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一、課程簡(jiǎn)介
.大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘技術(shù)已經(jīng)逐步地應(yīng)用到新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（如電子商務(wù)網(wǎng)站、搜索引擎、社交網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)廣告服務(wù)提供商等）、銀行金融證券企業(yè)、電信運(yùn)營(yíng)等行業(yè)，給這些行業(yè)帶來(lái)了一定的數(shù)據(jù)價(jià)值增值作用。
.本次課程面向有一定的數(shù)據(jù)分析挖掘算法基礎(chǔ)的工程師，帶大家實(shí)踐大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)的項(xiàng)目訓(xùn)練，系統(tǒng)地講解數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)建模、挖掘模型建立、大數(shù)據(jù)分析與挖掘算法應(yīng)用在業(yè)務(wù)模型中，結(jié)合主流的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目訓(xùn)練。
.結(jié)合業(yè)界使用最廣泛的主流大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)，重點(diǎn)剖析基于大數(shù)據(jù)分析算法與BI技術(shù)應(yīng)用，包括分類算法、聚類算法、預(yù)測(cè)分析算法、推薦分析模型等在業(yè)務(wù)中的實(shí)踐應(yīng)用，并根據(jù)講師給定的數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)兩個(gè)基本的日志數(shù)據(jù)分析挖掘系統(tǒng)，以及電商（或內(nèi)容）推薦系統(tǒng)引擎。
.本課程基本的實(shí)踐環(huán)境是Linux集群，JDK1.8， Hadoop 2.7.*，Spark 2.1.*。
.學(xué)員需要準(zhǔn)備的電腦最好是i5及以上CPU，4GB及以上內(nèi)存，硬盤空間預(yù)留50GB（可用移動(dòng)硬盤），基本的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)所依賴的軟件包和依賴庫(kù)等，講師已經(jīng)提前部署在虛擬機(jī)鏡像（VMware鏡像），學(xué)員根據(jù)講師的操作任務(wù)進(jìn)行實(shí)踐。
本課程采用技術(shù)原理與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合的方式進(jìn)行教學(xué)，在講授原理的過(guò)程中，穿插實(shí)際的系統(tǒng)操作，本課程講師也精心準(zhǔn)備的實(shí)際的應(yīng)用案例供學(xué)員動(dòng)手訓(xùn)練。

三、培訓(xùn)人群
1.大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用開發(fā)工程師
2.大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的規(guī)劃咨詢管理人員
3.大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的IT項(xiàng)目高管人員
4.大數(shù)據(jù)分析與挖掘處理算法應(yīng)用工程師
5.大數(shù)據(jù)分析集群運(yùn)維工程師

三、培訓(xùn)目標(biāo)
1.本課程讓學(xué)員充分掌握大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)分析的基本理論、大數(shù)據(jù)分析挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)技能、國(guó)內(nèi)外主流的大數(shù)據(jù)分析與BI商業(yè)智能分析解決方案、以及大數(shù)據(jù)分析在搜索引擎、廣告服務(wù)推薦、電商數(shù)據(jù)分析、金融客戶分析方面的應(yīng)用案例。
2.本課程強(qiáng)調(diào)主流的大數(shù)據(jù)分析挖掘算法技術(shù)的應(yīng)用和分析平臺(tái)的實(shí)施，讓學(xué)員掌握主流的基于大數(shù)據(jù)Hadoop和Spark、R的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)架構(gòu)和實(shí)際應(yīng)用，并用結(jié)合實(shí)際的生產(chǎn)系統(tǒng)案例進(jìn)行教學(xué)，掌握基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分布式系統(tǒng)平臺(tái)應(yīng)用，以及商業(yè)和開源的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品加上Hadoop平臺(tái)形成大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的應(yīng)用剖析。
3.讓學(xué)員掌握業(yè)界最流行的基于Hadoop與Spark的大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)，深入講解業(yè)界成熟的大數(shù)據(jù)分析挖掘與BI平臺(tái)的實(shí)踐應(yīng)用，并以客戶分析系統(tǒng)、日志分析和電商推薦系統(tǒng)為案例，串聯(lián)常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用教學(xué)。

