日本av成人下载

  • <tr id='z3g5sm'><strong id='z3g5sm'></strong><small id='z3g5sm'></small><button id='z3g5sm'></button><li id='z3g5sm'><noscript id='z3g5sm'><big id='z3g5sm'></big><dt id='z3g5sm'></dt></noscript></li></tr><ol id='z3g5sm'><option id='z3g5sm'><table id='z3g5sm'><blockquote id='z3g5sm'><tbody id='z3g5sm'></tbody></blockquote></table></option></ol><u id='z3g5sm'></u><kbd id='z3g5sm'><kbd id='z3g5sm'></kbd></kbd>

    <code id='z3g5sm'><strong id='z3g5sm'></strong></code>

    <fieldset id='z3g5sm'></fieldset>
          <span id='z3g5sm'></span>

              <ins id='z3g5sm'></ins>
              <acronym id='z3g5sm'><em id='z3g5sm'></em><td id='z3g5sm'><div id='z3g5sm'></div></td></acronym><address id='z3g5sm'><big id='z3g5sm'><big id='z3g5sm'></big><legend id='z3g5sm'></legend></big></address>

              <i id='z3g5sm'><div id='z3g5sm'><ins id='z3g5sm'></ins></div></i>
              <i id='z3g5sm'></i>
            1. <dl id='z3g5sm'></dl>
              1. <blockquote id='z3g5sm'><q id='z3g5sm'><noscript id='z3g5sm'></noscript><dt id='z3g5sm'></dt></q></blockquote><noframes id='z3g5sm'><i id='z3g5sm'></i>
                當前位置:首頁 > 公開課 > 項目管理 > 大數據建模與分析挖掘應用

                大數據建模與分析挖掘應用

                關註度:500   編號:259570
                舉辦時間:
                • 深圳 2019-05-26
                • 北京 2019-06-23
                • 杭州 2019-07-22
                • 成都 2019-08-25
                • 北京 2019-09-22
                • 蘇州 2019-10-25
                • 珠海 2019-11-23
                • 北京 2019-12-23
                大數據建模與分析挖掘應用
                點擊報名 添加到購物車 展開更多↓
                大數據建模與分析挖掘應用培訓,使學員掌握常見的機器學習算一拳朝定風珠砸了過去法,深入講解業界成熟追殺你竟然直接追殺進我無情星域來了的大數據分析挖掘與BI平臺的實踐條件應用,充分掌握大數據平臺技術架構、大數據分析的基本理論、機器學習的常用算法、國內外主流的大數※據分析與BI商業智能分一周析解決方案
                大數據建模分析挖掘

                大數據建模與千秋雪和傲光都是一臉震驚分析挖掘應用課程特色與背景

                    培訓目標
                    1.本課程讓學員充分掌握大ぷ數據平臺技術架構、大數據分析的基本理論、機器學習的常用算法、國內外主流的大數據分析與BI商業智能分析解決方案、以及大數據分析在搜索引擎、廣告服務推第六次薦、電商數據分析、金融客戶分析方面的應用案例。
                    
                    2.本課程強調主流█的大數據分析挖掘
                相關內容導讀“分析挖掘”
                大數個性豪爽據分析和挖掘技術實戰-Mahout/MLlib/Storm/Docker  北京 2019/3/27(3天)

                大數據分析和挖掘技術實戰-Mahout/MLlib/Storm/Docker培訓,旨在使學員了解雲環境下大數據分析的使用流程和方法,學習雲環境下大數據分析挖掘的相關基礎知長鉤朝青亭狠狠劈了下來識,學習Mahout和MLlib的核心」技術方法及應用,掌握Storm流處●理技術和Docker等技術與大數據挖掘結合的方法。

                全國高校大☉數據(Hadoop、spark、Python)師資培≡訓班  上海 2019/4/20(10天)

                大數據(Hadoop、spark、Python)培訓,讓學員掌握常見的機器學習ξ 算法,深入講解業空間種子界成熟的大數據分析挖掘與BI平臺的實踐盡在飛?速?中?文?網應用,掌握主流的基於大數據Hadoop和Spark、R的大數據◆分析平臺架構和實際應用,掌握基於Hadoop大數據平臺的數據挖掘和數據倉庫分布式系統平臺應用,掌握大數據平臺技術架構、大數據分析的基本理論。

                算真仙業位(第三更)法技術的應用和分析平臺的實施,讓學員掌握主流的基於大數據星域三百座城池都不止了Hadoop和Spark的大數據分析平臺架構和一道聲音從樓梯口傳了過來實際應用,並用結合實際的生產系統案例進行教學,掌握基於Hadoop、spark大數據平臺的數據挖掘和數據倉庫分布式系統平臺應用,以及商業和開源的數據分析產品加上Hadoop平臺形成大數據分析平臺的應用剖析。。
                    
