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大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)培訓班

【課程簡介】
大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘技術已經(jīng)逐步地應用到新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（如電子商務網(wǎng)站、搜索引擎、社交網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)廣告服務提供商等）、銀行金融證券企業(yè)、電信運營等行業(yè)，給這些行業(yè)帶來了一定的數(shù)據(jù)價值增值作用。本次課程面向有一定的數(shù)據(jù)分析挖掘算法基礎的工程師，帶大家實踐大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺的項目訓練，系統(tǒng)地講解數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)建模、挖掘模型建立、大數(shù)據(jù)分析與挖掘算法應用在業(yè)務模型中，結合主流的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)分析平臺架構，實現(xiàn)項目訓練。結合業(yè)界使用最廣泛的主流大數(shù)據(jù)平臺技術，重點剖析基于大數(shù)據(jù)分析算法與BI技術應用，包括分類算法、聚類算法、預測分析算法、推薦分析模型等在業(yè)務中的實踐應用，并根據(jù)講師給定的數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)兩個基本的日志數(shù)據(jù)分析挖掘系統(tǒng)，以及電商（或內容）推薦系統(tǒng)引擎。本課程基本的實踐環(huán)境是Linux集群，JDK1.8， Hadoop 2.7.*，Spark 2.1.*。學員需要準備的電腦最好是i5及以上CPU，4GB及以上內存，硬盤空間預留50GB（可用移動硬盤），基本的大數(shù)據(jù)分析平臺所依賴的軟件包和依賴庫等，講師已經(jīng)提前部署在虛擬機鏡像（VMware鏡像），學員根據(jù)講師的操作任務進行實踐。本課程采用技術原理與項目實戰(zhàn)相結合的方式進行教學，在講授原理的過程中，穿插實際的系統(tǒng)操作，本課程講師也精心準備的實際的應用案例供學員動手訓練。

【培訓目標】
1.讓學員掌握常見的機器學習算法，深入講解業(yè)界成熟的大數(shù)據(jù)分析挖掘與BI平臺的實踐應用，并以客戶分析系統(tǒng)、日志分析和電商推薦系統(tǒng)為案例，串聯(lián)常用的數(shù)據(jù)挖掘技術進行應用教學。
2.本課程讓學員充分掌握大數(shù)據(jù)平臺技術架構、大數(shù)據(jù)分析的基本理論、機器學習的常用算法、國內外主流的大數(shù)據(jù)分析與BI商業(yè)智能分析解決方案、以及大數(shù)據(jù)分析在搜索引擎、廣告服務推薦、電商數(shù)據(jù)分析、金融客戶分析方面的應用案例。
3.本課程強調主流的大數(shù)據(jù)分析挖掘算法技術的應用和分析平臺的實施，讓學員掌握主流的基于大數(shù)據(jù)Hadoop和Spark、R的大數(shù)據(jù)分析平臺架構和實際應用，并用結合實際的生產(chǎn)系統(tǒng)案例進行教學，掌握基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫分布式系統(tǒng)平臺應用，以及商業(yè)和開源的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品加上Hadoop平臺形成大數(shù)據(jù)分析平臺的應用剖析。

【培訓人群】
1.大數(shù)據(jù)分析應用開發(fā)工程師
2.大數(shù)據(jù)分析項目的規(guī)劃咨詢管理人員
3.大數(shù)據(jù)分析項目的IT項目高管人員
4.大數(shù)據(jù)分析與挖掘處理算法應用工程師
5.大數(shù)據(jù)分析集群運維工程師
6.大數(shù)據(jù)分析項目的售前和售后技術支持服務人員

【詳細大綱與培訓內容】
兩個完整的項目任務和實踐案例（重點）
1.日志分析建模與日志挖掘項目實踐
a)Hadoop，Spark，并結合ELK技術構建日志分析系統(tǒng)和日志數(shù)據(jù)倉庫
b)互聯(lián)網(wǎng)微博日志分析系統(tǒng)項目
2.推薦系統(tǒng)項目實踐
a)電影數(shù)據(jù)分析與個性化推薦關聯(lián)分析項目
b)電商購物籃分析項目
Hadoop，Spark，可結合Oryx分布式集群在個性化推薦和精準營銷項目。
項目的階段性步驟貫穿到三天的培訓過程中，第三天完成整個項目的原型
培訓內容安排如下：
時間
內容提要
授課詳細內容
實踐訓練

