《關(guān)于舉辦 “大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用”實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班的通知》課程詳情
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大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘技術(shù)已經(jīng)逐步地應(yīng)用到新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（如電子商務(wù)網(wǎng)站、搜索引擎、社交網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)廣告服務(wù)提供商等）、銀行金融證券企業(yè)、電信運(yùn)營等行業(yè)，給這些行業(yè)帶來了一定的數(shù)據(jù)價(jià)值增值作用。
本次課程面向有一定的數(shù)據(jù)分析挖掘算法基礎(chǔ)的工程師，帶大家實(shí)踐大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)的項(xiàng)目訓(xùn)練，系統(tǒng)地講解數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)建模、挖掘模型建立、大數(shù)據(jù)分析與挖掘算法應(yīng)用在業(yè)務(wù)模型中，結(jié)合主流的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目訓(xùn)練。
結(jié)合業(yè)界使用最廣泛的主流大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)，重點(diǎn)剖析基于大數(shù)據(jù)分析算法與BI技術(shù)應(yīng)用，包括分類算法、聚類算法、預(yù)測分析算法、推薦分析模型等在業(yè)務(wù)中的實(shí)踐應(yīng)用，并根據(jù)講師給定的數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)兩個(gè)基本的日志數(shù)據(jù)分析挖掘系統(tǒng)，以及電商（或內(nèi)容）推薦系統(tǒng)引擎。
本課程基本的實(shí)踐環(huán)境是Linux集群，JDK1.8， Hadoop 2.7.*，Spark 2.1.*。
學(xué)員需要準(zhǔn)備的電腦最好是i5及以上CPU，4GB及以上內(nèi)存，硬盤空間預(yù)留50GB（可用移動(dòng)硬盤），基本的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)所依賴的軟件包和依賴庫等，講師已經(jīng)提前部署在虛擬機(jī)鏡像（VMware鏡像），學(xué)員根據(jù)講師的操作任務(wù)進(jìn)行實(shí)踐。
本課程采用技術(shù)原理與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合的方式進(jìn)行教學(xué)，在講授原理的過程中，穿插實(shí)際的系統(tǒng)操作，本課程講師也精心準(zhǔn)備的實(shí)際的應(yīng)用案例供學(xué)員動(dòng)手訓(xùn)練。

頒發(fā)證書
參加相關(guān)培訓(xùn)并通過考試的學(xué)員，可以獲得：
1.工業(yè)和信息化部頒發(fā)的-大數(shù)據(jù)挖掘高級(jí)工程師職業(yè)技能證書。該證書可作為專業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級(jí)和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。
注：請(qǐng)學(xué)員帶二寸彩照2張（背面注明姓名）、身份證復(fù)印件一張。

詳細(xì)大綱與培訓(xùn)內(nèi)容
兩個(gè)完整的項(xiàng)目任務(wù)和實(shí)踐案例（重點(diǎn)）
1.日志分析建模與日志挖掘項(xiàng)目實(shí)踐
a)Hadoop，Spark，并結(jié)合ELK技術(shù)構(gòu)建日志分析系統(tǒng)和日志數(shù)據(jù)倉庫
b)互聯(lián)網(wǎng)微博日志分析系統(tǒng)項(xiàng)目
2.推薦系統(tǒng)項(xiàng)目實(shí)踐
a)電影數(shù)據(jù)分析與個(gè)性化推薦關(guān)聯(lián)分析項(xiàng)目
b)電商購物籃分析項(xiàng)目
Hadoop，Spark，可結(jié)合Oryx分布式集群在個(gè)性化推薦和精準(zhǔn)營銷項(xiàng)目。
項(xiàng)目的階段性步驟貫穿到三天的培訓(xùn)過程中，第三天完成整個(gè)項(xiàng)目的原型


培訓(xùn)內(nèi)容安排如下：
第一天
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(xiàng)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(tái)軟件工具
3. Hadoop數(shù)據(jù)倉庫工具Hive
4. Spark實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫工具SparkSQL
5. Hadoop數(shù)據(jù)分析挖掘工具M(jìn)ahout
6. Spark機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析挖掘工具M(jìn)Llib
7. 大數(shù)據(jù)分析挖掘項(xiàng)目的實(shí)施步驟
實(shí)踐訓(xùn)練
配置數(shù)據(jù)倉庫工具Hadoop Hive和SparkSQL
部署數(shù)據(jù)分析挖掘工具Hadoop Mahout和Spark MLlib


