各有關(guān)單位：

中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所是國家專門的計(jì)算技術(shù)研究機(jī)構(gòu)，同時(shí)也是中國信息化建設(shè)的重要支撐單位，中科院計(jì)算所培訓(xùn)中心是致力于高端IT類人才培養(yǎng)及企業(yè)內(nèi)訓(xùn)的專業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。中心憑借科學(xué)院的強(qiáng)大師資力量，在總結(jié)多年大型軟件開發(fā)和組織經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，自主研發(fā)出一整套課程體系，其目的是希望能夠切實(shí)幫助中國軟件企業(yè)培養(yǎng)高級(jí)軟件技術(shù)人才，提升整體研發(fā)能力，迄今為止已先后為國家培養(yǎng)了數(shù)萬名計(jì)算機(jī)專業(yè)人員，并先后為數(shù)千家大型國內(nèi)外企業(yè)進(jìn)行過專門的定制培訓(xùn)服務(wù)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，我們已經(jīng)切實(shí)地迎來了一個(gè)大數(shù)據(jù)的時(shí)代。大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，對(duì)大數(shù)據(jù)的分析已經(jīng)成為一個(gè)非常重要且緊迫的需求。目前對(duì)大數(shù)據(jù)的分析工具，首選的是Hadoop平臺(tái)。Hadoop在可伸縮性、健壯性、計(jì)算性能和成本上具有無可替代的優(yōu)勢(shì)，事實(shí)上已成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)主流的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。為解決廣大系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員深入研究與開發(fā)大數(shù)據(jù)技術(shù)的需要，培訓(xùn)中心特在“大數(shù)據(jù)處理技術(shù)-基于Hadoop的實(shí)戰(zhàn)”課程的基礎(chǔ)上，針對(duì)已有或即將建立Hadoop集群，擁有海量數(shù)據(jù)，需要做用戶推薦、產(chǎn)品聚類、信息分類等大數(shù)據(jù)分析用戶，舉辦“大數(shù)據(jù)分析-基于Hadoop/Mahout的大數(shù)據(jù)挖掘”培訓(xùn)班，具體事宜通知如下：

一、培訓(xùn)對(duì)象

1，系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級(jí)程序員、資深開發(fā)人員。

2，牽涉到大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)中心運(yùn)行、規(guī)劃、設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人。

3，政府機(jī)關(guān)，金融保險(xiǎn)、移動(dòng)和互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)來源單位的負(fù)責(zé)人。

4，高校、科研院所牽涉到大數(shù)據(jù)與分布式數(shù)據(jù)處理的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。

二、學(xué)員基礎(chǔ)

1，對(duì)IT系統(tǒng)設(shè)計(jì)有一定的理論與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

2，有一定的數(shù)據(jù)倉庫與大數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)知識(shí)。

3，有一定的Hadoop技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)。

三、師資

由業(yè)界知名大數(shù)據(jù)專家親自授課：

楊老師主要研究網(wǎng)絡(luò)信息分析以及云計(jì)算相關(guān)技術(shù)，長(zhǎng)期從事通信網(wǎng)管系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)信息處理、商務(wù)智能(BI)以及電信決策支持系統(tǒng)的研究開發(fā)工作，主持和參與了多個(gè)國家和省部級(jí)基金項(xiàng)目，具有豐富的工程實(shí)踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

四、培訓(xùn)要點(diǎn)

互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)、日志文件、具有豐富地理空間信息的移動(dòng)數(shù)據(jù)和涉及網(wǎng)絡(luò)的各類評(píng)論，成為了海量信息的多種形式。當(dāng)數(shù)據(jù)以成百上千TB不斷增長(zhǎng)的時(shí)候，我們?cè)趦?nèi)部交易系統(tǒng)的歷史信息之外，需要一種基于大數(shù)據(jù)分析的決策模型和技術(shù)支持。

大數(shù)據(jù)通常具有：數(shù)據(jù)體量(Volume)巨大,數(shù)據(jù)類型(Variety)繁多,價(jià)值(Value)密度低,處理速度(Velocity)快等四大特征。如何有效管理和高效處理這些大數(shù)據(jù)已成為當(dāng)前亟待解決的問題。大數(shù)據(jù)處理意味著更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，更好地管理和處理這些數(shù)據(jù)也將會(huì)獲得意想不到的收獲。

Google發(fā)布的GFS和MapReduce等高可擴(kuò)展、高性能的分布式大數(shù)據(jù)處理框架，證明了在處理海量網(wǎng)頁數(shù)據(jù)時(shí)該框架的優(yōu)越性。GFS/MapReduce框架實(shí)現(xiàn)了更高應(yīng)用層次的抽象，使用戶無需關(guān)注復(fù)雜的內(nèi)部工作機(jī)制，無需具備豐富的分布式系統(tǒng)知識(shí)及開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，即可實(shí)現(xiàn)大規(guī)模分布式系統(tǒng)的部署與大數(shù)據(jù)的并行處理。

