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北京海淀區(qū)中科院電腦培訓學校

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關(guān)于舉辦“大數(shù)據(jù)分析- 基于Hadoop/Mahout的大數(shù)據(jù)挖掘”培訓的通知

149 2017-04-12

各有關(guān)單位:

中國科學院計算技術(shù)研究所是國家專門的計算技術(shù)研究機構(gòu),同時也是中國信息化建設(shè)的重要支撐單位,中科院計算所培訓中心是致力于高端IT類人才培養(yǎng)及企業(yè)內(nèi)訓的專業(yè)培訓機構(gòu)。中心憑借科學院的強大師資力量,在總結(jié)多年大型軟件開發(fā)和組織經(jīng)驗的基礎(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幫助中國軟件企業(yè)培養(yǎng)高級軟件技術(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)萬名計算機專業(yè)人員,并先后為數(shù)千家大型國內(nèi)外企業(yè)進行過專門的定制培訓服務(wù)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,我們已經(jīng)切實地迎來了一個大數(shù)據(jù)的時代。大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,對大數(shù)據(jù)的分析已經(jīng)成為一個非常重要且緊迫的需求。目前對大數(shù)據(jù)的分析工具,首選的是Hadoop平臺。Hadoop在可伸縮性、健壯性、計算性能和成本上具有無可替代的優(yōu)勢,事實上已成為當前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)主流的大數(shù)據(jù)分析平臺。為解決廣大系統(tǒng)設(shè)計人員深入研究與開發(fā)大數(shù)據(jù)技術(shù)的需要,培訓中心特在“大數(shù)據(jù)處理技術(shù)-基于Hadoop的實戰(zhàn)”課程的基礎(chǔ)上,針對已有或即將建立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”培訓班,具體事宜通知如下:

一、培訓對象

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

2,牽涉到大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)中心運行、規(guī)劃、設(shè)計負責人。

3,政府機關(guān),金融保險、移動和互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)來源單位的負責人。

4,高校、科研院所牽涉到大數(shù)據(jù)與分布式數(shù)據(jù)處理的項目負責人。

二、學員基礎(chǔ)

1,對IT系統(tǒng)設(shè)計有一定的理論與實踐經(jīng)驗。

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。

3,有一定的Hadoop技術(shù)的基礎(chǔ)知識。

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)信息分析以及云計算相關(guān)技術(shù),長期從事通信網(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,主持和參與了多個國家和省部級基金項目,具有豐富的工程實踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗。

四、培訓要點

互聯(lián)網(wǎng)點擊數(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數(shù)據(jù)和涉及網(wǎng)絡(luò)的各類評論,成為了海量信息的多種形式。當數(shù)據(jù)以成百上千TB不斷增長的時候,我們在內(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)已成為當前亟待解決的問題。大數(shù)據(jù)處理意味著更嚴峻的挑戰(zhàn),更好地管理和處理這些數(shù)據(jù)也將會獲得意想不到的收獲。

Google發(fā)布的GFS和MapReduce等高可擴展、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)時該框架的優(yōu)越性。GFS/MapReduce框架實現(xiàn)了更高應用層次的抽象,使用戶無需關(guān)注復雜的內(nèi)部工作機制,無需具備豐富的分布式系統(tǒng)知識及開發(fā)經(jīng)驗,即可實現(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開源項目開發(fā)團隊。他們克隆了GFS/MapReduce框架,推出了Hadoop系統(tǒng)。該系統(tǒng)已受到學術(shù)界和工業(yè)界的廣泛認可和采納,并孵化出眾多子項目(如Pig,Zookeeper和Hive等),日益形成一個易部署、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實戰(zhàn)的角度,結(jié)合理論和實踐,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。

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

五、培訓內(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)挖掘知識點

第二講MapReduce計算模式

1)分布式文件系統(tǒng)

2)MapReduce

3)使用MR的算法設(shè)計

第三講Hadoop中的云挖掘工具Mahout

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)及其應用開發(fā)

1)一個推薦系統(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)及其應用

1)分類的定義

2)分類主要算法

3)Mahout分類過程

4)評估指標以及評測

5)貝葉斯算法新聞分類實例

第六講聚類技術(shù)及其應用

1)聚類的定義

2)聚類的主要算法

3)K-Means、Canopy及其應用示例

4)FuzzyK-Means、Dirichlet及其應用示例

5)路透新聞聚類實例

第七講關(guān)聯(lián)規(guī)則和相似項發(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)挖掘應用前景

1)與Hadoop集群應用的協(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)應用展望

六、培訓目標

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

2,學習Hadoop的核心技術(shù)方法以及應用特征。

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、培訓時間、地點

時間:2014年7月31日-8月2日地點:北京

時間:2014年8月28日-8月30日地點:上海

八、證書

培訓結(jié)束,頒發(fā)中科院計算所職業(yè)培訓中心“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、費用

培訓費:5500元/人(含教材、證書、午餐、學習用具)。食宿協(xié)助安排,費用自理。

十、付款方式

名稱:北京市海淀區(qū)中科院計算所職業(yè)技能培訓學校

開戶行:北京銀行中關(guān)村支行

帳號:01090302900120105445661

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注:1.此表復印有效。

2.請參加學習人員盡快發(fā)送此回執(zhí),我們將提前安排培訓期間事宜。

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