大數(shù)據(jù)分析挖掘項(xiàng)目的數(shù)據(jù)集成操作訓(xùn)練
1. 日志數(shù)據(jù)解析和導(dǎo)入導(dǎo)出到數(shù)據(jù)倉庫的操作訓(xùn)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(gè)數(shù)據(jù)倉庫面向一個(gè)主題，構(gòu)建兩個(gè)數(shù)據(jù)倉庫
4. 同一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫中的事實(shí)表數(shù)據(jù)，可以給多個(gè)不同類型的分析挖掘任務(wù)調(diào)用
5. 去除噪聲
實(shí)踐訓(xùn)練
項(xiàng)目數(shù)據(jù)集加載ETL到Hadoop Hive數(shù)據(jù)倉庫并建立多維模型


基于Hadoop的大型數(shù)據(jù)倉庫管理平臺(tái)—HIVE數(shù)據(jù)倉庫集群的多維分析建模應(yīng)用實(shí)踐
1. 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(yīng)用案例
2. Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)、核心技術(shù)剖析
3. Hive Server的工作原理、機(jī)制與應(yīng)用
4. Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的安裝部署與配置優(yōu)化
5. Hive應(yīng)用開發(fā)技巧
6. Hive SQL剖析與應(yīng)用實(shí)踐
7. Hive數(shù)據(jù)倉庫表與表分區(qū)、表操作、數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出、客戶端操作技巧
8. Hive數(shù)據(jù)倉庫報(bào)表設(shè)計(jì)
9. 將原始的日志數(shù)據(jù)集，經(jīng)過整理后，加載至Hadoop + Hive數(shù)據(jù)倉庫集群中，用于共享訪問
實(shí)踐訓(xùn)練
利用HIVE構(gòu)建大型數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目的操作訓(xùn)練實(shí)踐


Spark大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)實(shí)踐操作訓(xùn)練
1. Spark大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)的部署配置
2. Spark數(shù)據(jù)分析庫MLlib的開發(fā)部署
3. Spark數(shù)據(jù)分析挖掘示例操作，從Hive表中讀取數(shù)據(jù)并在分布式內(nèi)存中運(yùn)行


第二天
聚類分析建模與挖掘算法的實(shí)現(xiàn)原理和技術(shù)應(yīng)用
1. 聚類分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用，包括：
a) Canopy聚類（canopy clustering）
b) K均值算法（K-means clustering）
c) 模糊K均值（Fuzzy K-means clustering）
d) EM聚類，即期望最大化聚類（Expectation Maximization）
e) 以上算法在Spark MLib中的實(shí)現(xiàn)原理和實(shí)際場景中的應(yīng)用案例。
2. Spark聚類分析算法程序示例
實(shí)踐訓(xùn)練
基于Spark MLlib的聚類分析算法，實(shí)現(xiàn)日志數(shù)據(jù)集中的用戶聚類


分類分析建模與挖掘算法的實(shí)現(xiàn)原理和技術(shù)應(yīng)用
1. 分類分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用， 包括：
a) Spark決策樹算法實(shí)現(xiàn)
b) 邏輯回歸算法（logistics regression）
c) 貝葉斯算法（Bayesian與Cbeyes）
d) 支持向量機(jī)（Support vector machine）
e) 以上算法在Spark MLlib中的實(shí)現(xiàn)原理和實(shí)際場景中的應(yīng)用案例。
2. Spark客戶資料分析與給用戶貼標(biāo)簽的程序示例
3. Spark實(shí)現(xiàn)給商品貼標(biāo)簽的程序示例
4. Spark實(shí)現(xiàn)用戶行為的自動(dòng)標(biāo)簽和深度技術(shù)
實(shí)踐訓(xùn)練
基于Spark MLlib的分類分析算法模型與應(yīng)用操作


關(guān)聯(lián)分析建模與挖掘算法的實(shí)現(xiàn)原理和技術(shù)應(yīng)用
1. 預(yù)測、推薦分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用，包括：
a) Spark頻繁模式挖掘算法（parallel FP Growth Algorithm）應(yīng)用
b) Spark關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（Apriori）算法及其應(yīng)用
c) 以上算法在Spark MLib中的實(shí)現(xiàn)原理和實(shí)際場景中的應(yīng)用案例。
2. Spark關(guān)聯(lián)分析程序示例
實(shí)踐訓(xùn)練
基于Spark MLlib的關(guān)聯(lián)分析操作


第三天


推薦分析挖掘模型與算法技術(shù)應(yīng)用
1. 推薦算法原理及其在Spark MLlib中的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用，包括：
a) Spark協(xié)同過濾算法程序示例
b) Item-based協(xié)同過濾與推薦
c) User-based協(xié)同過濾與推薦
d) 交叉銷售推薦模型及其實(shí)現(xiàn)
實(shí)踐訓(xùn)練
推薦分析實(shí)現(xiàn)步驟與操作（重點(diǎn)）


