大數(shù)據(jù)提綱

  培訓(xùn)講師:葉梓

講師背景:
葉梓老師葉梓,工學(xué)博士,高級工程師?,F(xiàn)某大型上市企業(yè)資深技術(shù)專家。2005年上海交通大學(xué)計算機專業(yè)博士畢業(yè),在校期間的主研方向為數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、人工智能。畢業(yè)后即進入軟件行業(yè)從事信息化技術(shù)相關(guān)工作;負責(zé)或參與了多項、省市級人工智能及大數(shù) 詳細>>

葉梓
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大數(shù)據(jù)提綱詳細內(nèi)容

大數(shù)據(jù)提綱

課時一:概念綜述
大數(shù)據(jù)的定義由來和原因
大數(shù)據(jù)的6V特征
從數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)倉庫到大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和處理課時二:Hadoop生態(tài)圈、spark生態(tài)圈、搜索引擎概述
hadoop:HDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive等
spark:scala、spark-SQL、spark-Streaming等
搜索引擎:lucene(solr)、ES
并發(fā)的機器學(xué)習(xí)工具:R-hadoop、spark-MLLIB、 spark-R、pyspark
課時三:存儲在hbase中的數(shù)據(jù)
NoSQL(key-value)
Hbase:安裝
行鍵與列簇
如何利用Hbase的特點存儲數(shù)據(jù)
應(yīng)用程序如何訪問Hbase中的數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)遷移:sqoop
Hbase的應(yīng)用場景
課時四:Hive:為用SQL的開發(fā)者留的活路
Hive:安裝(單用戶與多用戶)
Hive:基本操作
Hive:與典型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別
如果“想慢”,你可以這樣…(不恰當使用hive的案例介紹)
Hive的應(yīng)用場景
課時五:Spark各組件在衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用
Hadoop最大的特點是什么?
Spark概述與安裝
Scala:你可以一直“點”下去
RDD:“映射”、“轉(zhuǎn)換”解決一切
spark-SQL
spark-streaming
spark的其他組件
應(yīng)用場景
課時六:機器學(xué)習(xí)算法介紹—I
綜述(人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、機器智能、大數(shù)據(jù):這些詞的確切含義)
監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)
工具:R、Python等
決策樹詳解(熵、貪心法、連續(xù)的和離散的)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解(神經(jīng)元、激勵函數(shù)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法,其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))
課時七:機器學(xué)習(xí)算法介紹—II
關(guān)聯(lián)規(guī)則詳解(頻繁項集、Apriori、支持度、置信度)
聚類詳解(k-means、k-medoid)
常見算法的簡述(Na?ve-Bayes、k-NN、HMM、SVM等)

 

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