国产极品粉嫩福利姬萌白酱_伊人WWW22综合色_久久精品a一国产成人免费网站_法国啄木乌AV片在线播放

一、課程簡介
.大數據建模與分析挖掘技術已經逐步地應用到新興互聯網企業（如電子商務網站、搜索引擎、社交網站、互聯網廣告服務提供商等）、銀行金融證券企業、電信運營等行業，給這些行業帶來了一定的數據價值增值作用。
.本次課程面向有一定的數據分析挖掘算法基礎的工程師，帶大家實踐大數據分析挖掘平臺的項目訓練，系統地講解數據準備、數據建模、挖掘模型建立、大數據分析與挖掘算法應用在業務模型中，結合主流的Hadoop與Spark大數據分析平臺架構，實現項目訓練。
.結合業界使用最廣泛的主流大數據平臺技術，重點剖析基于大數據分析算法與BI技術應用，包括分類算法、聚類算法、預測分析算法、推薦分析模型等在業務中的實踐應用，并根據講師給定的數據集，實現兩個基本的日志數據分析挖掘系統，以及電商（或內容）推薦系統引擎。
.本課程基本的實踐環境是Linux集群，JDK1.8， Hadoop 2.7.*，Spark 2.1.*。
.學員需要準備的電腦最好是i5及以上CPU，4GB及以上內存，硬盤空間預留50GB（可用移動硬盤），基本的大數據分析平臺所依賴的軟件包和依賴庫等，講師已經提前部署在虛擬機鏡像（VMware鏡像），學員根據講師的操作任務進行實踐。
本課(ke)程(cheng)采用技(ji)術原(yuan)理(li)與項目實戰相結合的方式進行教(jiao)學，在講(jiang)授原(yuan)理(li)的過程(cheng)中(zhong)，穿插(cha)實際的系(xi)統操作(zuo)，本課(ke)程(cheng)講(jiang)師也精心(xin)準備(bei)的實際的應用案例供學員動手訓(xun)練。

三、培訓人群
1.大數據分析應用開發工程師
2.大數據分析項目的規劃咨詢管理人員
3.大數據分析項目的IT項目高管人員
4.大數據分析與挖掘處理算法應用工程師
5.大數據分析集群運維工程(cheng)師

三、培訓目標
1.本課程讓學員充分掌握大數據平臺技術架構、大數據分析的基本理論、大數據分析挖掘應用實戰技能、國內外主流的大數據分析與BI商業智能分析解決方案、以及大數據分析在搜索引擎、廣告服務推薦、電商數據分析、金融客戶分析方面的應用案例。
2.本課程強調主流的大數據分析挖掘算法技術的應用和分析平臺的實施，讓學員掌握主流的基于大數據Hadoop和Spark、R的大數據分析平臺架構和實際應用，并用結合實際的生產系統案例進行教學，掌握基于Hadoop大數據平臺的數據挖掘和數據倉庫分布式系統平臺應用，以及商業和開源的數據分析產品加上Hadoop平臺形成大數據分析平臺的應用剖析。
3.讓學員掌握業(ye)界最流行的(de)基(ji)于Hadoop與Spark的(de)大數(shu)據(ju)(ju)分(fen)析(xi)(xi)挖(wa)掘(jue)(jue)平臺，深入講解業(ye)界成熟的(de)大數(shu)據(ju)(ju)分(fen)析(xi)(xi)挖(wa)掘(jue)(jue)與BI平臺的(de)實踐應用(yong)，并以客(ke)戶分(fen)析(xi)(xi)系(xi)統、日(ri)志(zhi)分(fen)析(xi)(xi)和電商推薦系(xi)統為案(an)例，串聯常(chang)用(yong)的(de)數(shu)據(ju)(ju)挖(wa)掘(jue)(jue)技術(shu)進行應用(yong)教學。

四、培訓特色
 定制授課+ 實戰案例訓練+ 互動咨詢討論，共3天
（說明：講師會提供虛擬(ni)機(ji)鏡像，并(bing)把Hadoop，Spark等系統提前部署(shu)在虛擬(ni)機(ji)中，分析挖(wa)掘平臺構建在Hadoop與Spark之上，學員(yuan)自帶筆記(ji)本，運行虛擬(ni)機(ji)，并(bing)利用同樣的鏡像啟動多臺虛擬(ni)機(ji)，構建實驗集群，鏡像會提前給學員(yuan)）