回歸分析模型與預(yù)測算法
1. 利用線性回歸（多元回歸）實(shí)現(xiàn)訪問量預(yù)測
2. 利用非線性回歸預(yù)測成交量和訪問量的關(guān)系
3. 基于R+Spark實(shí)現(xiàn)回歸分析模型及其應(yīng)用操作
4. Spark回歸程序?qū)崿F(xiàn)異常點(diǎn)檢測的程序示例
實(shí)踐訓(xùn)練
回歸分析預(yù)測操作例子


圖關(guān)系建模與分析挖掘及其鏈接分析和社交分析操作
1. 利用Spark GraphX實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁鏈接分析，計(jì)算網(wǎng)頁重要性排名
2. 實(shí)現(xiàn)信息傳播的社交關(guān)系傳遞分析，互聯(lián)網(wǎng)用戶的行為關(guān)系分析任務(wù)的操作訓(xùn)練
實(shí)踐訓(xùn)練
圖數(shù)據(jù)的分析挖掘操作，實(shí)現(xiàn)微博數(shù)據(jù)集的社交網(wǎng)絡(luò)建模與關(guān)系分析


神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)算法模型及其應(yīng)用實(shí)踐
1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法Neural Network的實(shí)現(xiàn)方法和挖掘模型應(yīng)用
2. 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程
a) 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法
b) Deep Learning的訓(xùn)練方法
3. 深度學(xué)習(xí)的常用模型和方法
a) CNN（Convolutional Neural Network）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
b) RNN（Recurrent Neural Network）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
c) Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機(jī)
4. 基于Spark的深度學(xué)習(xí)算法模型庫的應(yīng)用程序示例
實(shí)踐訓(xùn)練
基于Spark或TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)庫實(shí)現(xiàn)文本與圖片數(shù)據(jù)挖掘


項(xiàng)目實(shí)踐
1. 日志分析系統(tǒng)與日志挖掘項(xiàng)目實(shí)踐
a) Hadoop，Spark，ELK技術(shù)構(gòu)建日志數(shù)據(jù)倉庫
b) 互聯(lián)網(wǎng)微博日志分析系統(tǒng)項(xiàng)目
2. 推薦系統(tǒng)項(xiàng)目實(shí)踐
a) 電影數(shù)據(jù)分析與個(gè)性化推薦關(guān)聯(lián)分析項(xiàng)目
實(shí)踐訓(xùn)練
項(xiàng)目數(shù)據(jù)集和詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)由講師提供


培訓(xùn)總結(jié)
1. 項(xiàng)目方案的課堂討論，討論實(shí)際業(yè)務(wù)中的分析需求，剖析各個(gè)環(huán)節(jié)的難點(diǎn)、痛點(diǎn)、瓶頸，啟發(fā)出解決之道；完成講師布置的項(xiàng)目案例，鞏固學(xué)過的大數(shù)據(jù)分析挖掘處理平臺(tái)技術(shù)知識(shí)以及應(yīng)用技能
討論交流


第四天
學(xué)員考試與業(yè)界交流








《關(guān)于舉辦 “大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用”實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班的通知》培訓(xùn)受眾
1.大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用開發(fā)工程師
2.大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的規(guī)劃咨詢管理人員
3.大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的IT項(xiàng)目高管人員
4.大數(shù)據(jù)分析與挖掘處理算法應(yīng)用工程師
5.大數(shù)據(jù)分析集群運(yùn)維工程師
6.大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的售前和售后技術(shù)支持服務(wù)人員

《關(guān)于舉辦 “大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用”實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班的通知》課程目的
1.本課程讓學(xué)員充分掌握大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)分析的基本理論、機(jī)器學(xué)習(xí)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(wù)推薦、電商數(shù)據(jù)分析、金融客戶分析方面的應(yīng)用案例。
2.本課程強(qiáng)調(diào)主流的大數(shù)據(jù)分析挖掘算法技術(shù)的應(yīng)用和分析平臺(tái)的實(shí)施，讓學(xué)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(tái)架構(gòu)和實(shí)際應(yīng)用，并用結(jié)合實(shí)際的生產(chǎn)系統(tǒng)案例進(jìn)行教學(xué)，掌握基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫分布式系統(tǒng)平臺(tái)應(yīng)用，以及商業(yè)和開源的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品加上Hadoop平臺(tái)形成大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的應(yīng)用剖析。
3.讓學(xué)員掌握常見的機(jī)器學(xué)習(xí)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(tái)的實(shí)踐應(yīng)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(shù)進(jìn)行應(yīng)用教學(xué)。


《關(guān)于舉辦 “大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用”實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班的通知》所屬分類
特色課程

《關(guān)于舉辦 “大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用”實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班的通知》所屬專題
excel培訓(xùn)、營銷數(shù)據(jù)分析、新媒體營銷培訓(xùn)、分析銷售數(shù)據(jù)、

《關(guān)于舉辦 “大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用”實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班的通知》授課培訓(xùn)師簡介

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