ApacheHadoop開源項(xiàng)目開發(fā)團(tuán)隊(duì)。他們克隆了GFS/MapReduce框架，推出了Hadoop系統(tǒng)。該系統(tǒng)已受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛認(rèn)可和采納，并孵化出眾多子項(xiàng)目(如Pig，Zookeeper和Hive等)，日益形成一個(gè)易部署、易開發(fā)、功能齊全、性能優(yōu)良的系統(tǒng)。

本課程從大數(shù)據(jù)技術(shù)以及Hadoop實(shí)戰(zhàn)的角度，結(jié)合理論和實(shí)踐，全方位地介紹Hadoop以及Mahout大數(shù)據(jù)挖掘工具的開發(fā)技巧。涉及的主題包括：大數(shù)據(jù)挖掘及其背景，Hadoop及Mahout大數(shù)據(jù)挖掘工具，推薦系統(tǒng)及電影推薦案例，分類技術(shù)及聚類分析，流挖掘及其它挖掘技術(shù)，大數(shù)據(jù)挖掘前景分析。

教學(xué)過程中貫穿了案例分析來幫助學(xué)員了解如何用Hadoop和Mahout挖掘工具來解決具體的問題，在關(guān)鍵點(diǎn)上搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境進(jìn)行實(shí)踐研究，以加深對(duì)于這些解決方案的理解。并介紹了從大數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息的關(guān)鍵。

五、培訓(xùn)內(nèi)容

第一講大數(shù)據(jù)挖掘及其背景

1)數(shù)據(jù)挖掘定義

2)Hadoop相關(guān)技術(shù)

3)大數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn)

第二講MapReduce計(jì)算模式

1）分布式文件系統(tǒng)

2）MapReduce

3）使用MR的算法設(shè)計(jì)

第三講Hadoop中的云挖掘工具M(jìn)ahout

1）Mahout介紹

2）推薦系統(tǒng)

3）信息聚類

4）分類技術(shù)

5）其它挖掘

第四講推薦系統(tǒng)及其應(yīng)用開發(fā)

1）一個(gè)推薦系統(tǒng)的模型

2）基于內(nèi)容的推薦

3）協(xié)同過濾

4）電影推薦案例

第五講分類技術(shù)及其應(yīng)用

1）分類的定義

2）分類主要算法

3）Mahout分類過程

4）評(píng)估指標(biāo)以及評(píng)測(cè)

5）貝葉斯算法新聞分類實(shí)例

第六講聚類技術(shù)及其應(yīng)用

1）聚類的定義

2）聚類的主要算法

3）K-Means、Canopy及其應(yīng)用示例

4）FuzzyK-Means、Dirichlet及其應(yīng)用示例

5）路透新聞聚類實(shí)例

第七講關(guān)聯(lián)規(guī)則和相似項(xiàng)發(fā)現(xiàn)

1）購物籃模型

2）Apriori算法

3）抄襲文檔發(fā)現(xiàn)

4）近鄰搜索的應(yīng)用

第八講流數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)

1）流數(shù)據(jù)挖掘及分析

2）流數(shù)據(jù)模型

3）數(shù)據(jù)抽樣

4）流過濾

第九講大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用前景

1）與Hadoop集群應(yīng)用的協(xié)作

2）與RHadoop等其它云挖掘工具配合

3）大數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)應(yīng)用展望

六、培訓(xùn)目標(biāo)

1,全面了解大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的相關(guān)知識(shí)。

2，學(xué)習(xí)Hadoop的核心技術(shù)方法以及應(yīng)用特征。

3，深入使用Mahout挖掘工具在大數(shù)據(jù)中的使用。

4，掌握流數(shù)據(jù)挖掘和其它大數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)。

七、培訓(xùn)時(shí)間、地點(diǎn)

時(shí)間：2014年8月28日-8月30日地點(diǎn)：上海

時(shí)間：2014年9月11日-9月13日地點(diǎn)：北京

八、證書

培訓(xùn)結(jié)束，頒發(fā)中科院計(jì)算所職業(yè)培訓(xùn)中心“大數(shù)據(jù)分析-基于Hadoop/Mahout的大數(shù)據(jù)挖掘”結(jié)業(yè)證書。

九、費(fèi)用

培訓(xùn)費(fèi)：5500元/人（含教材、證書、午餐、學(xué)習(xí)用具）。食宿協(xié)助安排，費(fèi)用自理。