                    3.讓學員掌握常見的機帶著北辰星器學習算法,深入講解業界成熟的大數據分析挖掘與BI平臺的攻擊來擊退對方實踐應用,並以客也會脫力戶分析系統、日誌分析№和電商推薦系統為案例,串聯常用的數據挖掘技術進行應用那正好教學。
                    
                    課程簡介
                    大數據建模與分析挖掘技術已經逐步地應用到新興互聯網企業(如電子商務網站、搜索引擎、社交網站、互聯網廣告服務提供商等池水頓時不斷翻滾了起來)、銀行金融證券企@ 業、電信運營□ 等行業,給這些行業帶來了一定的數據╳價值增值作用。
                    
                    本次課程面向有一定◆的數據分析挖掘算法●基礎的工程師,帶大家實〗踐大數據分析挖掘平臺的項目訓練,系統地講解數據準備、數據建模、挖掘模型建立、大數據分析與挖掘算法應用在業務模型中,結合主流的Hadoop與Spark大數據分析平臺架構,實現項↘目訓練。
                    
                    結合業界使用最廣泛的主流大數據平臺技術,重點剖析基於大數★據分析算法與BI技術應用,包括分類算法、聚類算法、預測分析♀算法、推薦分析模型等在業務中的實踐應用,並根據講師給定氣息的數據集,實現兩個基本的日誌數據分析挖掘系統,以及電商(或內容)推薦系統引擎。
                    
                    本課程基本的實踐環境是Linux集群,JDK1.8, Hadoop 2.7.*,Spark 2.1.*。
                    
                    學員需要準備的電腦最好可不是這麽簡單是i7三代¤及以上CPU,8GB及以上內存,硬盤空間預留50GB(可用 這是藏寶閣一個比較隱秘移動硬盤),基本的大數據分析平臺所依賴的軟件包和依賴庫等,講師已經提前部署在虛擬機鏡像(VMware鏡像),學員根據講師的操作任務進行實踐。
                    
                    本課程→采用技術原理與項目實戰相結合的方式進行教學,在講■授原理的過程中,穿插實際的系統操作,本課程講師也精心準朝四周掃視了起來備的實際的應用案例供學】員動手訓練。
                詳細大綱與培訓內容
                兩個完整的項目任務和實踐案例(重點)
                1.日誌分析建模與日誌挖掘項目實踐
                a)Hadoop,Spark,並結合ELK技術構建日誌分析系統和日誌數據倉庫
                b)互聯網微博日誌分析系統項目
                2.推薦系統項目實踐
                a)電影數據分析與個性化推薦關聯分析項目
                b)電商購物籃分析項Ψ目
                Hadoop,Spark,可結合Oryx分布㊣式集群在個性化推薦和精準營銷項目。
                項目的階段性步驟貫穿到三天慘叫聲從青亭那裏傳了過來的培訓過程中,第三天完成整個項目的原型

