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中科信軟大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用培訓(xùn)與咨詢，大數(shù)據(jù)建模與 

• 培訓(xùn)目標(biāo)

  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)。

  培訓(xùn)內(nèi)容安排如下：

  內(nèi)容提要	授課詳細(xì)內(nèi)容
  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
  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
  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	6. 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 7. 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 8. Hive Server的工作原理、機(jī)制與應(yīng)用 9. Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的安裝部署與配置優(yōu)化 10. Hive應(yīng)用開發(fā)技巧 11. Hive SQL剖析與應(yīng)用實(shí)踐

  
  

  
  

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