜數(shù)據(jù)模型的訓練方法
5. 大數(shù)據(jù)的分類、聚類、統(tǒng)計學習、關(guān)聯(lián)分析和鏈接分析算法與技術(shù)的應(yīng)用
6. 大數(shù)據(jù)分析匹配技術(shù)的應(yīng)用
7. 實時數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以及Spark和Shark的技術(shù)應(yīng)用
8. 基于大數(shù)據(jù)分析的推薦系統(tǒng)技術(shù)及其應(yīng)用 1. 基于Hadoop的數(shù)據(jù)挖掘平臺Mahout的項目實戰(zhàn)（基于真實數(shù)據(jù)集）
2. Spark和MLbase數(shù)據(jù)挖掘平臺的應(yīng)用開發(fā)部署以及實戰(zhàn)
3. 大數(shù)據(jù)分析ETL平臺Kettle應(yīng)用實戰(zhàn)（基于真實應(yīng)用數(shù)據(jù)集）
4. 基于Hadoop + HBase + Hive + Spark的Oryx項目實戰(zhàn)（基于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用數(shù)據(jù)集） |
|
|
|
首頁 課程表 在線聊 報名 講師 品牌 QQ聊 活動 就業(yè)
