中科信软大数据建模与分析挖掘应用培训与咨询，大数据建模与 

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2023-04-21 10:09:13 点击91700次
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大数据分析 机器学习 仓库工具 挖掘项目
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  • 培训目标

    1.本课程让学员充分掌握大数据平台技术架构、大数据分析的基本理论、机器学习的常用算法、国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案、以及大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用案例。

    2.本课程强调主流的大数据分析挖掘算法技术的应用和分析平台的实施，让学员掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用，并用结合实际的生产系统案例进行教学，掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布式系统平台应用，以及商业和开源的数据分析产品加上Hadoop平台形成大数据分析平台的应用剖析。

    3.让学员掌握常见的机器学习算法，深入讲解业界成熟的大数据分析挖掘与BI平台的实践应用，并以客户分析系统、日志分析和电商推荐系统为案例，串联常用的数据挖掘技术进行应用教学。

    培训内容安排如下：

    内容提要

    授课详细内容

    业界主流的数据仓库工具和大数据分析挖掘工具

    1. 业界主流的基于Hadoop和Spark的大数据分析挖掘项目解决方案

    2. 业界数据仓库与数据分析挖掘平台软件工具

    3. Hadoop数据仓库工具Hive

    4. Spark实时数据仓库工具SparkSQL

    5. Hadoop数据分析挖掘工具Mahout

    6. Spark机器学习与数据分析挖掘工具MLlib

    7. 大数据分析挖掘项目的实施步骤

    大数据分析挖掘项目的数据集成操作训练

    1. 日志数据解析和导入导出到数据仓库的操作训练

    2. 从原始搜索数据集中抽取、集成数据，整理后形成规范的数据仓库

    3. 数据分析挖掘模块从大型的集中式数据仓库中访问数据，一个数据仓库面向一个主题，构建两个数据仓库

    4. 同一个数据仓库中的事实表数据，可以给多个不同类型的分析挖掘任务调用

    5. 去除噪声

    基于Hadoop的大型数据仓库管理平台—HIVE数据仓库集群的多维分析建模应用实践

    6. 基于Hadoop的大型分布式数据仓库在行业中的数据仓库应用案例

    7. Hive数据仓库集群的平台体系结构、核心技术剖析

    8. Hive Server的工作原理、机制与应用

    9. Hive数据仓库集群的安装部署与配置优化

    10. Hive应用开发技巧

    11. Hive SQL剖析与应用实践



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