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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

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

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）基于內容的

3）協(xié)同過濾

4）基于Mahout的電影案例

第五講 分類技術及其應用

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

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

六、培訓

1, 了解大數(shù)據(jù)處理技術的相關知識。

2，學習Hadoop/Yarn/Spark的核心數(shù)據(jù)分析技術

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

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