五、師資介紹
.鐘老師，男(nan)，博(bo)士畢業(ye)于中(zhong)(zhong)國(guo)(guo)(guo)科(ke)學(xue)(xue)院(yuan)，獲工(gong)(gong)(gong)學(xue)(xue)博(bo)士學(xue)(xue)位（計(ji)(ji)算(suan)機(ji)系統(tong)(tong)(tong)結構(gou)方向），曾在國(guo)(guo)(guo)內(nei)某(mou)(mou)高校和(he)某(mou)(mou)大(da)型通信企業(ye)工(gong)(gong)(gong)作(zuo)過，目(mu)前在中(zhong)(zhong)國(guo)(guo)(guo)科(ke)學(xue)(xue)院(yuan)某(mou)(mou)研究(jiu)所工(gong)(gong)(gong)作(zuo)，高級(ji)工(gong)(gong)(gong)程師，副研究(jiu)員，課(ke)題組長(chang)，團隊(dui)成員二十余人(ren)。大(da)數(shu)(shu)據、云計(ji)(ji)算(suan)系列課(ke)程建(jian)設與教(jiao)(jiao)學(xue)(xue)專家，新(xin)技術課(ke)程開發(fa)(fa)組長(chang)。近八年來帶(dai)領團隊(dui)主要從(cong)事大(da)數(shu)(shu)據管理(li)與高性能分析處理(li)（Hadoop、Spark、Storm）、大(da)數(shu)(shu)據倉庫（HIVE）和(he)實(shi)時數(shu)(shu)據倉庫（SparkSQL、Shark），大(da)數(shu)(shu)據建(jian)模挖(wa)掘(jue)與機(ji)器(qi)學(xue)(xue)習（Mahout、MLib、Oryx、Pentaho BI、SAS、SPSS、R等）、MPP并行數(shu)(shu)據倉庫（Greenplum etc）、NoSQL與NewSQL分布式數(shu)(shu)據庫（Hbase、MongoDB、Cassandra etc）、（移動）電子商務平臺、大(da)數(shu)(shu)據搜索平臺（ElasticSearch、Solr、Lucene等）、云計(ji)(ji)算(suan)與虛擬化（OpenStack，VMware，XenServer，CloudStack，KVM，Docker，SaaS服務）、云存儲(chu)系統(tong)(tong)(tong)、Swift對(dui)象存儲(chu)系統(tong)(tong)(tong)、網(wang)絡(luo)GIS地圖服務器(qi)、互(hu)聯網(wang)+在線教(jiao)(jiao)育云平臺方面的(de)項目(mu)研發(fa)(fa)與管理(li)工(gong)(gong)(gong)作(zuo)。

六、頒發證書
參加相關培訓并通過考試的學員，可以獲得：
1.工業和信息化部頒發的-大數據挖掘高級工程師職業技能證書。該證書可作為專業技術人員職業能力考核的證明，以及專業技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。
注：請學員帶一寸彩照2張（背面(mian)注明姓名(ming)）、身(shen)份證(zheng)復印件一張。

七、詳細大綱與培訓內容
時間.內容提要.授(shou)課詳細內容.實踐訓練

第一天.業界主流的數據倉庫工具和大數據分析挖掘工具.1.業界主流的基于Hadoop和Spark的大數據分析挖掘項目解決方案
2.業界數據倉庫與數據分析挖掘平臺軟件工具
3.Hadoop數據倉庫工具Hive
4.Spark實時數據倉庫工具SparkSQL
5.Hadoop數據分析挖掘工具Mahout
6.Spark機器學習與數據分析挖掘工具MLlib
7.大數據分析挖掘項目的實施步驟.配置數據倉庫工具Hadoop Hive和SparkSQL
部署數據(ju)分析(xi)挖掘工具Hadoop Mahout和(he)Spark MLlib

.大數據分析挖掘項目的數據集成操作訓練.1.日志數據解析和導入導出到數據倉庫的操作訓練
2.從原始搜索數據集中抽取、集成數據，整理后形成規范的數據倉庫
3.數據分析挖掘模塊從大型的集中式數據倉庫中訪問數據，一個數據倉庫面向一個主題，構建兩個數據倉庫
4.同一個數據倉庫中的事實表數據，可以給多個不同類型的分析挖掘任務調用
5.去除(chu)噪聲(sheng).項目數(shu)據集加載ETL到(dao)Hadoop Hive數(shu)據倉庫(ku)并(bing)建(jian)立(li)多維模(mo)型

.基于Hadoop的大型數據倉庫管理平臺—HIVE數據倉庫集群的多維分析建模應用實踐.
6.基于Hadoop的大型分布式數據倉庫在行業中的數據倉庫應用案例
7.Hive數據倉庫集群的平臺體系結構、核心技術剖析
8.Hive Server的工作原理、機制與應用
9.Hive數據倉庫集群的安裝部署與配置優化
10.Hive應用開發技巧
11.Hive SQL剖析與應用實踐
12.Hive數據倉庫表與表分區、表操作、數據導入導出、客戶端操作技巧
13.Hive數據倉庫報表設計
14.將原(yuan)始的日志數據(ju)集，經過整理(li)后，加載至(zhi)Hadoop + Hive數據(ju)倉庫集群中，用(yong)于(yu)共(gong)享訪問(wen).利用(yong)HIVE構(gou)建大型數據(ju)倉庫項目的操作訓練實踐

.Spark大數據分析挖掘平臺實踐操作訓練.15.Spark大數據分析挖掘平臺的部署配置
16.Spark數據分析庫MLlib的開發部署
17.Spark數(shu)(shu)據(ju)分析挖掘示例操作，從Hive表中讀取(qu)數(shu)(shu)據(ju)并(bing)在分布式內存中運行.

