课程大纲： 大数据分析基于Hadoop与Mahou培训
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计算模式
1）分布式文件系统
2）MapReduce
3）使用MR的算法设计
第三讲 Hadoop中的云挖掘工具Mahout
1）Mahout介绍
2）系统
3）信息聚类
4）分类技术
5）其它挖掘
第四讲 系统及其应用开发
1）一个系统的模型
2）基于内容的
3）协同过滤
4）电影案例
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）路透新闻聚类实例
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）流数据模型
3）数据抽样
4）流过滤
第九讲 大数据挖掘应用前景
1）与Hadoop集群应用的协作
2）与RHadoop等其它云挖掘工具配合
3）大数据挖掘行业应用展望
六、培训
1, 了解大数据处理技术的相关知识。
2，学习Hadoop的核心技术方法以及应用特征。
3，深入使用Mahout挖掘工具在大数据中的使用。
4，掌握流数据挖掘和其它大数据挖掘关键技术。
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