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    大數據分析基于Hadoop與Mahou培訓

第一(yi)講大數據(ju)挖掘及其背(bei)景

1)數據挖掘定義

2)Hadoop相關技(ji)術(shu)

3)大(da)數據挖掘知識點

第二講 MapReduce計算模式

1）分布式文件系統

2）MapReduce

3）使(shi)用MR的(de)算法設計

第三講(jiang) Hadoop中的云(yun)挖(wa)掘工具Mahout

1）Mahout介紹

2）系統

3）信息聚類

4）分類技術

5）其它挖掘

第四講 系統及其(qi)應(ying)用開發(fa)

1）一個系統的模型

2）基于內容的

3）協同過濾

4）電影案例

第五講(jiang) 分類技(ji)術及其應用

1）分類的定義

2）分類主要算法

3）Mahout分(fen)類過程

4）評(ping)估指(zhi)標以及評(ping)測

5）貝葉斯算法新聞分類實例

第六講 聚類(lei)技(ji)術及其應用(yong)

1）聚類的定義

2）聚類的主要算法

3）K-Means、Canopy及其(qi)應用示例(li)

4）Fuzzy K-Means、Dirichlet及其應用示例

5）路透新聞聚類實例

第七講(jiang) 關聯規(gui)則和(he)相似項發現

1）購物籃模型

2）Apriori算法

3）抄襲文檔發現

4）近鄰的應用

第八講 流數據挖掘相關技術

1）流數據挖掘及分析(xi)

2）流數據模型

3）數據抽樣

4）流過濾

第九(jiu)講 大(da)數據(ju)挖掘應用前景(jing)

1）與Hadoop集群應用的協作

2）與RHadoop等其它云挖掘工具配合

3）大數(shu)據挖(wa)掘行業應用展望

六、培訓

1, 了(le)解大數據(ju)處理(li)技術的(de)相關知(zhi)識(shi)。

2，學習Hadoop的(de)核心技術方(fang)法以(yi)及應(ying)用特征。

3，深入使用Mahout挖(wa)掘工(gong)具(ju)在大數據中的使用。

4，掌握流數據(ju)挖掘和其(qi)它(ta)大數據(ju)挖掘關(guan)鍵技(ji)術(shu)。