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大数据建模与分析挖掘应用

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  • 开课时间:2018年09月15日 09:00 周六 已结束
  • 结束时间:2018年09月19日 17:00 周三
  • 课程时长:18小时
  • 招生进展: 确定开班
  • 开课地点:上海市
  • 授课讲师: 待定
  • 课程编号:360402
  • 课程分类:互联网/语言
  •  
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培训受众:

1.大数据分析应用开发工程师
2.大数据分析项目的规划咨询管理人员
3.大数据分析项目的IT项目高管人员
4.大数据分析与挖掘处理算法应用工程师
5.大数据分析集群运维工程师
6.大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员

课程收益:

1.本课程让学员充分掌握大数据平台技术架构、大数据分析的基本理论、机器学习的常用算法、国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案、以及大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用案例。
2.本课程强调主流的大数据分析挖掘算法技术的应用和分析平台的实施,让学员掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark的大数据分析平台架构和实际应用,并用结合实际的生产系统案例进行教学,掌握基于Hadoop、spark大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布式系统平台应用,以及商业和开源的数据分析产品加上Hadoop平台形成大数据分析平台的应用剖析。。
3.让学员掌握常见的机器学习算法,深入讲解业界成熟的大数据分析挖掘与BI平台的实践应用,并以客户分析系统、日志分析和电商推荐系统为案例,串联常用的数据挖掘技术进行应用教学。

培训颁发证书:

1.工业和信息化部全国网络与信息技术考试管理中心中心颁发的-大数据挖掘高级工程师职业技能证书(等级高级)。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

课程大纲:

详细大纲与培训内容

课程模块

内容提要

授课详细内容

模块一

Spark ML基础入门

1.1 Spark介绍

1.2 Spark ML介绍

1.3 课程的基础环境

1.4 Spark SparkSession

1.5 Spark Datasets操作

1.6 Datasets操作的代码实操

模块二

Spark ML

Pipelines(ML管道)

2.1 Pipelines的主要概念

2.2 Pipelines实例讲解

2.3 ML操作的代码实操

2.4 使用 ML Pipeline 构建机器学习工作流案例展示

2.5 实例的代码实操声

模块三

Spark ML数学基础

3.1 ML矩阵向量计算

3.2 分类效果评估指标及ML实现详解

3.3 交叉-验证方法及ML实现详解

3.4 实例的代码实操

3.5 特征的提取及ML实现详解

3.6特征的转换及ML实现详解

3.7 特征的选择及ML实现详解

3.8 实例的代码实操  

模块四

Spark ML特征的提取、转换和选择

4.1 线性回归算法

4.2 逻辑回归算法

4.3 ML回归算法参数详解

4.4 ML实例

4.5 实例的代码实操

模块五

Spark ML线性回归/逻辑回归算法

5.1 决策树算法

5.2 随机森林算法

5.3 GDBT算法

5.4 ML树模型参数详解

5.5 ML实例

5.6 实例的代码实操

模块六

Spark ML决策树/随机森林/GBDT算法

6.1 KMeans聚类算法

6.2 ML KMeans模型参数详解

6.3 ML实例

6.4 实例的代码实操

模块七

Spark ML KMeans聚类算法

7.1 LDA主题聚类算法

7.2 ML LDA主题聚类模型参数详解

7.3 ML实例

7.4 实例的代码实操

模块八

Spark ML LDA主题聚类算法

8.1 协同过滤推荐算法

8.2 ML协同过滤分布式实现逻辑

8.3 ML协同过滤源码开发

8.4 实现实例

8.5 实例的代码实操

模块九

Spark ML协同过滤推荐算法

9.1 案例背景

9.2 架构设计

9.3 数据准备

9.4 模型训练

9.5 模型预测

9.6 脚本封装

模块十

项目实践

大型案例:基于Spark的推荐模型开发

模块十一

培训总结

项目方案的课堂讨论,讨论实际业务中的分析需求,剖析各个环节的难点、痛点、瓶颈,启发出解决之道;完成讲师布置的项目案例,巩固学过的大数据分析挖掘处理平台技术知识以及应用技能

培训师介绍:

 
钟老师,男,博士毕业于中国科学院,获工学博士学位(计算机系统结构方向),曾在国内某高校和某大型通信企业工作过,目前在中国科学院某研究所工作,高级工程师,副研究员,课题组长,团队成员二十余人。大数据、云计算系列课程建设与教学专家,新技术课程开发组长。近八年来带领团队主要从事大数据管理与高性能分析处理(Hadoop、Spark、Storm)、大数据仓库(HIVE)和实时数据仓库(SparkSQL、Shark),大数据建模挖掘与机器学习(Mahout、MLib、Oryx、Pentaho BI、SAS、SPSS、R等)、MPP并行数据仓库(Greenplum etc)、NoSQL与NewSQL分布式数据库(HBase、MongoDB、Cassandra etc)、(移动)电子商务平台、大数据搜索平台(ElasticSearch、Solr、Lucene等)、云计算与虚拟化(OpenStack,VMware,XenServer,CloudStack,KVM,Docker,SaaS服务)、云存储系统、Swift对象存储系统、网络GIS地图服务器、互联网 在线教育云平台方面的项目研发与管理工作

本课程名称: 大数据建模与分析挖掘应用

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