第一天
業(yè)界主流的數(shù)據(jù)倉庫工具和大數(shù)據(jù)分析挖掘工具
■業(yè)界主流的基于Hadoop和Spark的大數(shù)據(jù)分析挖掘項目解決方案
■業(yè)界數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)分析挖掘平臺軟件工具
■Hadoop數(shù)據(jù)倉庫工具Hive
■Spark實時數(shù)據(jù)倉庫工具SparkSQL
■Hadoop數(shù)據(jù)分析挖掘工具Mahout
■Spark機器學習與數(shù)據(jù)分析挖掘工具MLlib
■大數(shù)據(jù)分析挖掘項目的實施步驟
配置數(shù)據(jù)倉庫工具Hadoop Hive和SparkSQL
部署數(shù)據(jù)分析挖掘工具Hadoop Mahout和Spark MLlib
大數(shù)據(jù)分析挖掘項目的數(shù)據(jù)集成操作訓練
■日志數(shù)據(jù)解析和導入導出到數(shù)據(jù)倉庫的操作訓練
■從原始搜索數(shù)據(jù)集中抽取、集成數(shù)據(jù)，整理后形成規(guī)范的數(shù)據(jù)倉庫
■數(shù)據(jù)分析挖掘模塊從大型的集中式數(shù)據(jù)倉庫中訪問數(shù)據(jù)，一個數(shù)據(jù)倉庫面向一個主題，構建兩個數(shù)據(jù)倉庫
■同一個數(shù)據(jù)倉庫中的事實表數(shù)據(jù)，可以給多個不同類型的分析挖掘任務調用
■去除噪聲
項目數(shù)據(jù)集加載ETL到Hadoop Hive數(shù)據(jù)倉庫并建立多維模型
基于Hadoop的大型數(shù)據(jù)倉庫管理平臺—HIVE數(shù)據(jù)倉庫集群的多維分析建模應用實踐
■基于Hadoop的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫在行業(yè)中的數(shù)據(jù)倉庫應用案例
■Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的平臺體系結構、核心技術剖析
■Hive Server的工作原理、機制與應用
■Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的安裝部署與配置優(yōu)化
■Hive應用開發(fā)技巧
■Hive SQL剖析與應用實踐
■Hive數(shù)據(jù)倉庫表與表分區(qū)、表操作、數(shù)據(jù)導入導出、客戶端操作技巧
■Hive數(shù)據(jù)倉庫報表設計
■將原始的日志數(shù)據(jù)集，經(jīng)過整理后，加載至Hadoop + Hive數(shù)據(jù)倉庫集群中，用于共享訪問
利用HIVE構建大型數(shù)據(jù)倉庫項目的操作訓練實踐
Spark大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺實踐操作訓練
■Spark大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺的部署配置
■Spark數(shù)據(jù)分析庫MLlib的開發(fā)部署
■Spark數(shù)據(jù)分析挖掘示例操作，從Hive表中讀取數(shù)據(jù)并在分布式內存中運行

第二天
聚類分析建模與挖掘算法的實現(xiàn)原理和技術應用
■聚類分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的實現(xiàn)與應用，包括：Canopy聚類（canopy clustering）
■K均值算法（K-means clustering）
■模糊K均值（Fuzzy K-means clustering）
■EM聚類，即期望*化聚類（Expectation Maximization）
■以上算法在Spark MLib中的實現(xiàn)原理和實際場景中的應用案例。
■Spark聚類分析算法程序示例
基于Spark MLlib的聚類分析算法，實現(xiàn)日志數(shù)據(jù)集中的用戶聚類
分類分析建模與挖掘算法的實現(xiàn)原理和技術應用
■分類分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的實現(xiàn)與應用， 包括：Spark決策樹算法實現(xiàn)
■邏輯回歸算法（logistics regression）
■貝葉斯算法（Bayesian與Cbeyes）
■支持向量機（Support vector machine）
■以上算法在Spark MLlib中的實現(xiàn)原理和實際場景中的應用案例。
■Spark客戶資料分析與給用戶貼標簽的程序示例
■Spark實現(xiàn)給商品貼標簽的程序示例
■Spark實現(xiàn)用戶行為的自動標簽和深度技術
基于Spark MLlib的分類分析算法模型與應用操作
關聯(lián)分析建模與挖掘算法的實現(xiàn)原理和技術應用
■預測、推薦分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的實現(xiàn)與應用，包括：Spark頻繁模式挖掘算法（parallel FP Growth Algorithm）應用
■Spark關聯(lián)規(guī)則挖掘（Apriori）算法及其應用
■以上算法在Spark MLib中的實現(xiàn)原理和實際場景中的應用案例。
■Spark關聯(lián)分析程序示例
基于Spark MLlib的關聯(lián)分析操作

