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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
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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
 
  1. 大數據分析- 基于Hadoop/Mahout的大數據挖掘培訓
    ? 大數據分析-?基于Hadoop/Mahout的大數據挖掘培訓
    培訓內容:
    第一講大數據挖掘及其背景
    1)數據挖掘定義
    2)Hadoop相關技術
    3)大數據挖掘知識點
    第二講MapReduce計算模式
    1)分布式文件系統
    2)MapReduce
    3)使用MR的算法設計
    第三講Hadoop中的云挖掘工具Mahout
    1)Mahout介紹
    2)推薦系統
    3)信息聚類
    4)分類技術
    5)其它挖掘
    第四講推薦系統及其應用開發
    1)一個推薦系統的模型
    2)基于內容的推薦
    3)協同過濾
    4)電影推薦案例
    第五講分類技術及其應用
    1)分類的定義
    2)分類主要算法
    3)Mahout分類過程
    4)評估指標以及評測
    5)貝葉斯算法新聞分類實例
    第六講聚類技術及其應用
    1)聚類的定義
    2)聚類的主要算法
    3)K-Means、Canopy及其應用示例
    4)FuzzyK-Means、Dirichlet及其應用示例
    5)路透新聞聚類實例
    第七講關聯規則和相似項發現
    1)購物籃模型
    2)Apriori算法
    3)抄襲文檔發現
    4)近鄰搜索的應用
    第八講流數據挖掘相關技術
    1)流數據挖掘及分析
    2)流數據模型
    3)數據抽樣
    4)流過濾
    第九講大數據挖掘應用前景
    1)與Hadoop集群應用的協作
    2)與RHadoop等其它云挖掘工具配合
    3)大數據挖掘行業應用展望
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