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

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  • 培訓目標

    1.本課程讓學員充分掌握大數(shù)據(jù)平臺技術架構、大數(shù)據(jù)分析的基本理論、機器學習的常用算法、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、廣告服務推薦、電商數(shù)據(jù)分析、金融客戶分析方面的應用案例。

    2.本課程強調(diào)主流的大數(shù)據(jù)分析挖掘算法技術的應用和分析平臺的實施，讓學員掌握主流的基于大數(shù)據(jù)Hadoop和Spark、R的大數(shù)據(jù)分析平臺架構和實際應用，并用結合實際的生產(chǎn)系統(tǒng)案例進行教學，掌握基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫分布式系統(tǒng)平臺應用，以及商業(yè)和開源的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品加上Hadoop平臺形成大數(shù)據(jù)分析平臺的應用剖析。

    3.讓學員掌握常見的機器學習算法，深入講解業(yè)界成熟的大數(shù)據(jù)分析挖掘與BI平臺的實踐應用，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)挖掘技術進行應用教學。

    培訓內(nèi)容安排如下：

    內(nèi)容提要

    授課詳細內(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)分析挖掘平臺軟件工具

    3. Hadoop數(shù)據(jù)倉庫工具Hive

    4. Spark實時數(shù)據(jù)倉庫工具SparkSQL

    5. Hadoop數(shù)據(jù)分析挖掘工具Mahout

    6. Spark機器學習與數(shù)據(jù)分析挖掘工具MLlib

    7. 大數(shù)據(jù)分析挖掘項目的實施步驟

    大數(shù)據(jù)分析挖掘項目的數(shù)據(jù)集成操作訓練

    1. 日志數(shù)據(jù)解析和導入導出到數(shù)據(jù)倉庫的操作訓練

    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)，一個數(shù)據(jù)倉庫面向一個主題，構建兩個數(shù)據(jù)倉庫

    4. 同一個數(shù)據(jù)倉庫中的事實表數(shù)據(jù)，可以給多個不同類型的分析挖掘任務調(diào)用

    5. 去除噪聲

    基于Hadoop的大型數(shù)據(jù)倉庫管理平臺—HIVE數(shù)據(jù)倉庫集群的多維分析建模應用實踐

    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)倉庫應用案例

    7. Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的平臺體系結構、核心技術剖析

    8. Hive Server的工作原理、機制與應用

    9. Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的安裝部署與配置優(yōu)化

    10. Hive應用開發(fā)技巧

    11. Hive SQL剖析與應用實踐



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