第二天.聚類分析建模與挖掘算法的實現原理和技術應用.18.聚類分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的實現與應用，包括：
a).Canopy聚類（canopy clustering）
b).K均值算法（K-means clustering）
c).模糊K均值（Fuzzy K-means clustering）
d).EM聚類，即期望*化聚類（Expectation Maximization）
e).以上算法在Spark MLib中的實現原理和實際場景中的應用案例。
19.Spark聚(ju)類(lei)分(fen)析算(suan)法(fa)程序(xu)示例.基于Spark MLlib的聚(ju)類(lei)分(fen)析算(suan)法(fa)，實(shi)現日志數據集中的用戶聚(ju)類(lei)

.分類分析建模與挖掘算法的實現原理和技術應用. 20.分類分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的實現與應用， 包括：
f).Spark決策樹算法實現
g).邏輯回歸算法（logistics regression）
h).貝葉斯算法（Bayesian與Cbeyes）
i).支持向量機（Support vector machine）
j).以上算法在Spark MLlib中的實現原理和實際場景中的應用案例。
21.Spark客戶資料分析與給用戶貼標簽的程序示例
22.Spark實現給商品貼標簽的程序示例
23.Spark實(shi)現用戶行為的(de)自(zi)動標簽和深度技術(shu).基于Spark MLlib的(de)分類分析(xi)算法模型與應用操作

.關聯分析建模與挖掘算法的實現原理和技術應用. 24.預測、推薦分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的實現與應用，包括：
k).Spark頻繁模式挖掘算法（parallel FP Growth Algorithm）應用
l).Spark關聯規則挖掘（Apriori）算法及其應用
m).以上算法在Spark MLib中的實現原理和實際場景中的應用案例。
25.Spark關聯(lian)分析程序示(shi)例.基于Spark MLlib的關聯(lian)分析操作

第三天.推薦分析挖掘模型與算法技術應用.26.推薦算法原理及其在Spark MLlib中的實現與應用，包括：
a).Spark協同過濾算法程序示例
b).Item-based協同過濾與推薦
c).User-based協同過濾與推薦
d).交叉銷售推薦模(mo)型及其實現.推薦分析實現步驟與操(cao)作（重點）

.回歸分析模型與預測算法.27.利用線性回歸（多元回歸）實現訪問量預測
28.利用非線性回歸預測成交量和訪問量的關系
29.基于R+Spark實現回歸分析模型及其應用操作
30.Spark回(hui)歸程序實現(xian)異常點檢測(ce)的程序示例(li).回(hui)歸分析預測(ce)操作例(li)子

.圖關系建模與分析挖掘及其鏈接分析和社交分析操作. 31.利用Spark GraphX實現網頁鏈接分析，計算網頁重要性排名
32.實現信息傳(chuan)播的(de)社(she)交關系(xi)傳(chuan)遞分析(xi)(xi)，互聯(lian)網用戶(hu)的(de)行(xing)為關系(xi)分析(xi)(xi)任務的(de)操(cao)作訓練.圖數據的(de)分析(xi)(xi)挖(wa)掘操(cao)作，實現微博(bo)數據集的(de)社(she)交網絡建模與(yu)關系(xi)分析(xi)(xi)

.神經網絡與深度學習算法模型及其應用實踐.33.神經網絡算法Neural Network的實現方法和挖掘模型應用
34.基于人工神經網絡的深度學習的訓練過程
a).傳統神經網絡的訓練方法
b).Deep Learning的訓練方法
35.深度學習的常用模型和方法
a).CNN（Convolutional Neural Network）卷積神經網絡
b).RNN（Recurrent Neural Network）循環神經網絡模型
c).Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機
36.基于Spark的深度學習(xi)算法模型庫(ku)的應用程序示(shi)例.基于Spark或TensorFlow神經(jing)網絡深度學習(xi)庫(ku)實現文本與(yu)圖(tu)片數據挖掘(jue)

.項目實踐.37.日志分析系統與日志挖掘項目實踐
a).Hadoop，Spark，ELK技術構建日志數據倉庫
b).互聯網微博日志分析系統項目
38.推薦系統項目實踐
a).電影數據分析與個性化推薦關聯分析項目.項目數據集和詳細的實驗指導手冊由講師提供
.培訓總結.39.項目方案的課堂討論，討論實際業務中的分析需求，剖析各個環節的難點、痛點、瓶頸，啟發出解決之道；完成講師布置的項目案例，鞏固學過的大數據分析挖掘處理平臺技術知識以及應用技能.討論交流
.兩個完整的項目任務和實踐案例（重點）.1.日志分析建模與日志挖掘項目實踐
a)Hadoop，Spark，并結合ELK技術構建日志分析系統和日志數據倉庫
b)互聯網微博日志分析系統項目
2.推薦系統項目實踐
a)電影數據分析與個性化推薦關聯分析項目
b)電商購物籃分析項目
Hadoop，Spark，可(ke)結合Oryx分布(bu)式集(ji)群在個性化推薦和精準營(ying)銷項(xiang)目(mu)(mu)。.項(xiang)目(mu)(mu)的階段性步(bu)驟貫(guan)穿到三天的培(pei)訓過程中，第三天完成整個項(xiang)目(mu)(mu)的原型