课程简介:
大数据通常具有:数据体量(Volume)巨大,数据类型(Variety)繁多,价值(Value)密度低,处理速度(Velocity)快等四大特征。如何有效管理和高效处理这些大数据已成为当前亟待解决的问题。大数据处理意味着更严峻的挑战,更好地管理和处理这些数据也将会获得意想不到的收获。
本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度,结合理论和实践,全方位地介绍Mahout和 MLlib等大数据挖掘工具的开发技巧。本课程涉及的主题包括:大数据挖掘及其背景,Mahout和 MLlib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。
本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用Mahout和 MLlib挖掘工具来解决具体的问题,并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。
本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程,而是针对问题讨论Mahout和 MLlib解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验,在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究,在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究,以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习,希望推动大数据分析挖掘项目开发上升到一个新水平。
培训目标:
1, 全面了解大数据处理技术的相关知识。
2,学习Hadoop/Yarn/Spark的核心数据分析技术。
3,深入学习Mahout/MLlib挖掘工具在大数据中的使用。
4,掌握Storm流处理技术和Docker等技术与大数据挖掘结合的方法。
培训对象:
1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
2,牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。
3,政府机关,金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。
4,高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。
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