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数据分析网络课课程

时间:2017-08-08 10:59:15作者:[!--zuozhe--]

在企业数据建设中,大数据治理越来越受到重视,由于大数据人才紧缺,所以数据分析师在企业里颇受到重视,大数据在不断地发展和完善,未来还需大量数据分析师。

下面来一起看一下数据分析的网络课程。

课程内容:

第一讲大数据挖掘及其背景

1)数据挖掘定义

2)Hadoop相关技术

3)大数据挖掘知识点

 

第二讲 MapReduce/DAG计算模式

1)分布式文件系统DFS

2MapReduce计算模型介绍

3)使用MR进行算法设计

4DAG及其算法设计

 

第三讲 云挖掘工具Mahout/MLib

1Hadoop中的Mahoutb介绍

2Spark中的Mahout/MLib介绍

3)推荐系统及其Mahout实现方法

4)信息聚类及其MLlib实现方法

5)分类技术在Mahout/MLib中的实现方法

 

第四讲 推荐系统及其应用开发

1)一个推荐系统的模型

2)基于内容的推荐

3)协同过滤

4)基于Mahout的电影推荐案例

 

第五讲分类技术及其应用

1)分类的定义

2)分类主要算法

3Mahout分类过程

4)评估指标以及评测

5)贝叶斯算法新闻分类实例

 

第六讲 聚类技术及其应用

1)聚类的定义

2)聚类的主要算法

3K-MeansCanopy及其应用示例

4Fuzzy K-MeansDirichlet及其应用示例

5)基于MLlib的新闻聚类实例

第七讲 关联规则和相似项发现

1)购物篮模型

2Apriori算法

3)抄袭文档发现

4)近邻搜索的应用

第八讲 流数据挖掘相关技术

1)流数据挖掘及分析

2Storm和流数据处理模型

3)流处理中的数据抽样

4)流过滤和Bloom filter

第九讲 云环境下大数据挖掘应用

1)与Hadoop/Yarn集群应用的协作

2)与Docker等其它云工具配合

3)大数据挖掘行业应用展望

 

本课程涉及的主题包括:大数据挖掘及其背景,MahoutMLlib大数据挖掘工具,推荐系统及电影推荐案例,分类技术及聚类分析,以及与流挖掘和Docker技术的结合,分析了大数据挖掘前景分析。


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