四、培訓(xùn)特色
 定制授課+ 實(shí)戰(zhàn)案例訓(xùn)練+ 互動(dòng)咨詢討論，共3天
（說(shuō)明：講師會(huì)提供虛擬機(jī)鏡像，并把Hadoop，Spark等系統(tǒng)提前部署在虛擬機(jī)中，分析挖掘平臺(tái)構(gòu)建在Hadoop與Spark之上，學(xué)員自帶筆記本，運(yùn)行虛擬機(jī)，并利用同樣的鏡像啟動(dòng)多臺(tái)虛擬機(jī)，構(gòu)建實(shí)驗(yàn)集群，鏡像會(huì)提前給學(xué)員）

五、師資介紹
.鐘老師，男，博士畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)院，獲工學(xué)博士學(xué)位（計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方向），曾在國(guó)內(nèi)某高校和某大型通信企業(yè)工作過(guò)，目前在中國(guó)科學(xué)院某研究所工作，高級(jí)工程師，副研究員，課題組長(zhǎng)，團(tuán)隊(duì)成員二十余人。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算系列課程建設(shè)與教學(xué)專家，新技術(shù)課程開發(fā)組長(zhǎng)。近八年來(lái)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)主要從事大數(shù)據(jù)管理與高性能分析處理（Hadoop、Spark、Storm）、大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（HIVE）和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（SparkSQL、Shark），大數(shù)據(jù)建模挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)（Mahout、MLib、Oryx、Pentaho BI、SAS、SPSS、R等）、MPP并行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Greenplum etc）、NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（Hbase、MongoDB、Cassandra etc）、（移動(dòng)）電子商務(wù)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)搜索平臺(tái)（ElasticSearch、Solr、Lucene等）、云計(jì)算與虛擬化（OpenStack，VMware，XenServer，CloudStack，KVM，Docker，SaaS服務(wù)）、云存儲(chǔ)系統(tǒng)、Swift對(duì)象存儲(chǔ)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)GIS地圖服務(wù)器、互聯(lián)網(wǎng)+在線教育云平臺(tái)方面的項(xiàng)目研發(fā)與管理工作。

六、頒發(fā)證書
參加相關(guān)培訓(xùn)并通過(guò)考試的學(xué)員，可以獲得：
1.工業(yè)和信息化部頒發(fā)的-大數(shù)據(jù)挖掘高級(jí)工程師職業(yè)技能證書。該證書可作為專業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級(jí)和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。
注：請(qǐng)學(xué)員帶一寸彩照2張（背面注明姓名）、身份證復(fù)印件一張。

七、詳細(xì)大綱與培訓(xùn)內(nèi)容
時(shí)間.內(nèi)容提要.授課詳細(xì)內(nèi)容.實(shí)踐訓(xùn)練

第一天.業(yè)界主流的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具和大數(shù)據(jù)分析挖掘工具.1.業(yè)界主流的基于Hadoop和Spark的大數(shù)據(jù)分析挖掘項(xiàng)目解決方案
2.業(yè)界數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)軟件工具
3.Hadoop數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具Hive
4.Spark實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具SparkSQL
5.Hadoop數(shù)據(jù)分析挖掘工具M(jìn)ahout
6.Spark機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析挖掘工具M(jìn)Llib
7.大數(shù)據(jù)分析挖掘項(xiàng)目的實(shí)施步驟.配置數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具Hadoop Hive和SparkSQL
部署數(shù)據(jù)分析挖掘工具Hadoop Mahout和Spark MLlib

