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課程目錄:大數(shù)據(jù)分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/MLlib培訓
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課程大綱:

        大數(shù)據(jù)分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/MLlib培訓

 

 

 

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相關技術(shù)

3)大數(shù)據(jù)挖掘知識點

第二講 MapReduce/DAG計算模式

1)分布式文件系統(tǒng)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)系統(tǒng)及其Mahout實現(xiàn)方法

4)信息聚類及其MLlib實現(xiàn)方法

5)分類技術(shù)在Mahout/MLib中的實現(xiàn)方法

第四講 系統(tǒng)及其應用開發(fā)

1)一個系統(tǒng)的模型

2)基于內(nèi)容的

3)協(xié)同過濾

4)基于Mahout的電影案例

第五講 分類技術(shù)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)貝葉斯算法新聞分類實例

第六講 聚類技術(shù)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)Fuzzy K-Means、Dirichlet及其應用示例

5)基于MLlib的新聞聚類實例

第七講 關聯(lián)規(guī)則和相似項發(fā)現(xiàn)

1)購物籃模型

2)Apriori算法

3)抄襲文檔發(fā)現(xiàn)

4)近鄰搜索的應用

第八講 流數(shù)據(jù)挖掘相關技術(shù)

1)流數(shù)據(jù)挖掘及分析

2)Storm和流數(shù)據(jù)處理模型

3)流處理中的數(shù)據(jù)抽樣

4)流過濾和Bloom filter

第九講 云環(huán)境下大數(shù)據(jù)挖掘應用

1)與Hadoop/Yarn集群應用的協(xié)作

2)與Docker等其它云工具配合

3)大數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)應用展望