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课程介绍
课程亮点
师资:讲师团队,丰富行业经验和企业培训经验
特色:小班培训,精品课程,面授+直播+录播,上课方式多样
培训:免费重听
适用对象
不限
学习目标
掌握大数据分析与机器学习的完整流程
课程内容
大数据分析挖掘算法
内容一:大数据分析挖掘算法
1．业界常见的大数据分析应用场景以及对应的分析算法模型应用,及其案例
2．常用的统计分析模型的介绍,包括方差分析、线性拟合、回归、逻辑回归、因子分析、主成分分析、时间序列分析的基础知识
3．常用的数据挖掘模型介绍,重点介绍六类机器学习与挖掘模型算法
4．业界主流的数据仓库工具和数据分析挖掘相关工具软件的应用概述
内容二:机器学习
1．机器学习概念、发展历程
2．机器学习的应用场景
3．机器学习与统计分析
4．无监督式学习概述
5．有监督式学习概述
6．半监督式学习概述
7．强化学习概述
8．人工神经网络学习概述
9．深度学习概述
10．机器学习的应用场景和应用案例
第二天
Spark大数据实时与高性能处理平台剖析
内容:Spark大数据实时与高性能处理平台剖析
1．Spark实时大数据处理平台架构
2．Spark编程模型以及Spark编程实例解析
3．Spark RDD内存弹性分布式数据集的工作原理与机制
4．Spark Core的核心组件剖析
5．Spark系统架构和运行过程剖析
6．Spark on Yarn运行原理和实例
7．Spark RDD transform、滑动窗口、foreachRDD性能优化、持久化、checkpoint、容错与事务、与Spark SQL整合使用
8．基于Spark的实时数据仓库与实时分析挖掘处理的应用实践,以及应用案例
第三天
Spark SQL应用实战
内容:Spark SQL应用实战
1．Spark SQL实时数据仓库的实现原理与操作
2．Spark SQL核心代码剖析
3．Spark SQL客户端开发包API
4．Spark SQL实时统计应用
5．Spark SQL应用程序开发实践
第四天
Spark Streaming应用实战
内容:Spark Streaming应用实战
1．Streaming与Storm在实时流计算处理应用场景下的案例与比较
2．Spark Streaming与Spark交互的实现机制
3．Spark Streaming的核心代码剖析
4．Spark Streaming客户端编程实践
5．Spark Streaming实时流数据分析处理应用开发实践
第五天
数据预处理与特征选择
内容一:数据预处理
1．数据抽取、转换和加载
2．数据清洗
3．特征处理
内容二:特征选择与降维
1．特征选择概述
2．Filter
3．Wrapper
4．Embedded
5．特征扩增
6．降维、PCA、LDA、LLE、SVD
第六天
机器学习算法
内容一:有监督学习
1．KNN算法
2．决策树算法
3．SVM算法
4．朴素贝叶斯算法
5．逻辑回归算法
6．线性回归算法
7．集成算法
内容二:无监督学习
1．聚类算法
2．关联算法
内容三:模型评估与优化
1．模型优化与评估概念
2．优化模型
3．模型评估与选择
第七天
Spark MLlib数据挖掘
内容:Spark MLlib数据挖掘
1． Spark MLlib概述
2． Spark MLlib评估矩阵
3． Spark MLlib关联规则与推荐算法
4． Spark MLlib聚类与降维
5． Spark MLlib分类与回归
6． Spark MLlib特征提取和转换
7． Spark MLlib基础统计分析
第八天
大数据挖掘案例
内容:综合实验
1． 房价售价预测
2． 个人收入分群
3．移民的签证预测
4．银行办理定期存款业务预测
