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              大數據

              課程編號:20798

              課程價(jià)格:¥7000/天

              課程時(shí)長(cháng):7小 天

              課程人氣:1374

              行業(yè)類(lèi)別:不限行業(yè)     

              專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:質(zhì)量管理 

              授課講師:葉梓

              • 課程說(shuō)明
              • 講師介紹
              • 選擇同類(lèi)課
              【培訓對象】
              技術(shù)人員

              【培訓收益】
              了解大數據概念及應用

               課時(shí)一:概念綜述

              1、 大數據的定義由來(lái)和原因

              2、 大數據的6V特征

              3、 從數據庫,數據倉庫到大數據

              4、 大數據相關(guān)技術(shù)和處理

               

              課時(shí)二:Hadoop生態(tài)圈、spark生態(tài)圈、搜索引擎概述

              1、 hadoopHDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive

              2、 sparkscala、spark-SQL、spark-Streaming

              3、 搜索引擎:lucenesolr)、ES

              4、 并發(fā)的機器學(xué)習工具:R-hadoop、spark-MLLIB、 spark-R、pyspark

               

              課時(shí)三:存儲在hbase中的數據

              1、 NoSQLkey-value

              2、 Hbase:安裝

              3、 行鍵與列簇

              4、 如何利用Hbase的特點(diǎn)存儲數據

              5、 應用程序如何訪(fǎng)問(wèn)Hbase中的數據

              6、 數據遷移:sqoop

              7、 Hbase的應用場(chǎng)景

               

              課時(shí)四:Hive:為用SQL的開(kāi)發(fā)者留的活路

              1、 Hive:安裝(單用戶(hù)與多用戶(hù))

              2、 Hive:基本操作

              3、 Hive:與典型的關(guān)系型數據庫的區別

              4、 如果“想慢”,你可以這樣…(不恰當使用hive的案例介紹)

              5、 Hive的應用場(chǎng)景

               

              課時(shí)五:Spark各組件在衛生領(lǐng)域的應用

              1、 Hadoop最大的特點(diǎn)是什么?

              2、 Spark概述與安裝

              3、 Scala:你可以一直“點(diǎn)”下去

              4、 RDD:“映射”、“轉換”解決一切

              5、 spark-SQL

              6、 spark-streaming

              7、 spark的其他組件

              8、 應用場(chǎng)景

               

              課時(shí)六:機器學(xué)習算法介紹—I

              1、 綜述(人工智能、數據挖掘、機器學(xué)習、機器智能、大數據:這些詞的確切含義)

              2、 監督學(xué)習、無(wú)監督學(xué)習與強化學(xué)習

              3、 工具:R、Python

              4、 決策樹(shù)詳解(熵、貪心法、連續的和離散的)

              5、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )詳解(神經(jīng)元、激勵函數、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的BP算法,其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ))

               

              課時(shí)七:機器學(xué)習算法介紹—II

              1、 關(guān)聯(lián)規則詳解(頻繁項集、Apriori、支持度、置信度)

              2、 聚類(lèi)詳解(k-means、k-medoid

              常見(jiàn)算法的簡(jiǎn)述(Naïve-Bayes、k-NN、HMM、SVM等)

              咨詢(xún)電話(huà):
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