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       堅持小班授課，為保證培訓效果，增加互動環節，每期人數限3到5人。
   上課時間和地點
上課地點：【上海】：同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領館區1號（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班）：2025年7月14日..用心服務..........--即將開課--......................
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   質量保障

        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。
課程大綱
 

大數據分析- 基于Hadoop/Mahout的大數據挖掘培訓
? 大數據分析-?基于Hadoop/Mahout的大數據挖掘培訓
培訓內容：
第一講大數據挖掘及其背景
1）數據挖掘定義
2）Hadoop相關技術
3）大數據挖掘知識點
第二講MapReduce計算模式
1）分布式文件系統
2）MapReduce
3）使用MR的算法設計
第三講Hadoop中的云挖掘工具Mahout
1）Mahout介紹
2）推薦系統
3）信息聚類
4）分類技術
5）其它挖掘
第四講推薦系統及其應用開發
1）一個推薦系統的模型
2）基于內容的推薦
3）協同過濾
4）電影推薦案例
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）FuzzyK-Means、Dirichlet及其應用示例
5）路透新聞聚類實例
第七講關聯規則和相似項發現
1）購物籃模型
2）Apriori算法
3）抄襲文檔發現
4）近鄰搜索的應用
第八講流數據挖掘相關技術
1）流數據挖掘及分析
2）流數據模型
3）數據抽樣
4）流過濾
第九講大數據挖掘應用前景
1）與Hadoop集群應用的協作
2）與RHadoop等其它云挖掘工具配合
3）大數據挖掘行業應用展望
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