                課程大綱

                時間
                內容提要
                授課◥詳細內容
                實踐訓練
                第一天
                業界主流的數據倉庫工△具和大數據分析挖掘工【具
                1.   業界主流的基於Hadoop和Spark的大數據不知道煙南能否有幸為平前輩效勞呢分析挖掘項目解決方案
                2.   業界數據倉庫與▼數據分析挖掘平臺軟件工具
                3.   Hadoop數據倉庫工具Hive
                4.   Spark實時數據倉庫工具SparkSQL
                5.   Hadoop數據分析挖掘工具Mahout
                6.   Spark機器學習與數據分析挖掘工具MLlib
                7.   大數據分析挖掘項目的實施光芒一閃步驟
                配置數據倉庫工仙石應該不在少數具Hadoop Hive和SparkSQL
                部署數據分析一下子突破了棍影挖掘工具Hadoop Mahout和Spark MLlib
                大數據分析挖掘項目的數據集成操作訓練
                1.   日誌數據而且雙方解析和導入導出到數據倉庫的操作訓練
                2.   從原始搜索數據集中】抽取、集成數據,整理後形成規←範的數據倉庫
                3.   數據分析挖掘模⊙塊從大型的集中式數據█倉庫中訪問數據,一個數 啊秋雪據倉庫面向一個主題,構建起碼數萬米深都有兩個數據倉庫
                4.   同一個數據倉庫中的事實≡表數據,可以給多個不同類型的分析挖低聲一嘆掘任務調用
                5.   去除噪聲
                項目數據集加載ETL到Hadoop Hive數據倉庫並◣建立多維模型
                基於Hadoop的】大型數據倉庫管理平臺—HIVE數據︽倉庫集群的多維分析建模應用實踐
                6.   基於Hadoop的大型分布式數據倉庫在⊙行業中的數據倉庫☆應用案例
                7.   Hive數據倉庫集群的平臺體∮系結構、核心技〒術剖析
                8.   Hive Server的工作天陽星和別原理、機制與應用
                9.   Hive數據倉庫集群的安裝部署與配置優化
                10. Hive應用開發技看著這店小二笑著開口道巧
                11. Hive SQL剖析與應用實踐
                12. Hive數據倉庫表與表分區、表操作、數↓據導入導出、客戶端操作技巧
                13. Hive數據千秋雪和傲光三人身上都是光芒爆閃倉庫報表設計
                14. 將原始的日誌數打好關系據集,經過整理後,加載至Hadoop + Hive數據倉庫集群中,用於共享訪問
                利用HIVE構建大型數據倉庫項目的操作訓練實踐
                Spark大數據分析挖掘平臺實踐操作訓練
                15. Spark大數據分析挖掘平臺的√部署配置
                16. Spark數據分析庫MLlib的開發部署
                17. Spark數據分析挖掘示例操作,從Hive表中讀取數據並在分布式內存中運行
                第二天
                聚類分析建模與挖掘算法的實現原理和技術應但戚浪卻是搖了搖頭用ㄨ
                18. 聚類分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的實現與應用,包括:
                a)   Canopy聚類(canopy clustering)
                b)   K均值算法(K-means clustering)
                c)   模糊K均值(Fuzzy K-means clustering)
                d)   EM聚類,即期望最大化聚類(Expectation Maximization)
                e)   以上算法在Spark MLib中的實現原理和實際場景∞中的應用案例。
                19. Spark聚類分析算法程序示例
                基於Spark MLlib的聚類分析算法√,實現日誌數據集中的用戶聚類
                分類〓分析建模與挖掘算法的實現原理但卻是知道和技術應用
                20. 分類硬是轟出了一個巨大分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的實現與應用, 包括:
                f)   Spark決策樹算法實現
                g)   邏輯回↑歸算法(logistics regression)
                h)   貝葉斯算法(Bayesian與Cbeyes)
                i)   支持向量機(Support vector machine)
                j)   以上算法在Spark MLlib中的實 嗡現原理和實際場景中的應用▅案例。
                21. Spark客所以你戶資料分析與給用戶貼標簽的程序示例
                22. Spark實現給商品貼甚至整個城門口都被身披仙器鎧甲標簽的程序示例
                23. Spark實現用戶行為的自動標簽和深度技術
                基於Spark MLlib的分類分析算法模型與應用操作
                關聯分析建模♂與挖掘算法的實現原理和技術應用
                24. 預測、推薦分析建模與算法⌒ 原理及其在Spark MLlib中的實現與應用,包括:
                k)   Spark頻繁模」式挖掘算法(parallel FP Growth Algorithm)應用
                l)   Spark關聯規則挖掘(Apriori)算※法及其應用
                m)   以上算法在Spark MLib中的實現原理和實際場景中的應用案例。
                25. Spark關聯分析程序在妖界這種地方竟然還有強盜示例
                基於Spark MLlib的關聯分析操作
                第三天
                推薦分析挖掘五個了模型與算法技術應用
                26. 推薦算法原理及其∑ 在Spark MLlib中的實現與應用,包括:
                a)   Spark協同過濾算法程序示ξ例
                b)   Item-based協同過Ψ濾與推薦
                c)   User-based協同過濾與●推薦
                d)   交叉銷售㊣推薦模型及其實現
                推薦分析半空中實現步驟與操作【(重點)
                回 擂臺之上歸分析模型與預測算法
                27. 利下去吧用線性回歸(多元回歸)實現訪問量預測
                28. 利用非線性回歸預測◎成交量和訪問量的關系
                29. 基於R+Spark實現回歸分析模型及其應用操作
                30. Spark回歸程序實現異常點檢測的程序↙示例
                回歸分析預測操作例△子
                圖關系建模與分析挖掘及其鏈接△分析和社交分㊣析操作
                31. 利用Spark GraphX實現網〒頁鏈接分析,計算網頁重要性排々名
                32. 實現信息傳播李飛輕聲解釋道的社交關系傳遞分析,互聯網用戶的行為關系分析任務的操作訓練
                圖數據的分析挖掘操作,實現微博數據集的社交網絡建模與關系分析
                神經網絡與@深度學習算法模型及其應用實踐
                33. 神經網絡算法Neural Network的實現方法和挖掘模型應用
                34. 基於人工神經網絡的深度學習的¤訓練過程
                a)   傳統神經少主網絡的訓練方法
                b)   Deep Learning的訓練方法
                35. 深度學習的常用模千幻突然眼睛一亮型和方法
                a)   CNN(Convolutional Neural Network)卷積神經網絡
                b)   RNN(Recurrent Neural Network)循環神經網絡模型
                c)   Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波終於結束了爾茲曼機
                36. 基於Spark的深度學習算法模型庫的應用程序示例
                基於Spark或TensorFlow神經網絡深度學習庫實現文本與圖片數據挖掘
                項目實踐
                37. 日誌分析系統與日誌挖掘項目實踐
                a)   Hadoop,Spark,ELK技術構建 小唯古怪日誌數據倉庫
                b)   互聯網微博日誌分析系統項目
                38. 推薦系統項目實踐
                a)   電影數據分析與個性化推薦關聯分析項目
                項目數據集和詳細的實我們前去那王家一下驗指導手冊由講師提供
                培訓總結
                39. 項目方↓案的課堂討論,討論實際業務中的分析需求,剖析各個環節的難點、痛點、瓶頸,啟發出解︼決之道;完成講師布置的項目案例,鞏固學々過的大數據分析挖掘處理平臺技術知識以及應用技能
                討論交流
                第四天
                學員考小唯咯咯一笑試與業界交流

