 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
上課地點：【上海】：同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領館區1號（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
☆資深工程師授課
☆注重質量
☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。 |
課程大綱 |
一、課程背景概述
大數據分析挖掘技術已經給新興互聯網企業（如電子商務網站、搜索引擎、社交網站、商務廣告營銷等）、銀行金融企業、高端裝備制造企業等帶來了巨大的商業機遇，大數據在整個企業的價值增值鏈中發揮著至關重要的決定性作用。大數據時代的到來，一方面為（傳統）企業帶來了巨大的機遇，推動企業的轉型升級和科學決策分析；另一方面由于目前大部分企業缺乏大數據技術專業人才和平臺建設經驗，對企業實施大數據發展戰略也帶來了較大的挑戰。本次課程帶大家領略大數據技術的魅力和廣闊前景，使學員掌握主流的Hadoop大數據存儲、管理、分析挖掘處理技術，以及Hadoop大數據平臺架構和建設，分享成功的大數據應用項目實施經驗，學習大數據應用項目解決方案咨詢服務。本次培訓緊密結合行業市場需求和國際國內最新技術發展潮流，為促進企業實施大數據戰略、實現大數據的商業價值提供一種可行的方案思路，共同擁抱大數據時代的來臨！
二、目標人群
1. 大數據分析挖掘應用技術開發和平臺運維人員
2. Hadoop大數據挖掘平臺建設與實施工程師
3. 大數據分析挖掘項目管理和咨詢人員
三、課程目標
1. 本課程讓學員領略大數據技術的魅力和廣闊前景，使學員掌握主流的大數據（包括結構化、半結構化和非結構化數據）的表示、建模、存儲、管理、分析處理、挖掘、推薦技術、匹配技術與關聯分析技術，以及機器學習平臺的原理與應用實戰。
2. 課程緊密結合行業市場需求和國際國內最新技術發展潮流，讓學員掌握大數據分析挖掘平臺架構和應用部署，分享成功的大數據應用項目實施經驗，學習大數據分析應用項目解決方案咨詢服務。?
3. 讓學員掌握常見的大數據分析方法和數據挖掘算法使用方法，以及大數據開發與運維技術。讓學員掌握基于Hadoop大數據平臺的數據挖掘平臺Mahout、MLbase機器學習算法庫應用、數據倉庫HIVE、實時分析平臺Spark、實時挖掘平臺Shark、分布式機器學習與推薦系統平臺Oryx的入門、中級以及高級應用，并對主流的大數據分析建模與挖掘推薦平臺產品剖析。
四、培訓特色
定制授課+ 案例分析講解 + 小組討論，
五、培訓大綱
授課內容 演示/實踐/練習說明
1. 大數據基本概念、技術梗概、技術沿革，以及大數據技術是如何改變人工智能技術、語音識別技術、圖像識別/視頻理解、自然語言處理技術等，以及大數據技術在政府、金融、石油、教育、交通、醫療衛生等行業的成功案例。
2. Hadoop大數據平臺的生態系統組件、平臺架構以及工作原理；分布式文件系統HDFS、并行處理系統Hadoop MapReduce的系統架構、核心功能模塊、工作原理以及應用開發
3. 大數據的結構化數據模型、半結構化模型和非結構化數據的存儲模型，邏輯模型，以及分析建模工具的常用方法。
4. 十大常用的并行數據挖掘算法、原理、應用場景，以及技術實戰
5. 并行數據挖掘平臺Mahout的技術架構、核心組件的工作原理以及技術
6. Mahout應用開發技術
7. Mahout項目實戰 1. Hadoop的兩個核心組件HDFS分布式文件系統和MapReduce并行處理系統的安裝與配置
2. Hadoop數據挖掘平臺項目開發環境部署，以及工作模式的應用部署
3. 基于Hadoop的數據挖掘平臺Mahout的應用部署以及實戰
1. 數據分析建模和匹配算法、原理和技術應用
2. 大數據分析ETL技術應用實戰
3. 基于大數據集的機器學習算法
4. 復雜數據模型的訓練方法
5. 大數據的分類、聚類、統計學習、關聯分析和鏈接分析算法與技術的應用
6. 大數據分析匹配技術的應用
7. 實時數據倉庫技術和數據挖掘技術，以及Spark和Shark的技術應用
8. 基于大數據分析的推薦系統技術及其應用 1. 基于Hadoop的數據挖掘平臺Mahout的項目實戰（基于真實數據集）
2. Spark和MLbase數據挖掘平臺的應用開發部署以及實戰
3. 大數據分析ETL平臺Kettle應用實戰（基于真實應用數據集）
4. 基于Hadoop + HBase + Hive + Spark的Oryx項目實戰（基于互聯網應用數據集） |
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