曙海教學優(yōu)勢
本課程,秉承二十一年積累的教學品質(zhì),以項目實現(xiàn)為導向,面向企事業(yè)項目實際需要,老師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗、技巧。課程可定制,線上/線下/上門皆可,熱線:4008699035。
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大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應用培訓與咨詢
培訓目標
1.本課程讓學員充分掌握大數(shù)據(jù)平臺技術架構、大數(shù)據(jù)分析的基本理論、機器學習的常用算法、國內(nèi)外主流的大數(shù)據(jù)分析與BI商業(yè)智能分析解決方案、以及大數(shù)據(jù)分析在搜索引擎、廣告服務推薦、電商數(shù)據(jù)分析、金融客戶分析方面的應用案例。
2.本課程強調(diào)主流的大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)Hadoop和Spark、R的大數(shù)據(jù)分析平臺架構和實際應用,并用結(jié)合實際的生產(chǎn)系統(tǒng)案例進行教學,掌握基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫分布式系統(tǒng)平臺應用,以及商業(yè)和開源的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品加上Hadoop平臺形成大數(shù)據(jù)分析平臺的應用剖析。
3.讓學員掌握常見的機器學習算法,深入講解業(yè)界成熟的大數(shù)據(jù)分析挖掘與BI平臺的實踐應用,并以客戶分析系統(tǒng)、日志分析和電商推薦系統(tǒng)為案例,串聯(lián)常用的數(shù)據(jù)挖掘技術進行應用教學。
培訓內(nèi)容安排如下:
內(nèi)容提要 |
授課詳細內(nèi)容 |
業(yè)界主流的數(shù)據(jù)倉庫工具和大數(shù)據(jù)分析挖掘工具 |
1.?業(yè)界主流的基于Hadoop和Spark的大數(shù)據(jù)分析挖掘項目解決方案 2.?業(yè)界數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)分析挖掘平臺軟件工具 3.?Hadoop數(shù)據(jù)倉庫工具Hive 4.?Spark實時數(shù)據(jù)倉庫工具SparkSQL 5.?Hadoop數(shù)據(jù)分析挖掘工具Mahout 6.?Spark機器學習與數(shù)據(jù)分析挖掘工具MLlib 7.?大數(shù)據(jù)分析挖掘項目的實施步驟 |
大數(shù)據(jù)分析挖掘項目的數(shù)據(jù)集成操作訓練 |
1.?日志數(shù)據(jù)解析和導入導出到數(shù)據(jù)倉庫的操作訓練 2.?從原始搜索數(shù)據(jù)集中抽取、集成數(shù)據(jù),整理后形成規(guī)范的數(shù)據(jù)倉庫 3.?數(shù)據(jù)分析挖掘模塊從大型的集中式數(shù)據(jù)倉庫中訪問數(shù)據(jù),一個數(shù)據(jù)倉庫面向一個主題,構建兩個數(shù)據(jù)倉庫 4.?同一個數(shù)據(jù)倉庫中的事實表數(shù)據(jù),可以給多個不同類型的分析挖掘任務調(diào)用 5.?去除噪聲 |
基于Hadoop的大型數(shù)據(jù)倉庫管理平臺—HIVE數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)倉庫在行業(yè)中的數(shù)據(jù)倉庫應用案例 7.?Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的平臺體系結(jié)構、核心技術剖析 8.?Hive Server的工作原理、機制與應用 9.?Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的安裝部署與配置優(yōu)化 10.?Hive應用開發(fā)技巧 11.?Hive SQL剖析與應用實踐 12.?Hive數(shù)據(jù)倉庫表與表分區(qū)、表操作、數(shù)據(jù)導入導出、客戶端操作技巧 13.?Hive數(shù)據(jù)倉庫報表設計 14.?將原始的日志數(shù)據(jù)集,經(jīng)過整理后,加載至Hadoop + Hive數(shù)據(jù)倉庫集群中,用于共享訪問 |
Spark大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺實踐操作訓練 |
15.?Spark大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺的部署配置 16.?Spark數(shù)據(jù)分析庫MLlib的開發(fā)部署 17.?Spark數(shù)據(jù)分析挖掘示例操作,從Hive表中讀取數(shù)據(jù)并在分布式內(nèi)存中運行 |
聚類分析建模與挖掘算法的實現(xiàn)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(xiàn)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,即期望最大化聚類(Expectation Maximization) e)?以上算法在Spark MLib中的實現(xiàn)原理和實際場景中的應用案例。 19.?Spark聚類分析算法程序示例 |
分類分析建模與挖掘算法的實現(xiàn)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(xiàn)與應用, 包括: f)?Spark決策樹算法實現(xiàn) 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(xiàn)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(xiàn)給商品貼標簽的程序示例 23.?Spark實現(xiàn)用戶行為的自動標簽和深度技術 |
關聯(lián)分析建模與挖掘算法的實現(xiàn)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(xiàn)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(lián)規(guī)則挖掘(Apriori)算法及其應用 m)?以上算法在Spark MLib中的實現(xiàn)原理和實際場景中的應用案例。 25.?Spark關聯(lián)分析程序示例 |
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(xiàn)與應用,包括: a)?Spark協(xié)同過濾算法程序示例 b)?Item-based協(xié)同過濾與推薦 c)?User-based協(xié)同過濾與推薦 d)?交叉銷售推薦模型及其實現(xiàn) |
回歸分析模型與預測算法 |
27.?利用線性回歸(多元回歸)實現(xiàn)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(xiàn)回歸分析模型及其應用操作 30.?Spark回歸程序?qū)崿F(xiàn)異常點檢測的程序示例 |
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(xiàn)網(wǎng)頁鏈接分析,計算網(wǎng)頁重要性排名 32.?實現(xiàn)信息傳播的社交關系傳遞分析,互聯(lián)網(wǎng)用戶的行為關系分析任務的操作訓練 |
神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習算法模型及其應用實踐 |
33.?神經(jīng)網(wǎng)絡算法Neural Network的實現(xiàn)方法和挖掘模型應用 34.?基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習的訓練過程 a)?傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡 b)?RNN(Recurrent Neural Network)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型 c)?Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機 36.?基于Spark的深度學習算法模型庫的應用程序示例 |
項目實踐 |
37.?日志分析系統(tǒng)與日志挖掘項目實踐 a)?Hadoop,Spark,ELK技術構建日志數(shù)據(jù)倉庫 b)?互聯(lián)網(wǎng)微博日志分析系統(tǒng)項目 38.?推薦系統(tǒng)項目實踐 a)?數(shù)據(jù)分析與個性化推薦關聯(lián)分析項目 |
培訓總結(jié) |
39.?項目方案的課堂討論,討論實際業(yè)務中的分析需求,剖析各個環(huán)節(jié)的難點、痛點、瓶頸,啟發(fā)出解決之道;完成講師布置的項目案例,鞏固學過的大數(shù)據(jù)分析挖掘處理平臺技術知識以及應用技能 |