课程简介:
随着互联网、移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台。Hadoop/Yarn在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。为解决广大系统设计人员深入研究与开发大数据技术的需要,培训中心特在“大数据处理技术-基于Hadoop/Yarn的实战”课程的基础上,针对已有或即将建立Hadoop/Yarn集群,拥有海量数据,需要做用户推荐、产品聚类,信息分类等大数据分析用户,举办“大数据分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/MLlib的大数据挖掘”培训班。
培训要点:
互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论,成为了海量信息的多种形式。当数据以成百上千TB不断增长的时候,我们在内部交易系统的历史信息之外,需要一种基于大数据分析的决策模型和技术支持。
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。
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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