.大數(shù)據(jù)分析挖掘項(xiàng)目的數(shù)據(jù)集成操作訓(xùn)練.1.日志數(shù)據(jù)解析和導(dǎo)入導(dǎo)出到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的操作訓(xùn)練
2.從原始搜索數(shù)據(jù)集中抽取、集成數(shù)據(jù)，整理后形成規(guī)范的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
3.數(shù)據(jù)分析挖掘模塊從大型的集中式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中訪問(wèn)數(shù)據(jù)，一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)面向一個(gè)主題，構(gòu)建兩個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
4.同一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的事實(shí)表數(shù)據(jù)，可以給多個(gè)不同類型的分析挖掘任務(wù)調(diào)用
5.去除噪聲.項(xiàng)目數(shù)據(jù)集加載ETL到Hadoop Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并建立多維模型

.基于Hadoop的大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理平臺(tái)—HIVE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群的多維分析建模應(yīng)用實(shí)踐.
6.基于Hadoop的大型分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在行業(yè)中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用案例
7.Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群的平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)、核心技術(shù)剖析
8.Hive Server的工作原理、機(jī)制與應(yīng)用
9.Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群的安裝部署與配置優(yōu)化
10.Hive應(yīng)用開發(fā)技巧
11.Hive SQL剖析與應(yīng)用實(shí)踐
12.Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)表與表分區(qū)、表操作、數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出、客戶端操作技巧
13.Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)報(bào)表設(shè)計(jì)
14.將原始的日志數(shù)據(jù)集，經(jīng)過(guò)整理后，加載至Hadoop + Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群中，用于共享訪問(wèn).利用HIVE構(gòu)建大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目的操作訓(xùn)練實(shí)踐

.Spark大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)實(shí)踐操作訓(xùn)練.15.Spark大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)的部署配置
16.Spark數(shù)據(jù)分析庫(kù)MLlib的開發(fā)部署
17.Spark數(shù)據(jù)分析挖掘示例操作，從Hive表中讀取數(shù)據(jù)并在分布式內(nèi)存中運(yùn)行.

第二天.聚類分析建模與挖掘算法的實(shí)現(xiàn)原理和技術(shù)應(yīng)用.18.聚類分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)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*化聚類（Expectation Maximization）
e).以上算法在Spark MLib中的實(shí)現(xiàn)原理和實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用案例。
19.Spark聚類分析算法程序示例.基于Spark MLlib的聚類分析算法，實(shí)現(xiàn)日志數(shù)據(jù)集中的用戶聚類

.分類分析建模與挖掘算法的實(shí)現(xiàn)原理和技術(shù)應(yīng)用. 20.分類分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用， 包括：
f).Spark決策樹算法實(shí)現(xiàn)
g).邏輯回歸算法（logistics regression）
h).貝葉斯算法（Bayesian與Cbeyes）
i).支持向量機(jī)（Support vector machine）
j).以上算法在Spark MLlib中的實(shí)現(xiàn)原理和實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用案例。
21.Spark客戶資料分析與給用戶貼標(biāo)簽的程序示例
22.Spark實(shí)現(xiàn)給商品貼標(biāo)簽的程序示例
23.Spark實(shí)現(xiàn)用戶行為的自動(dòng)標(biāo)簽和深度技術(shù).基于Spark MLlib的分類分析算法模型與應(yīng)用操作

.關(guān)聯(lián)分析建模與挖掘算法的實(shí)現(xiàn)原理和技術(shù)應(yīng)用. 24.預(yù)測(cè)、推薦分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用，包括：
k).Spark頻繁模式挖掘算法（parallel FP Growth Algorithm）應(yīng)用
l).Spark關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（Apriori）算法及其應(yīng)用
m).以上算法在Spark MLib中的實(shí)現(xiàn)原理和實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用案例。
25.Spark關(guān)聯(lián)分析程序示例.基于Spark MLlib的關(guān)聯(lián)分析操作

第三天.推薦分析挖掘模型與算法技術(shù)應(yīng)用.26.推薦算法原理及其在Spark MLlib中的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用，包括：
a).Spark協(xié)同過(guò)濾算法程序示例
b).Item-based協(xié)同過(guò)濾與推薦
c).User-based協(xié)同過(guò)濾與推薦
d).交叉銷售推薦模型及其實(shí)現(xiàn).推薦分析實(shí)現(xiàn)步驟與操作（重點(diǎn)）

