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中科信軟大數據建模與分析挖掘應用培訓與咨詢，大數據建模與 

• 培訓目標

  1.本課程讓學員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商業智能分析解決方案、以及大數據分析在搜索引擎、廣告服務推薦、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算法技術的應用和分析平臺的實施，讓學員掌握主流的基于大數據Hadoop和Spark、R的大數據分析平臺架構和實際應用，并用結合實際的生產系統案例進行教學，掌握基于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，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平臺的實踐應用，并以客戶分析系統、日志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教學。

  培訓內容安排如下：

  內容提要	授課詳細內容
  業界主流的數據倉庫工具和大數據分析挖掘工具	1. 業界主流的基于Hadoop和Spark的大數據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步驟
  大數據分析挖掘項目的數據集成操作訓練	1. 日志數據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，整理后形成規范的數據倉庫 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，一個數據倉庫面向一個主題，構建兩個數據倉庫 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掘任務調用 5. 去除噪聲
  基于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. 基于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應用開發技巧 11. Hive SQL剖析與應用實踐

  
  

  
  

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