2017北京大数据分析-大数据挖掘课程

中科院计算所培训中心针对系统架构师，高级程序员，数据处理负责人等人员，专门开设了大数据分析- 基于Hadoop/Mahout的大数据挖掘培训课程，课程主要站在站在大数据技术，以及Hadoop实战的角度，采用理论结合实践的方式教学，为学员讲解大数据发掘和背景，掌握如何用Hadoop和Mahout挖掘工具来解决具体的问题，帮学员工作更加的顺利。

1、培训中心拥有科学的研发机制和完善的教学管理体系。

2、高水平的专业研发队伍将最前沿的主流技术与企业的实际需求相结合，研发出一系列高品质的课程。

3、形成了完全自主知识产权的配套书籍和课程产品，并得到了清华、电子工业等出版社的大力支持。

4、利用强大的师资优势和品牌支持，培训中心形成了以企业内训、校企合作、IT高端公开课、大学生实训、管理咨询等多业务方向协同发展的模式。

培训对象

1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。

2，牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。

3，政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。

4，高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。

学员基础

1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。

2，有一定的数据仓库与大数据处理的基础知识。

3，有一定的Hadoop技术的基础知识。

培训内容

第一讲大数据挖掘及其背景

1)数据挖掘定义

2)Hadoop相关技术

3)大数据挖掘知识点

第二讲MapReduce计算模式

1）分布式文件系统

2）MapReduce

3）使用MR的算法设计

第三讲Hadoop中的云挖掘工具Mahout

1）Mahout介绍

2）推荐系统

3）信息聚类

4）分类技术

5）其它挖掘

第四讲推荐系统及其应用开发

1）一个推荐系统的模型

2）基于内容的推荐

3）协同过滤

4）电影推荐案例

第五讲分类技术及其应用

1）分类的定义

2）分类主要算法

3）Mahout分类过程

4）评估指标以及评测

5）贝叶斯算法新闻分类实例

第六讲聚类技术及其应用

1）聚类的定义

2）聚类的主要算法

3）K-Means、Canopy及其应用示例

4）Fuzzy K-Means、Dirichlet及其应用示例

5）路透新闻聚类实例

第七讲关联规则和相似项发现

1）购物篮模型

2）Apriori算法

3）抄袭文档发现

4）近邻搜索的应用

第八讲流数据挖掘相关技术

1）流数据挖掘及分析

2）流数据模型

3）数据抽样

4）流过滤

第九讲大数据挖掘应用前景

1）与Hadoop集群应用的协作

2）与RHadoop等其它云挖掘工具配合

3）大数据挖掘行业应用展望

由业界知名大数据专家亲自授课：

杨老师

主要研究网络信息分析以及云计算相关技术，长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作，主持和参与了多个国家和省部级基金项目，具有丰富的工程实践及软件研发经验。

培训目标

1, 全面了解大数据处理技术的相关知识。

2，学习Hadoop的核心技术方法以及应用特征。

3，深入使用Mahout挖掘工具在大数据中的使用。

4，掌握流数据挖掘和其它大数据挖掘关键技术。

证 书

培训结束，颁发中科院计算所职业培训中心“大数据分析- 基于Hadoop/Mahout的大数据挖掘”结业证书。

费 用

培训费：5500元/人（含教材、证书、午餐、学习用具）。食宿协助安排，费用自理