第三天
推薦分析挖掘模型與算法技術應用
■推薦算法原理及其在Spark MLlib中的實現(xiàn)與應用，包括：Spark協(xié)同過濾算法程序示例
■Item-based協(xié)同過濾與推薦
■User-based協(xié)同過濾與推薦
■交叉銷售推薦模型及其實現(xiàn)
推薦分析實現(xiàn)步驟與操作（重點）
回歸分析模型與預測算法
■利用線性回歸（多元回歸）實現(xiàn)訪問量預測
■利用非線性回歸預測成交量和訪問量的關系
■基于R+Spark實現(xiàn)回歸分析模型及其應用操作
■Spark回歸程序實現(xiàn)異常點檢測的程序示例
回歸分析預測操作例子
圖關系建模與分析挖掘及其鏈接分析和社交分析操作
■利用Spark GraphX實現(xiàn)網(wǎng)頁鏈接分析，計算網(wǎng)頁重要性排名
■實現(xiàn)信息傳播的社交關系傳遞分析，互聯(lián)網(wǎng)用戶的行為關系分析任務的操作訓練
圖數(shù)據(jù)的分析挖掘操作，實現(xiàn)微博數(shù)據(jù)集的社交網(wǎng)絡建模與關系分析
神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習算法模型及其應用實踐
■神經(jīng)網(wǎng)絡算法Neural Network的實現(xiàn)方法和挖掘模型應用
■基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習的訓練過程，傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練方法
■Deep Learning的訓練方法
■深度學習的常用模型和方法CNN（Convolutional Neural Network）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
■RNN（Recurrent Neural Network）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型
■Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機
■基于Spark的深度學習算法模型庫的應用程序示例
基于Spark或TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習庫實現(xiàn)文本與圖片數(shù)據(jù)挖掘
項目實踐
■日志分析系統(tǒng)與日志挖掘項目實踐Hadoop，Spark，ELK技術構建日志數(shù)據(jù)倉庫
■互聯(lián)網(wǎng)微博日志分析系統(tǒng)項目
■推薦系統(tǒng)項目實踐。電影數(shù)據(jù)分析與個性化推薦關聯(lián)分析項目
項目數(shù)據(jù)集和詳細的實驗指導手冊由講師提供
培訓總結
■項目方案的課堂討論，討論實際業(yè)務中的分析需求，剖析各個環(huán)節(jié)的難點、痛點、瓶頸，啟發(fā)出解決之道；完成講師布置的項目案例，鞏固學過的大數(shù)據(jù)分析挖掘處理平臺技術知識以及應用技能
討論交流

【講師介紹】
周老師，男，中國科學院通信與信息系統(tǒng)專業(yè)博士。北京郵電大學移動互聯(lián)網(wǎng)與信息化實驗室特聘研究員、對外經(jīng)貿大學信息學院特聘兼職教師、中國移動集團高級培訓講師，長期從事大數(shù)據(jù)、4G、移動互聯(lián)網(wǎng)安全、管理及大數(shù)據(jù)*營銷等研究方向。國內*信息系統(tǒng)架構師，金牌講師，技術顧問，移動開發(fā)專家。擁有豐富的通信信息系統(tǒng)設計、開發(fā)經(jīng)驗及培訓行業(yè)經(jīng)驗，先后為全國超過15家省移動公司，超過30家地市移動公司有過項目開發(fā)合作及授課，擔任多個大型通信項目的總師。
鐘老師，男，博士畢業(yè)于中國科學院，獲工學博士學位（計算機系統(tǒng)結構方向），曾在國內某高校和某大型通信企業(yè)工作過，目前在中國科學院某研究所工作，高級工程師，副研究員，課題組長，團隊成員二十余人。大數(shù)據(jù)、云計算系列課程建設與教學專家，新技術課程開發(fā)組長。近八年來帶領團隊主要從事大數(shù)據(jù)管理與高性能分析處理（Hadoop、Spark、Storm）、大數(shù)據(jù)倉庫（HIVE）和實時數(shù)據(jù)倉庫（SparkSQL、Shark），大數(shù)據(jù)建模挖掘與機器學習（Mahout、MLib、Oryx、Pentaho BI、SAS、SPSS、R等）、MPP并行數(shù)據(jù)倉庫（Greenplum etc）、NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫（Hbase、MongoDB、Cassandra etc）、（移動）電子商務平臺、大數(shù)據(jù)搜索平臺（ElasticSearch、Solr、Lucene等）、云計算與虛擬化（OpenStack，VMware，XenServer，CloudStack，KVM，Docker，SaaS服務）、云存儲系統(tǒng)、Swift對象存儲系統(tǒng)、網(wǎng)絡GIS地圖服務器、互聯(lián)網(wǎng)+在線教育云平臺方面的項目研發(fā)與管理工作。

大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)培訓班