.回歸分析模型與預(yù)測(cè)算法.27.利用線性回歸（多元回歸）實(shí)現(xiàn)訪問(wèn)量預(yù)測(cè)
28.利用非線性回歸預(yù)測(cè)成交量和訪問(wèn)量的關(guān)系
29.基于R+Spark實(shí)現(xiàn)回歸分析模型及其應(yīng)用操作
30.Spark回歸程序?qū)崿F(xiàn)異常點(diǎn)檢測(cè)的程序示例.回歸分析預(yù)測(cè)操作例子

.圖關(guān)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(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)鏈接分析，計(jì)算網(wǎng)頁(yè)重要性排名
32.實(shí)現(xiàn)信息傳播的社交關(guān)系傳遞分析，互聯(lián)網(wǎng)用戶的行為關(guān)系分析任務(wù)的操作訓(xùn)練.圖數(shù)據(jù)的分析挖掘操作，實(shí)現(xiàn)微博數(shù)據(jù)集的社交網(wǎng)絡(luò)建模與關(guān)系分析

.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)算法模型及其應(yīng)用實(shí)踐.33.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法Neural Network的實(shí)現(xiàn)方法和挖掘模型應(yīng)用
34.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程
a).傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法
b).Deep Learning的訓(xùn)練方法
35.深度學(xué)習(xí)的常用模型和方法
a).CNN（Convolutional Neural Network）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
b).RNN（Recurrent Neural Network）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
c).Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機(jī)
36.基于Spark的深度學(xué)習(xí)算法模型庫(kù)的應(yīng)用程序示例.基于Spark或TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)庫(kù)實(shí)現(xiàn)文本與圖片數(shù)據(jù)挖掘

.項(xiàng)目實(shí)踐.37.日志分析系統(tǒng)與日志挖掘項(xiàng)目實(shí)踐
a).Hadoop，Spark，ELK技術(shù)構(gòu)建日志數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
b).互聯(lián)網(wǎng)微博日志分析系統(tǒng)項(xiàng)目
38.推薦系統(tǒng)項(xiàng)目實(shí)踐
a).電影數(shù)據(jù)分析與個(gè)性化推薦關(guān)聯(lián)分析項(xiàng)目.項(xiàng)目數(shù)據(jù)集和詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)由講師提供
.培訓(xùn)總結(jié).39.項(xiàng)目方案的課堂討論，討論實(shí)際業(yè)務(wù)中的分析需求，剖析各個(gè)環(huán)節(jié)的難點(diǎn)、痛點(diǎn)、瓶頸，啟發(fā)出解決之道；完成講師布置的項(xiàng)目案例，鞏固學(xué)過(guò)的大數(shù)據(jù)分析挖掘處理平臺(tái)技術(shù)知識(shí)以及應(yīng)用技能.討論交流
.兩個(gè)完整的項(xiàng)目任務(wù)和實(shí)踐案例（重點(diǎn)）.1.日志分析建模與日志挖掘項(xiàng)目實(shí)踐
a)Hadoop，Spark，并結(jié)合ELK技術(shù)構(gòu)建日志分析系統(tǒng)和日志數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
b)互聯(lián)網(wǎng)微博日志分析系統(tǒng)項(xiàng)目
2.推薦系統(tǒng)項(xiàng)目實(shí)踐
a)電影數(shù)據(jù)分析與個(gè)性化推薦關(guān)聯(lián)分析項(xiàng)目
b)電商購(gòu)物籃分析項(xiàng)目
Hadoop，Spark，可結(jié)合Oryx分布式集群在個(gè)性化推薦和精準(zhǔn)營(yíng)銷項(xiàng)目。.項(xiàng)目的階段性步驟貫穿到三天的培訓(xùn)過(guò)程中，第三天完成整個(gè)項(xiàng)目的原型