课程大纲： 大数据分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/MLlib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/DAG计算模式
1）分布式文件系统DFS
2）MapReduce计算模型介绍
3）使用MR进行算法设计
4）DAG及其算法设计
第三讲 云挖掘工具Mahout/MLib
1）Hadoop中的Mahoutb介绍
2）Spark中的Mahout/MLib介绍
3）系统及其Mahout实现方法
4）信息聚类及其MLlib实现方法
5）分类技术在Mahout/MLib中的实现方法
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）基于Mahout的电影案例
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）基于MLlib的新闻聚类实例
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）近邻搜索的应用
第八讲 流数据挖掘相关技术
1）流数据挖掘及分析
2）Storm和流数据处理模型
3）流处理中的数据抽样
4）流过滤和Bloom filter
第九讲 云环境下大数据挖掘应用
1）与Hadoop/Yarn集群应用的协作
2）与Docker等其它云工具配合
3）大数据挖掘行业应用展望
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