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大數據分析挖掘培訓班

內容提示
本課(ke)(ke)程(cheng)(cheng)不是一(yi)個泛泛的理論性、概念性的介(jie)紹課(ke)(ke)程(cheng)(cheng)，而(er)是針對問題討論Mahout和 MLlib解決(jue)方案(an)的深(shen)入課(ke)(ke)程(cheng)(cheng)。教師對于上述領域有(you)深(shen)入的理論研(yan)究(jiu)(jiu)與實(shi)踐(jian)經驗，在課(ke)(ke)程(cheng)(cheng)中將(jiang)會針對這些問題與學(xue)員一(yi)起進行(xing)研(yan)究(jiu)(jiu)，在關(guan)鍵點上還會搭建(jian)實(shi)驗環境進行(xing)實(shi)踐(jian)研(yan)究(jiu)(jiu)，以(yi)加深(shen)對于這些解決(jue)方案(an)的理解。通過本課(ke)(ke)程(cheng)(cheng)學(xue)習(xi)，希望(wang)推動(dong)大(da)數據分析挖掘項目開發上升(sheng)到一(yi)個新水平。

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/Yarn/Spark的核心數據分析技術
3，深入學習Mahout/MLlib挖掘工具在大數據中的使用。
4，掌握Storm流處(chu)理(li)技(ji)術和Docker等技(ji)術與(yu)大數據挖(wa)掘結合(he)的方法。

培訓對象
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(qian)涉(she)到大數據(ju)(ju)與分布式數據(ju)(ju)處理的項目負(fu)責人。

學員基礎
1，對IT系統設計有一定的理論與實踐經驗。
2，數據倉庫與數據挖掘處理有一定的基礎知識。
3，對Hadoop/Yarn/Spark大數(shu)據技術有一定(ding)的了解(jie)。

培訓要點
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。
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。
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。在此基礎上，Apache Hadoop開源項目開發團隊，克隆并推出了Hadoop/Yarn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Hive，Zookeeper和Mahout等)，日益形成一個易部署、易開發、功能齊全、性能優良的系統。在此基礎上，以Berkley牽頭設計的Spark/BDAS技術，實現了內存級別的分布式處理模式，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。
本課程從大數據挖掘分析技術實戰的角度，結合理論和實踐，全方位地介紹Mahout和 MLlib等大數據挖掘工具的開發技巧。本課程涉及的主題包括：大數據挖掘及其背景，Mahout和 MLlib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，以及與流挖掘和Docker技術的結合，分析了大數據挖掘前景分析。
本課程教學過程中還提供了案例分析來幫助學員了解如何用Mahout和 MLlib挖掘工具來解決具體的問題，并介紹了從大數據中挖掘出有價值的信息的關鍵。
本課(ke)程(cheng)不是(shi)一(yi)個泛泛的(de)理(li)論(lun)性(xing)(xing)、概念性(xing)(xing)的(de)介(jie)紹課(ke)程(cheng)，而是(shi)針(zhen)對(dui)問(wen)題討論(lun)Mahout和 MLlib解決(jue)方案的(de)深(shen)(shen)入課(ke)程(cheng)。教(jiao)師對(dui)于上述領域有(you)深(shen)(shen)入的(de)理(li)論(lun)研究與實踐(jian)經驗(yan)，在課(ke)程(cheng)中將(jiang)會(hui)針(zhen)對(dui)這(zhe)些(xie)問(wen)題與學員一(yi)起進(jin)(jin)行研究，在關鍵點(dian)上還會(hui)搭建實驗(yan)環境進(jin)(jin)行實踐(jian)研究，以(yi)加深(shen)(shen)對(dui)于這(zhe)些(xie)解決(jue)方案的(de)理(li)解。通過(guo)本課(ke)程(cheng)學習，希望推動大數據(ju)分析挖掘項目開發上升到一(yi)個新水(shui)平。

培訓內容
第一講大數據挖掘及其背景
1)數據挖掘定義
2)Hadoop相關技術
3)大數據挖掘知識點

第二講 MapReduce/DAG計算模式
1）分布式文件系統DFS
2）MapReduce計算模型介紹
3）使用MR進行算法設計
4）DAG及其算法設計

第三講 云挖掘工具Mahout/MLib
1）Hadoop中的Mahoutb介紹
2）Spark中的Mahout/MLib介紹
3）推薦系統及其Mahout實現方法
4）信息聚類及其MLlib實現方法
5）分(fen)類技術在Mahout/MLib中的實現方(fang)法

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）基于Mahout的電(dian)影(ying)推(tui)薦案例(li)

第五講 分類技術及其應用
1）分類的定義
2）分類主要算法
3）Mahout分類過程
4）評估指標以及評測
5）貝葉斯(si)算法新(xin)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）FuzzyK-Means、Dirichlet及其應用示例
5）基于(yu)MLlib的新聞聚類實例(li)

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）Storm和流數據處理模型
3）流處理中的數據抽樣
4）流過濾(lv)和(he)Bloom filter

第九講 云環境下大數據挖掘應用
1）與Hadoop/Yarn集群應用的協作
2）與Docker等其它云工具配合
3）大數據挖掘行業應用展望(wang)

培訓師介紹:楊老師
主要研(yan)究(jiu)網絡(luo)信息分(fen)析以及(ji)(ji)云計算相(xiang)關(guan)技術，長期從事(shi)通信網管系(xi)統、網絡(luo)信息處理、商務(wu)智能(BI)以及(ji)(ji)電信決(jue)策支持系(xi)統的(de)研(yan)究(jiu)開發工作，主持和參與了多個國家和省部級基金項目，具有豐(feng)富(fu)的(de)工程實踐及(ji)(ji)軟(ruan)件研(yan)發經(jing)驗。