課程大綱： 大數據分析基于Hadoop與Mahou培訓
第一講大數據挖掘及其背景
1)數據挖掘定義
2)Hadoop相關技術
3)大數據挖掘知識點
第二講 MapReduce計算模式
1）分布式文件系統
2）MapReduce
3）使用MR的算法設計
第三講 Hadoop中的云挖掘工具Mahout
1）Mahout介紹
2）系統
3）信息聚類
4）分類技術
5）其它挖掘
第四講 系統及其應用開發(fā)
1）一個系統的模型
2）基于內容的
3）協同過濾
4）電影案例
第五講 分類技術及其應用
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）Fuzzy K-Means、Dirichlet及其應用示例
5）路透新聞聚類實例
第七講 關聯規(guī)則和相似項發(fā)現
1）購物籃模型
2）Apriori算法
3）抄襲文檔發(fā)現
4）近鄰的應用
第八講 流數據挖掘相關技術
1）流數據挖掘及分析
2）流數據模型
3）數據抽樣
4）流過濾
第九講 大數據挖掘應用前景
1）與Hadoop集群應用的協作
2）與RHadoop等其它云挖掘工具配合
3）大數據挖掘行業(yè)應用展望
六、培訓
1, 了解大數據處理技術的相關知識。
2，學習Hadoop的核心技術方法以及應用特征。
3，深入使用Mahout挖掘工具在大數據中的使用。
4，掌握流數據挖掘和其它大數據挖掘關鍵技術。
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