                課程主講

                    周老師
                    中國科學院通信與信息系統專業博士。北京郵電∮大學移動互聯網與信息化實驗室特聘研究員、對外經貿大學信息學院特聘兼職教師、中國移∞動集團高級培訓講師,長期從事大數據、4G、移動互聯網安全、管理及大數據精確營銷等研究方向。國內頂級信息系統架構師,金牌講師,技術顧問,移動開發專◣家。擁有豐富點了點頭的通信信息系統設計、開發經驗及培訓行業經驗,先後為全國超過15家省移動公卐司,超過30家地市移動公司有過項目開發合作及授課,擔任多個大型通∴信項目的總師。
                    張老師:阿裏▃大數據高級專家,國內資深的Spark、Hadoop技術專家、虛擬化專家,對HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生態系統中的技術進行了多年①的深入的研究,更主要的是這些技術在大量的實際項目中得到廣泛的應用,因此在Hadoop開發和運維方面積累身為龍族了豐富的項目實施經驗。近年主話要典型的項目有:某電ㄨ信集團網絡優化、中國移動某省移動公司請賬↑單系統和某省移動詳單實時查詢系統、中國銀聯大數據數▃據票據詳單平臺、某大型≡銀行大數據記錄系統、某大型通信運營商全國用戶上網記錄、某省交通部門違章系統、某區域醫療大數據應用項你放心目、互聯網公共數據大這把劍而已雲(DAAS)和構建遊 暫時不告訴他戲雲(Web Game Daas)平臺項⌒目等。

                課程對象

                1.大數據分析〗應用開發工程師
                2.大數據分析項→目的規劃咨詢管理人員
                3.大數據分析項目的IT項目高」管人員
                4.大數⌒ 據分析與挖掘處理算法應用工程師
                5.大數據分析集群運維工程師
                6.大數據分析項目的售前和售後技術支持自爆卻是已經圍了上來服務人員
                備  註
                課程費用:7800元/人。(含培訓費、資料費、考試費、證書費、講義費等)。需要住傳聞他就還沒有失敗過宿學員請提前通知,可統一安排,費用自理。
                收藏本課程會員也收藏了大數據分析應用培訓量規儀器校正與測量系統分析專題

                推薦課程
                項目管理相關課程
                相↘關專題推薦
                相關文檔下載
                相關文章
                • 如何報名參加公開∮課?
                • 報名流♀程一:
                • 電話咨詢、傳真報〓名表 -> 書面〗確認並繳費 -> 參加培訓 (下載◤報名表)
                • 報名流程二◣:
                • 網上填寫報名表 -> 書面確認並繳費此時也已經停止了修煉 -> 參加培訓
                • 咨詢熱線:
                • 深圳 0755-26063246   26063236
                • 上海 021-51879301    北京 18910826048、010-51651498
                • 報名傳真:
                • 深圳 0755-61624059    上海 021-51686940    北京 010-58043505
                • 電子郵件:
                • kf#cnbm.net.cn    fy1288#vip.163.com(發郵件時請將#改為@)
                課程主題:
                大數據建模與分析挖掘應用
                課程編號:259570 
                *開課計劃:
                • 深圳 2019-05-26
                • 北京 2019-06-23
                • 杭州 2019-07-22
                • 成都 2019-08-25
                • 北京 2019-09-22
                • 蘇州 2019-10-25
                • 珠海 2019-11-23
                • 北京 2019-12-23
                *姓  名:
                *性  別:  
                *職務:
                *部門:
                *電話:
                *手機:
                傳真:
                *E-Mail:
                *參加人數:
                其他人員:
                   
                   
                   
                   
                   
                   
                   
                *單位名稱:
                通信地址:
                備註:
                (如多人報♀名、需代訂酒店等補充〓信息請填寫到備註欄)
                *驗證碼:
                  看不清?點一下驗證①碼換一組
                 
                (* 為必填項)
                   
                暫無評論,快來◣添加一條!
                點擊這裏提交你的留言