大数据分析挖掘培训课程要点-基于Hadoop/Mahout/Mllib的大数据挖掘
目前对大数据的分析工具，首选的是Hadoop/Yarn平台。Hadoop/Yarn在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。
一、培训对象
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。
二、学员基础
1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
2，数据仓库与数据挖掘处理有一定的基础知识。
3，对Hadoop/Yarn/Spark大数据技术有一定的了解。
三、培训要点
本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍Mahout和 MLlib等大数据挖掘工具的开发技巧。本课程涉及的主题包括：大数据挖掘及其背景，Mahout和 MLlib大数据挖掘工具，推荐系统及电影推荐案例，分类技术及聚类分析，以及与流挖掘和Docker技术的结合，分析了大数据挖掘前景分析。
本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用Mahout和 MLlib挖掘工具来解决具体的问题，并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。
本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论Mahout和 MLlib解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，希望推动大数据分析挖掘项目开发上升到一个新水平。
四、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/DAG计算模式
1）分布式文件系统DFS
2）MapReduce计算模型介绍
3）使用MR进行算法设计
4）DAG及其算法设计
第三讲 云挖掘工具Mahout/MLib
1）Hadoop中的Mahoutb介绍
2）Spark中的Mahout/MLib介绍
3）推荐系统及其Mahout实现方法
4）信息聚类及其MLlib实现方法
5）分类技术在Mahout/MLib中的实现方法
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）基于Mahout的电影推荐案例
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）基于MLlib的新闻聚类实例
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）Storm和流数据处理模型
3）流处理中的数据抽样
4）流过滤和Bloom filter
第九讲 云环境下大数据挖掘应用
1）与Hadoop/Yarn集群应用的协作
2）与Docker等其它云工具配合
3）大数据挖掘行业应用展望
五、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/Yarn/Spark的核心数据分析技术。
3，深入学习Mahout/MLlib挖掘工具在大数据中的使用。
4，掌握Storm流处理技术和Docker等技术与大数据挖掘结合的方法。
