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大數據提綱

課程編號:37657

課程價格:¥25000/天

課程時長:1 天

課程人氣:885

行業類別:IT網絡     

專業類別:大數據 

授課講師:葉梓

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】


【培訓收益】


課時一:概念綜述
1、大數據的定義由來和原因
2、大數據的6V特征
3、從數據庫,數據倉庫到大數據
4、大數據相關技術和處理

課時二:Hadoop生態圈、spark生態圈、搜索引擎概述
1、hadoop:HDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive等
2、spark:scala、spark-SQL、spark-Streaming等
3、搜索引擎:lucene(solr)、ES
4、并發的機器學習工具:R-hadoop、spark-MLLIB、 spark-R、pyspark

課時三:存儲在hbase中的數據
1、NoSQL(key-value)
2、Hbase:安裝
3、行鍵與列簇
4、如何利用Hbase的特點存儲數據
5、應用程序如何訪問Hbase中的數據
6、數據遷移:sqoop
7、Hbase的應用場景

課時四:Hive:為用SQL的開發者留的活路
1、Hive:安裝(單用戶與多用戶)
2、Hive:基本操作
3、Hive:與典型的關系型數據庫的區別
4、如果“想慢”,你可以這樣…(不恰當使用hive的案例介紹)
5、Hive的應用場景

課時五:Spark各組件在衛生領域的應用
1、Hadoop最大的特點是什么?
2、Spark概述與安裝
3、Scala:你可以一直“點”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、應用場景

課時六:機器學習算法介紹—I
1、綜述(人工智能、數據挖掘、機器學習、機器智能、大數據:這些詞的確切含義)
2、監督學習、無監督學習與強化學習
3、工具:R、Python等
4、決策樹詳解(熵、貪心法、連續的和離散的)
5、神經網絡詳解(神經元、激勵函數、前饋神經網絡的BP算法,其他神經網絡)

課時七:機器學習算法介紹—II
1、關聯規則詳解(頻繁項集、Apriori、支持度、置信度)
2、聚類詳解(k-means、k-medoid)
3、常見算法的簡述(Naïve-Bayes、k-NN、HMM、SVM等)
 

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