2019大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)實戰(zhàn)-Mahout/MLlib/Storm/Docker(11月北京班)
時間:2019-11-27 09:00 至 2019-11-29 18:00
地點:北京

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首頁 > 商務會議 > IT互聯(lián)網(wǎng)會議 > 2019大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)實戰(zhàn)-Mahout/MLlib/Storm/Docker(11月北京班) 更新時間:2019-09-20T17:10:27
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![]() 2019大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)實戰(zhàn)-Mahout/MLlib/Storm/Docker(11月北京班) 已截止報名會議時間: 2019-11-27 09:00至 2019-11-29 18:00結(jié)束 主辦單位: 中科院計算所培訓中心
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會議內(nèi)容
會議介紹 主辦方介紹
2019大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)實戰(zhàn)-Mahout/MLlib/Storm/Docker(11月北京班)宣傳圖
課程時間:11月27日-11月29日
主講老師:楊老師
課程地點:北京
本課程從大數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)實戰(zhàn)的角度,結(jié)合理論和實踐,全方位地介紹基于Yarn的Mahout和基于Spark的MLlib等大數(shù)據(jù)挖掘工具的開發(fā)技巧。涉及的主題包括:大數(shù)據(jù)挖掘及其背景,Mahout和 MLlib大數(shù)據(jù)挖掘工具,推薦系統(tǒng)及電影推薦案例,分類技術(shù)及聚類分析,以及與流挖掘和Docker技術(shù)的結(jié)合,分析了大數(shù)據(jù)挖掘前景。
課程介紹
著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,我們已經(jīng)切實地迎來了一個大數(shù)據(jù)的時代。大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,對大數(shù)據(jù)的分析已經(jīng)成為一個非常重要且緊迫的需求。
本課程從大數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)實戰(zhàn)的角度,結(jié)合理論和實踐,全方位地介紹基于Yarn的Mahout和基于Spark的MLlib等大數(shù)據(jù)挖掘工具的開發(fā)技巧。涉及的主題包括:大數(shù)據(jù)挖掘及其背景,Mahout和 MLlib大數(shù)據(jù)挖掘工具,推薦系統(tǒng)及電影推薦案例,分類技術(shù)及聚類分析,以及與流挖掘和Docker技術(shù)的結(jié)合,分析了大數(shù)據(jù)挖掘前景。
培訓過程中提供了案例分析來幫助學員了解如何用Mahout和 MLlib挖掘工具來解決具體的問題,并介紹了從大數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息的關(guān)鍵。
本課程是針對問題討論Mahout和 MLlib解決方案的深入課程。教師對于上述領(lǐng)域有深入的理論研究與實踐經(jīng)驗,在課程中將會針對這些問題與學員一起進行探討,在關(guān)鍵點上搭建實驗環(huán)境進行實踐研究,以加深對于這些解決方案的理解。通過本課程學習,希望推動大數(shù)據(jù)分析挖掘項目開發(fā)上升到一個新水平。
證書
培訓結(jié)束,頒發(fā)中科院計算所職業(yè)培訓中心“大數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)實戰(zhàn)”結(jié)業(yè)證書。
本課程有企業(yè)內(nèi)訓形式,授課老師、課程內(nèi)容、教學方式均依據(jù)企業(yè)的培訓需求靈活設置。
本網(wǎng)站內(nèi)容包括并不限于課程介紹、課程大綱、上課照片、老師介紹等等資料及信息,未經(jīng)允許不得抄襲和轉(zhuǎn)載。
培訓對象
1.系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員。
2.牽涉到大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)中心運行、規(guī)劃、設計負責人。
3.政府機關(guān),金融保險、移動和互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)來源單位的負責人。
4.高校、科研院所牽涉到大數(shù)據(jù)與分布式數(shù)據(jù)處理的項目負責人。
5.對大數(shù)據(jù)的前沿技術(shù)非常感興趣的人。
6.有志于成為一名數(shù)據(jù)科學家的從業(yè)人員。
7.有一定算法和編程基礎的技術(shù)愛好者。
學員基礎
1.對IT系統(tǒng)設計有一定的理論與實踐經(jīng)驗。
2.數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘處理有一定的基礎知識。
3.對Hadoop/Yarn/Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)有一定的了解。
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中科院計算所培訓中心是權(quán)威IT精英培訓機構(gòu),專注中高端技術(shù)人才培養(yǎng)。采用高端公開課、企業(yè)內(nèi)訓形式教授大數(shù)據(jù),軍方軟件,軟件需求分析,項目管理等高端課程。
會議日程
(最終日程以會議現(xiàn)場為準)
課程大綱
第一講 大數(shù)據(jù)挖掘及其背景
1)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)分析
2)數(shù)據(jù)挖掘定義
3)Hadoop相關(guān)技術(shù)
4)大數(shù)據(jù)挖掘知識點
第二講 MapReduce/Spark DAG計算模式
1)分布式文件系統(tǒng)DFS
2)MapReduce計算模型介紹
3)使用MR進行算法設計
4)DAG及其算法設計
第三講 大數(shù)據(jù)挖掘分析工具
1)Yarn中的Mahoutb介紹
2)Spark中的Mahout/MLib介紹
3)推薦系統(tǒng)及其Mahout實現(xiàn)方法
4)信息聚類及其MLlib實現(xiàn)方法
5)分類技術(shù)在Mahout/MLib中的實現(xiàn)方法
第四講 大數(shù)據(jù)推薦及其應用開發(fā)
1)一個推薦系統(tǒng)的模型
2)基于內(nèi)容的推薦
3)協(xié)同過濾
4)基于Mahout的電影推薦案例
第五講 大數(shù)據(jù)分類技術(shù)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 大數(shù)據(jù)聚類技術(shù)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)Fuzzy K-Means、Dirichlet及其應用示例
5)基于MLlib的新聞聚類實例
第七講 大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則和相似項發(fā)現(xiàn)
1)購物籃模型
2)Apriori算法
3)抄襲文檔發(fā)現(xiàn)
4)近鄰搜索的應用
第八講 流數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)
1)流數(shù)據(jù)挖掘及分析
2)Storm和流數(shù)據(jù)處理模型
3)流處理中的數(shù)據(jù)抽樣
4)流過濾和Bloom filter
第九講 云環(huán)境下大數(shù)據(jù)挖掘應用
1)與Yarn/Spark集群應用的協(xié)作
2)與Docker等其它云工具配合
3)大數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)應用展望
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會議嘉賓
參會指南
會議門票
公開課費用:5900元/人。含參會費,住宿交通自理。
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溫馨提示
酒店與住宿:
為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
退款規(guī)則:
活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。
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