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北京大数据建模与分析挖掘应用实战培训班

北京大数据建模与分析挖掘应用实战培训班

课程标签:职业技能

授课方式:网课

上课时段:白天班、晚班、周末班、周六班、周日班、全日制、寒暑假

上课校区:暂无已核验校区

适合对象:想系统提升相关技能的学员

北京大数据建模与分析挖掘应用实战培训班

北京大数据建模与分析挖掘应用实战培训班 【 课程简介 】 大数据建模与分析挖掘技术已经逐步地应用到新兴互联网企业(如电子商务网站、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等)、银行金融证券企业、电信运营等行业,给这些行业带来了一定的数据价值增值作用。本次课程面向有一定的数据分析挖掘算法基础的工程师,带大家实践大数据分析挖掘平台的项目训练,系统地讲解数据准备、数据建模、挖掘模型建立、大数据分析与挖掘算法应用在业务模型中,结合主流的Hadoop与Spark大数据分析平台架构,实现项目训练。

结合业界使用广泛的主流大数据平台技术,重点剖析基于大数据分析算法与BI技术应用,包括分类算法、聚类算法、预测分析算法、推荐分析模型等在业务中的实践应用,并根据讲师给定的数据集,实现两个基本的日志数据分析挖掘系统,以及电商(或内容)推荐系统引擎。本课程基本的实践环境是Linux集群,JDK1.8, Hadoop 2.7.*,Spark 2.1.*。学员需要准备的电脑好是i5及以上CPU,4GB及以上内存,硬盘空间预留50GB(可用移动硬盘),基本的大数据分析平台所依赖的软件包和依赖库等,讲师已经提前部署在虚拟机镜像(VMware镜像),学员根据讲师的操作任务进行实践。本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学,在讲授原理的过程中,穿插实际的系统操作,本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练 。

【课程内容】 具体安排如下 : 天: 大数据分析挖掘项目的数据集成操作训练 业界主流的数据仓库工具和大数据分析挖掘工具 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 Spark大数据分析挖掘平台实践操作训练 第二天: 聚类分析建模与挖掘算法的实现原理和技术应用 分类分析建模与挖掘算法的实现原理和技术应用 关联分析建模与挖掘算法的实现原理和技术应用 第三天: 推荐分析挖掘模型与算法技术应用 回归分析模型与预测算法 图关系建模与分析挖掘及其链接分析和社交分析操作 神经网络与深度学习算法模型及其应用实践 项目实践 培训总结 【 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。

【 培训人群 】 1.大数据分析应用开发工程师 2.大数据分析项目的规划咨询管理人员 3.大数据分析项目的IT项目高管人员 4.大数据分析与挖掘处理算法应用工程师 5.大数据分析集群运维工程师 6.大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员 【 培训特色 】 定制授课+ 实战案例训练+ 互动咨询讨论,共3天 (说明:讲师会提供虚拟机镜像,并把Hadoop,Spark等系统提前部署在虚拟机中,分析挖掘平台构建在Hadoop与Spark之上,学员自带笔记本,运行虚拟机,并利用同样的镜像启动多台虚拟机,构建实验集群,镜像会提前给学员) 【 师资力量 】 张老师:阿里大数据专家,国内的Spark、Hadoop技术专家、虚拟化专家,对HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生态系统中的技术进行了多年的深入的研究,更主要的是这些技术在大量的实际项目中得到广泛的应用,因此在Hadoop开发和运维方面积累了丰富的项目实施经验。

近年主要典型的项目有:某电信集团网络优化、中国移动某省移动公司请账单系统和某省移动详单实时查询系统、中国银联大数据数据票据详单平台、某大型银行大数据记录系统、某大型通信运营商全国用户上网记录、某省交通部门违章系统、某区域医疗大数据应用项目、互联网公共数据大云(DAAS)和构建游戏云(Web Game Daas)平台项目等。钟老师,男,博士毕业于中国科学院,获工学博士学位(计算机系统结构方向),曾在国内某高校和某大型通信企业工作过,目前在中国科学院某研究所工作,工程师,副研究员,课题组长,团队成员二十余人。大数据、云计算系列课程建设与教学专家,新技术课程开发组长。

近八年来带领团队主要从事大数据管理与高性能分析处理(Hadoop、Spark、Storm)、大数据仓库(HIVE)和实时数据仓库(SparkSQL、Shark),大数据建模挖掘与机器学习(Mahout、MLib、Oryx、Pentaho BI、SAS、SPSS、R等)、MPP并行数据仓库(Greenplum etc)、NoSQL与NewSQL分布式数据库(HBase、MongoDB、Cassandra etc)、(移动)电子商务平台、大数据搜索平台(ElasticSearch、Solr、Lucene等)、云计算与虚拟化(OpenStack,VMware,XenServer,CloudStack,KVM,Docker,SaaS服务)、云存储系统、Swift对象存储系统、网络GIS地图服务器、互联网+在线教育云平台方面的项目研发与管理工作。

【 颁发证书 】 参加相关培训并通过考试的学员,可以获得: 1.工业和信息化部颁发的-大数据挖掘工程师职业技能证书。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。注:请学员带二寸彩照2张(背面注明姓名)、身份证复印件一张。【 培训费用及须知 】 培训费7800元/人。(含培训费、资料费、考试费、证书费、讲义费等)。需要住宿学员请提前通知,可统一安排,费用自理。

开班信息

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