曙海教學(xué)優(yōu)勢(shì)
本課程,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì),以項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向,面向企事業(yè)項(xiàng)目實(shí)際需要,老師將會(huì)與您分享設(shè)計(jì)的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗(yàn)、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)分析-?基于Hadoop/Mahout的大數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)課程
培訓(xùn)內(nèi)容:
第一講大數(shù)據(jù)挖掘及其背景
1)數(shù)據(jù)挖掘定義
2)Hadoop相關(guān)技術(shù)
3)大數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn)
第二講MapReduce計(jì)算模式
1)分布式文件系統(tǒng)
2)MapReduce
3)使用MR的算法設(shè)計(jì)
第三講Hadoop中的云挖掘工具Mahout
1)Mahout介紹
2)推薦系統(tǒng)
3)信息聚類
4)分類技術(shù)
5)其它挖掘
第四講推薦系統(tǒng)及其應(yīng)用開(kāi)發(fā)
1)一個(gè)推薦系統(tǒng)的模型
2)基于內(nèi)容的推薦
3)協(xié)同過(guò)濾
4)電影推薦案例
第五講分類技術(shù)及其應(yīng)用
1)分類的定義
2)分類主要算法
3)Mahout分類過(guò)程
4)評(píng)估指標(biāo)以及評(píng)測(cè)
5)貝葉斯算法新聞分類實(shí)例
第六講聚類技術(shù)及其應(yīng)用
1)聚類的定義
2)聚類的主要算法
3)K-Means、Canopy及其應(yīng)用示例
4)FuzzyK-Means、Dirichlet及其應(yīng)用示例
5)路透新聞聚類實(shí)例
第七講關(guān)聯(lián)規(guī)則和相似項(xiàng)發(fā)現(xiàn)
1)購(gòu)物籃模型
2)Apriori算法
3)抄襲文檔發(fā)現(xiàn)
4)近鄰搜索的應(yīng)用
第八講流數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)
1)流數(shù)據(jù)挖掘及分析
2)流數(shù)據(jù)模型
3)數(shù)據(jù)抽樣
4)流過(guò)濾
第九講大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用前景
1)與Hadoop集群應(yīng)用的協(xié)作
2)與RHadoop等其它云挖掘工具配合
3)大數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)應(yīng)用展望