大数据分析- 基于Hadoop/Mahout的大数据挖掘其它上课时间：

1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。2，牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。3，政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。4，高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。

培训受众:

1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
2，牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。
3，政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。
4，高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。

课程收益:

1, 全面了解大数据处理技术的相关知识。
2，学习Hadoop的核心技术方法以及应用特征。
3，深入使用Mahout挖掘工具在大数据中的使用。
4，掌握流数据挖掘和其它大数据挖掘关键技术。

培训颁发证书:

颁发培训中心“大数据分析- 基于Hadoop/Mahout的大数据挖掘”结业证书。

课程大纲：

五、培训内容
第一讲大数据挖掘及其背景
1)数据挖掘定义
2)Hadoop相关技术
3)大数据挖掘知识点
第二讲 MapReduce计算模式
1）分布式文件系统
2）MapReduce
3）使用MR的算法设计
第三讲 Hadoop中的云挖掘工具Mahout
1）Mahout介绍
2）推荐系统
3）信息聚类
4）分类技术
5）其它挖掘
第四讲 推荐系统及其应用开发
1）一个推荐系统的模型
2）基于内容的推荐
3）协同过滤
4）电影推荐案例
第五讲 分类技术及其应用
1）分类的定义
2）分类主要算法
3）Mahout分类过程
4）评估指标以及评测
5）贝叶斯算法新闻分类实例
第六讲 聚类技术及其应用
1）聚类的定义
2）聚类的主要算法
3）K-Means、Canopy及其应用示例
4）Fuzzy K-Means、Dirichlet及其应用示例
5）路透新闻聚类实例
第七讲 关联规则和相似项发现
1）购物篮模型
2）Apriori算法
3）抄袭文档发现
4）近邻搜索的应用
第八讲 流数据挖掘相关技术
1）流数据挖掘及分析
2）流数据模型
3）数据抽样
4）流过滤
第九讲 大数据挖掘应用前景
1）与Hadoop集群应用的协作
2）与RHadoop等其它云挖掘工具配合
3）大数据挖掘行业应用展望

六、培训目标
1, 全面了解大数据处理技术的相关知识。
2，学习Hadoop的核心技术方法以及应用特征。
3，深入使用Mahout挖掘工具在大数据中的使用。
4，掌握流数据挖掘和其它大数据挖掘关键技术。

七、培训时间、地点
2014年11月6日-11月8日 地点：北京
2014年11月20日-11月22日 地点：上海


八、费用
培训费：5500元/人（含教材、证书、午餐、学习用具）。食宿协助安排，费用自理。

培训师介绍：

  由业界知名大数据专家亲自授课：
杨老师 主要研究网络信息分析以及云计算相关技术，长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作，主持和参与了多个国家和省部级基金项目，具有丰富的工程实践及软件研发经验。