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課時一：概念綜述
1.大數據的定義由來和原因
1.大數據的6V特征
1.從數據庫，數據倉庫到大數據
1.大數據相關技(ji)術和處理

課時二：Hadoop生態圈、spark生態圈、搜索引擎概述
1.hadoop：HDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive等
1.spark：scala、spark-SQL、spark-Streaming等
1.搜索引擎：lucene（solr）、ES
1.并(bing)發的機器學習工具：R-hadoop、spark-MLLIB、 spark-R、pyspark

課時三：存儲在hbase中的數據
1.NoSQL（key-value）
1.Hbase：安裝
1.行鍵與列簇
1.如何利用Hbase的特點存儲數據
1.應用程序如何訪問Hbase中的數據
1.數據遷移：sqoop
1.Hbase的應用場景

課時四：Hive：為用SQL的開發者留的活路
1.Hive：安裝（單用戶與多用戶）
1.Hive：基本操作
1.Hive：與典型的關系型數據庫的區別
1.如果“想慢”，你可以這樣…（不恰當使用hive的案例介紹）
1.Hive的應用場景(jing)

課時五：Spark各組件在衛生領域的應用
1.Hadoop*的特點是什么？
1.Spark概述與安裝
1.Scala：你可以一直“點”下去
1.RDD：“映射”、“轉換”解決一切
1.spark-SQL
1.spark-streaming
1.spark的其他組件
1.應用場景

課時六：機器學習算法介紹—I
1.綜述（人工智能、數據挖掘、機器學習、機器智能、大數據：這些詞的確切含義）
1.監督學習、無監督學習與強化學習
1.工具：R、Python等
1.決策樹詳解（熵、貪心法、連續的和離散的）
1.神經(jing)(jing)網絡詳解（神經(jing)(jing)元、激勵函數、前(qian)饋神經(jing)(jing)網絡的BP算法，其他神經(jing)(jing)網絡）

課時七：機器學習算法介紹—II
1.關聯規則詳解（頻繁項集、Apriori、支持度、置信度）
1.聚類詳解（k-means、k-medoid）
1.常見(jian)算法的簡述(shu)（Na?ve-Bayes、k-NN、HMM、SVM等）