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曙海教學(xué)優(yōu)勢(shì)

　本課程面向企事業(yè)項(xiàng)目實(shí)際需要,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì)，大數(shù)據(jù)建模與挖掘培訓(xùn)課程以項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會(huì)與您分享設(shè)計(jì)的全流程以及工具的綜合使用技巧、經(jīng)驗(yàn)。線(xiàn)上/線(xiàn)下/上門(mén)皆可,大數(shù)據(jù)建模與挖掘培訓(xùn)課程專(zhuān)家,課程可定制,熱線(xiàn):4008699035。

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培訓(xùn)大綱：

內(nèi)容簡(jiǎn)介	授課詳細(xì)內(nèi)容
大數(shù)據(jù)技術(shù)及大數(shù)據(jù)處理流程	1.?大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介 2.?大數(shù)據(jù)處理流程（采集／傳輸／分析／挖掘） 3.?大數(shù)據(jù)平臺(tái)有哪些及各自特點(diǎn) 4.?大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些？各自處理哪些場(chǎng)景？
大數(shù)據(jù)技術(shù)Hadoop	1.?Hadoop簡(jiǎn)介 2.?HDFS/YARN/MapReduce原理簡(jiǎn)單剖析 3.?Hadoop集群配置環(huán)境（4節(jié)點(diǎn)集群） ?
大數(shù)據(jù)技術(shù)Hadoop	4.?Hadoop 常用Shell操作 5.?MapReduce編程簡(jiǎn)析及平均分統(tǒng)計(jì)操作
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive實(shí)踐	1.?Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群平臺(tái)體系架構(gòu) 2.?Hive原理與工作機(jī)制 3.?Hive安裝配置及三種客戶(hù)端 ?
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive實(shí)踐	4.?Hive 應(yīng)用開(kāi)發(fā)技巧及數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì) 5.?基于Hive的Sogou日志分析
Spark技術(shù)實(shí)踐	1.?Spark技術(shù)路線(xiàn)圖 2.?Spark原理深入分析 3.?Spark整合Hadoop安裝配置 4.?Spark整合大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive實(shí)踐
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析技術(shù)	1.?豆瓣用戶(hù)性別預(yù)測(cè)案例分析 2.?Spark RDD編程技巧 3.?豆瓣用戶(hù)數(shù)據(jù)屬性轉(zhuǎn)換解析及Spark實(shí)現(xiàn)
大數(shù)據(jù)挖掘建模Spark MLlib技術(shù)	1.?分類(lèi)挖掘算法實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用 1）?使用Spark Decision Tree實(shí)現(xiàn)豆瓣用戶(hù)性別預(yù)測(cè) 2）?使用Spark Navie Bayes實(shí)現(xiàn)豆瓣用戶(hù)性別預(yù)測(cè) 3）?Spark分類(lèi)算法常用場(chǎng)景及開(kāi)發(fā)流程

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學(xué)員動(dòng)態(tài)

錢(qián)串子123 開(kāi)始學(xué)習(xí)課時(shí) LEFT、RIGHT和REPL...

遐想lw9 開(kāi)始學(xué)習(xí)課時(shí) 多張工作表中篩選不重復(fù)值

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大數(shù)據(jù)建模與挖掘培訓(xùn)課程

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