《大數(shù)據(jù)分析— 基于Hadoop/Mahout的大數(shù)據(jù)挖掘》課程詳情
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互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)、日志文件、具有豐富地理空間信息的移動(dòng)數(shù)據(jù)和涉及網(wǎng)絡(luò)的各類評(píng)論，成為了海量信息的多種形式。當(dāng)數(shù)據(jù)以成百上千TB不斷增長(zhǎng)的時(shí)候，我們?cè)趦?nèi)部交易系統(tǒng)的歷史信息之外，需要一種基于大數(shù)據(jù)分析的決策模型和技術(shù)支持。

大數(shù)據(jù)通常具有：數(shù)據(jù)體量(Volume)巨大,數(shù)據(jù)類型(Variety)繁多,價(jià)值(Value)密度低,處理速度(Velocity)快等四大特征。如何有效管理和高效處理這些大數(shù)據(jù)已成為當(dāng)前亟待解決的問(wèn)題。大數(shù)據(jù)處理意味著更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，更好地管理和處理這些數(shù)據(jù)也將會(huì)獲得意想不到的收獲。

Google發(fā)布的GFS和MapReduce等高可擴(kuò)展、高性能的分布式大數(shù)據(jù)處理框架，證明了在處理海量網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)時(shí)該框架的優(yōu)越性。GFS/MapReduce框架實(shí)現(xiàn)了更高應(yīng)用層次的抽象，使用戶無(wú)需關(guān)注復(fù)雜的內(nèi)部工作機(jī)制，無(wú)需具備豐富的分布式系統(tǒng)知識(shí)及開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，即可實(shí)現(xiàn)大規(guī)模分布式系統(tǒng)的部署與大數(shù)據(jù)的并行處理。

Apache Hadoop開(kāi)源項(xiàng)目開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)。他們克隆了GFS/MapReduce框架，推出了Hadoop系統(tǒng)。該系統(tǒng)已受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛認(rèn)可和采納，并孵化出眾多子項(xiàng)目(如Pig，Zookeeper和Hive等)，日益形成一個(gè)易部署、易開(kāi)發(fā)、功能齊全、性能優(yōu)良的系統(tǒng)。

本課程從大數(shù)據(jù)技術(shù)以及Hadoop實(shí)戰(zhàn)的角度，結(jié)合理論和實(shí)踐，全方位地介紹Hadoop以及Mahout大數(shù)據(jù)挖掘工具的開(kāi)發(fā)技巧。涉及的主題包括：大數(shù)據(jù)挖掘及其背景， Hadoop及Mahout大數(shù)據(jù)挖掘工具，推薦系統(tǒng)及電影推薦案例，分類技術(shù)及聚類分析，流挖掘及其它挖掘技術(shù)，大數(shù)據(jù)挖掘前景分析。

教學(xué)過(guò)程中貫穿了案例分析來(lái)幫助學(xué)員了解如何用Hadoop和Mahout挖掘工具來(lái)解決具體的問(wèn)題，在關(guān)鍵點(diǎn)上搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境進(jìn)行實(shí)踐研究，以加深對(duì)于這些解決方案的理解。并介紹了從大數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息的關(guān)鍵。

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計(jì)算模式
1）分布式文件系統(tǒng)
2）MapReduce
3）使用MR的算法設(shè)計(jì)

第三講 Hadoop中的云挖掘工具M(jìn)ahout
1）Mahout介紹
2）推薦系統(tǒng)
3）信息聚類
4）分類技術(shù)
5）其它挖掘

第四講 推薦系統(tǒng)及其應(yīng)用開(kāi)發(fā)
1）一個(gè)推薦系統(tǒng)的模型
2）基于內(nèi)容的推薦
3）協(xié)同過(guò)濾
4）電影推薦案例

第五講 分類技術(shù)及其應(yīng)用
1）分類的定義
2）分類主要算法
3）Mahout分類過(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實(shí)例

第六講 聚類技術(shù)及其應(yīng)用
1）聚類的定義
2）聚類的主要算法
3）K-Means、Canopy及其應(yīng)用示例
4）Fuzzy K-Means、Dirichlet及其應(yīng)用示例
5）路透新聞聚類實(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）流數(shù)據(jù)模型
3）數(shù)據(jù)抽樣
4）流過(guò)濾

第九講 大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用前景
1）與Hadoop集群應(yīng)用的協(xié)作
2）與RHadoop等其它云挖掘工具配合
3）大數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)應(yīng)用展望

《大數(shù)據(jù)分析— 基于Hadoop/Mahout的大數(shù)據(jù)挖掘》培訓(xùn)受眾
1，系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級(jí)程序員、資深開(kāi)發(fā)人員 。
2，牽涉到大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)中心運(yùn)行、規(guī)劃、設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人。
3，政府機(jī)關(guān)，金融保險(xiǎn)、移動(dòng)和互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)來(lái)源單位的負(fù)責(zé)人。
4，高校、科研院所牽涉到大數(shù)據(jù)與分布式數(shù)據(jù)處理的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。

《大數(shù)據(jù)分析— 基于Hadoop/Mahout的大數(shù)據(jù)挖掘》課程目的
1, 全面了解大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的相關(guān)知識(shí)。
2，學(xué)習(xí)Hadoop的核心技術(shù)方法以及應(yīng)用特征。
3，深入使用Mahout挖掘工具在大數(shù)據(jù) 中的使用。
4，掌握流數(shù)據(jù)挖掘和其它大數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)。

《大數(shù)據(jù)分析— 基于Hadoop/Mahout的大數(shù)據(jù)挖掘》所屬分類
研發(fā)項(xiàng)目

《大數(shù)據(jù)分析— 基于Hadoop/Mahout的大數(shù)據(jù)挖掘》所屬專題
excel培訓(xùn)、營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)分析、新媒體營(yíng)銷(xiāo)培訓(xùn)、

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