《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)落地實(shí)踐》課程詳情
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數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)是屬于大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)之一，以科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)依據(jù)幫助企業(yè)做分析決策，同時(shí)其高深的理論門(mén)檻也阻擋了廣大工程師的學(xué)習(xí)上手，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何進(jìn)行基于海量數(shù)據(jù)在成百上千的機(jī)器進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘更是需要解決的難題，本課程從實(shí)戰(zhàn)角度出發(fā)，基于企業(yè)實(shí)際需求，深入淺出的講解數(shù)據(jù)挖掘最常用的算法和企業(yè)場(chǎng)景，讓工程師通俗易懂的掌握，并且進(jìn)行編程落地實(shí)踐培訓(xùn)，讓抽象的算法公式完全落地工程化為企業(yè)所用。


課程大綱
一、大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)介紹
1、map/reduce
2、mahout數(shù)據(jù)挖掘
3、sql on hadoop
4、spark生態(tài)體系
5、R語(yǔ)言
6、MPI并行計(jì)算
7、GPU并行計(jì)算（深度學(xué)習(xí)）
8、fourinone并行計(jì)算

二、常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理
1、決策樹(shù)
2、隨機(jī)森林
3、協(xié)同過(guò)濾推薦算法
4、樸素貝葉斯算法
5、k-means聚類算法
6、pagerank算法
7、邏輯回歸

三、大數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)場(chǎng)景和生產(chǎn)平臺(tái)
1、互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)
2、銀行客戶需求業(yè)務(wù)
3、大數(shù)據(jù)分析生產(chǎn)平臺(tái)

四、編程實(shí)踐
1、迭代類機(jī)器學(xué)習(xí)編程入門(mén)-求圓周率
2、pagerank的并行化實(shí)現(xiàn)（*）
3、邏輯回歸算法的java實(shí)現(xiàn)（*）
4、決策樹(shù)c45,id3的java實(shí)現(xiàn)
5、隨機(jī)森林和全樹(shù)并行化實(shí)現(xiàn)
6、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和結(jié)果模擬器
7、模型結(jié)果規(guī)則化處理
 
課程對(duì)象
初中級(jí)基礎(chǔ)的工程師，數(shù)據(jù)分析/挖掘/大數(shù)據(jù)技術(shù)人員，企業(yè)數(shù)據(jù)建模/決策人員等等


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研發(fā)項(xiàng)目

《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)落地實(shí)踐》所屬專題
excel培訓(xùn)、

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