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

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/DAG計(jì)算模式

1）分布式文件系統(tǒng)DFS

2）MapReduce計(jì)算模型介紹

3）使用MR進(jìn)行算法設(shè)計(jì)

4）DAG及其算法設(shè)計(jì)

第三講 云挖掘工具M(jìn)ahout/MLib

1）Hadoop中的Mahoutb介紹

2）Spark中的Mahout/MLib介紹

3）系統(tǒng)及其Mahout實(shí)現(xiàn)方法

4）信息聚類(lèi)及其MLlib實(shí)現(xiàn)方法

5）分類(lèi)技術(shù)在Mahout/MLib中的實(shí)現(xiàn)方法

第四講 系統(tǒng)及其應(yīng)用開(kāi)發(fā)

1）一個(gè)系統(tǒng)的模型

2）基于內(nèi)容的

3）協(xié)同過(guò)濾

4）基于Mahout的電影案例

第五講 分類(lèi)技術(shù)及其應(yīng)用

1）分類(lèi)的定義

2）分類(lèi)主要算法

3）Mahout分類(lèi)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(lèi)實(shí)例

第六講 聚類(lèi)技術(shù)及其應(yīng)用

1）聚類(lèi)的定義

2）聚類(lèi)的主要算法

3）K-Means、Canopy及其應(yīng)用示例

4）Fuzzy K-Means、Dirichlet及其應(yīng)用示例

5）基于MLlib的新聞聚類(lèi)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）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(guò)濾和Bloom filter

第九講 云環(huán)境下大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用

1）與Hadoop/Yarn集群應(yīng)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(yīng)用展望

六、培訓(xùn)

1, 了解大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的相關(guān)知識(shí)。

2，學(xué)習(xí)Hadoop/Yarn/Spark的核心數(shù)據(jù)分析技術(shù)

3，深入學(xué)習(xí)Mahout/MLlib挖掘工具在大數(shù)據(jù)中的使用。

4，掌握Storm流處理技術(shù)和Docker等技術(shù)與大數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合的方法。