中科信軟大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應用培訓與咨詢,大數(shù)據(jù)建模與
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培訓目標
1.本課程讓學員充分掌握大數(shù)據(jù)平臺技術架構(gòu)、大數(shù)據(jù)分析的基本理論、機器學習的常用算法、國內(nèi)外主流的大數(shù)據(jù)分析與BI商業(yè)智能分析解決方案、以及大數(shù)據(jù)分析在搜索引擎、廣告服務推薦、電商數(shù)據(jù)分析、金融客戶分析方面的應用案例。
2.本課程強調(diào)主流的大數(shù)據(jù)分析挖掘算法技術的應用和分析平臺的實施,讓學員掌握主流的基于大數(shù)據(jù)Hadoop和Spark、R的大數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu)和實際應用,并用結(jié)合實際的生產(chǎn)系統(tǒng)案例進行教學,掌握基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫分布式系統(tǒng)平臺應用,以及商業(yè)和開源的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品加上Hadoop平臺形成大數(shù)據(jù)分析平臺的應用剖析。
3.讓學員掌握常見的機器學習算法,深入講解業(yè)界成熟的大數(shù)據(jù)分析挖掘與BI平臺的實踐應用,并以客戶分析系統(tǒng)、日志分析和電商推薦系統(tǒng)為案例,串聯(lián)常用的數(shù)據(jù)挖掘技術進行應用教學。
培訓內(nèi)容安排如下:
內(nèi)容提要
授課詳細內(nèi)容
業(yè)界主流的數(shù)據(jù)倉庫工具和大數(shù)據(jù)分析挖掘工具
1. 業(yè)界主流的基于Hadoop和Spark的大數(shù)據(jù)分析挖掘項目解決方案
2. 業(yè)界數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)分析挖掘平臺軟件工具
3. Hadoop數(shù)據(jù)倉庫工具Hive
4. Spark實時數(shù)據(jù)倉庫工具SparkSQL
5. Hadoop數(shù)據(jù)分析挖掘工具Mahout
6. Spark機器學習與數(shù)據(jù)分析挖掘工具MLlib
7. 大數(shù)據(jù)分析挖掘項目的實施步驟
大數(shù)據(jù)分析挖掘項目的數(shù)據(jù)集成操作訓練
1. 日志數(shù)據(jù)解析和導入導出到數(shù)據(jù)倉庫的操作訓練
2. 從原始搜索數(shù)據(jù)集中抽取、集成數(shù)據(jù),整理后形成規(guī)范的數(shù)據(jù)倉庫
3. 數(shù)據(jù)分析挖掘模塊從大型的集中式數(shù)據(jù)倉庫中訪問數(shù)據(jù),一個數(shù)據(jù)倉庫面向一個主題,構(gòu)建兩個數(shù)據(jù)倉庫
4. 同一個數(shù)據(jù)倉庫中的事實表數(shù)據(jù),可以給多個不同類型的分析挖掘任務調(diào)用
5. 去除噪聲
基于Hadoop的大型數(shù)據(jù)倉庫管理平臺—HIVE數(shù)據(jù)倉庫集群的多維分析建模應用實踐
6. 基于Hadoop的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫在行業(yè)中的數(shù)據(jù)倉庫應用案例
7. Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的平臺體系結(jié)構(gòu)、核心技術剖析
8. Hive Server的工作原理、機制與應用
9. Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的安裝部署與配置優(yōu)化
10. Hive應用開發(fā)技巧
11. Hive SQL剖析與應用實踐
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