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    大數(shù)據(jù)分析基于adoopMahout培訓

第一講大數(shù)據(jù)挖掘及其背景

1)數(shù)據(jù)挖掘定義

2)Hadoop相關技術

3)大數(shù)據(jù)挖掘知識點

第二講 MapReduce計算模式

1）分布式文件系統(tǒng)

2）MapReduce

3）使用MR的算法設計

第三講 Hadoop中的云挖掘工具Mahout

1）Mahout介紹

2）系統(tǒng)

3）信息聚類

4）分類技術

5）其它挖掘

第四講 系統(tǒng)及其應用開發(fā)

1）一個系統(tǒng)的模型

2）基于內(nèi)容的

3）協(xié)同過濾

4）電影案例

第五講 分類技術及其應用

1）分類的定義

2）分類主要算法

3）Mahout分類過程

4）評估指標以及評測

5）貝葉斯算法新聞分類實例

第六講 聚類技術及其應用

1）聚類的定義

2）聚類的主要算法

3）K-Means、Canopy及其應用示例

4）Fuzzy K-Means、Dirichlet及其應用示例

5）路透新聞聚類實例

第七講 關聯(lián)規(guī)則和相似項發(fā)現(xiàn)

1）購物籃模型

2）Apriori算法

3）抄襲文檔發(fā)現(xiàn)

4）近鄰的應用

第八講 流數(shù)據(jù)挖掘相關技術

1）流數(shù)據(jù)挖掘及分析

2）流數(shù)據(jù)模型

3）數(shù)據(jù)抽樣

4）流過濾

第九講 大數(shù)據(jù)挖掘應用前景

1）與Hadoop集群應用的協(xié)作

2）與RHadoop等其它云挖掘工具配合

3）大數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)應用展望

六、培訓

1, 了解大數(shù)據(jù)處理技術的相關知識。

2，學習Hadoop的核心技術方法以及應用特征。

3，深入使用Mahout挖掘工具在大數(shù)據(jù)中的使用。

4，掌握流數(shù)據(jù)挖掘和其它大數(shù)據(jù)挖掘關鍵技術。