2018大數據建模與分析挖掘應用實戰(zhàn)培訓班(廣州站)
時間:2018-05-19 08:30 至 2018-05-23 17:30
地點:廣州

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![]() 2018大數據建模與分析挖掘應用實戰(zhàn)培訓班(廣州站) 已截止報名會議時間: 2018-05-19 08:30至 2018-05-23 17:30結束 會議地點: 廣州 愛群大廈 廣州市越秀區(qū)沿江西路113號 周邊酒店預訂 會議規(guī)模:100人 主辦單位: 北京中科軟培科技有限公司
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會議通知
會議內容 主辦方介紹

2018大數據建模與分析挖掘應用實戰(zhàn)培訓班(廣州站)宣傳圖
一、課程簡介
大數據建模與分析挖掘技術已經逐步地應用到新興互聯網企業(yè)(如電子商務網站、搜索引擎、社交網站、互聯網廣告服務提供商等)、銀行金融證券企業(yè)、電信運營等行業(yè),給這些行業(yè)帶來了一定的數據價值增值作用。
本次課程面向有一定的數據分析挖掘算法基礎的工程師,帶大家實踐大數據分析挖掘平臺的項目訓練,系統(tǒng)地講解數據準備、數據建模、挖掘模型建立、大數據分析與挖掘算法應用在業(yè)務模型中,結合主流的Hadoop與Spark大數據分析平臺架構,實現項目訓練。
結合業(yè)界使用最廣泛的主流大數據平臺技術,重點剖析基于大數據分析算法與BI技術應用,包括分類算法、聚類算法、預測分析算法、推薦分析模型等在業(yè)務中的實踐應用,并根據講師給定的數據集,實現兩個基本的日志數據分析挖掘系統(tǒng),以及電商(或內容)推薦系統(tǒng)引擎。
本課程基本的實踐環(huán)境是Linux集群,JDK1.8, Hadoop 2.7.*,Spark 2.1.*。
學員需要準備的電腦最好是i7三代及以上CPU,8GB及以上內存,硬盤空間預留50GB(可用移動硬盤),基本的大數據分析平臺所依賴的軟件包和依賴庫等,講師已經提前部署在虛擬機鏡像(VMware鏡像),學員根據講師的操作任務進行實踐。
本課程采用技術原理與項目實戰(zhàn)相結合的方式進行教學,在講授原理的過程中,穿插實際的系統(tǒng)操作,本課程講師也精心準備的實際的應用案例供學員動手訓練。
二、培訓時間及地點?????????
2018年05月19日---05月23日?? 廣州(19日全天報到)
三、培訓目標
1.本課程讓學員充分掌握大數據平臺技術架構、大數據分析的基本理論、機器學習的常用算法、國內外主流的大數據分析與BI商業(yè)智能分析解決方案、以及大數據分析在搜索引擎、廣告服務推薦、電商數據分析、金融客戶分析方面的應用案例。
2.本課程強調主流的大數據分析挖掘算法技術的應用和分析平臺的實施,讓學員掌握主流的基于大數據Hadoop和Spark的大數據分析平臺架構和實際應用,并用結合實際的生產系統(tǒng)案例進行教學,掌握基于Hadoop、spark大數據平臺的數據挖掘和數據倉庫分布式系統(tǒng)平臺應用,以及商業(yè)和開源的數據分析產品加上Hadoop平臺形成大數據分析平臺的應用剖析。。
3.讓學員掌握常見的機器學習算法,深入講解業(yè)界成熟的大數據分析挖掘與BI平臺的實踐應用,并以客戶分析系統(tǒng)、日志分析和電商推薦系統(tǒng)為案例,串聯常用的數據挖掘技術進行應用教學。
四、培訓人群
1.大數據分析應用開發(fā)工程師
2.大數據分析項目的規(guī)劃咨詢管理人員
3.大數據分析項目的IT項目高管人員
4.大數據分析與挖掘處理算法應用工程師
5.大數據分析集群運維工程師
6.大數據分析項目的售前和售后技術支持服務人員
五、培訓特色
?定制授課+ 實戰(zhàn)案例訓練+ 互動咨詢討論,共3天
(說明:講師會提供虛擬機鏡像,并把Hadoop,Spark等系統(tǒng)提前部署在虛擬機中,分析挖掘平臺構建在Hadoop與Spark之上,學員自帶筆記本,運行虛擬機,并利用同樣的鏡像啟動多臺虛擬機,構建實驗集群,鏡像會提前給學員)
六、頒發(fā)證書
參加相關培訓并通過考試的學員,可以獲得:
工業(yè)和信息化部全國網絡與信息技術考試管理中心中心頒發(fā)的-大數據挖掘高級工程師職業(yè)技能證書(等級高級)。該證書可作為專業(yè)技術人員職業(yè)能力考核的證明,以及專業(yè)技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。
注:請學員帶二寸彩照2張(背面注明姓名)、身份證復印件一張。
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中科軟培主要從事IT方向的前沿技術培訓,本著為用戶創(chuàng)造真正價值,圍繞以用戶為中心的價值觀不斷探索,在機器學習,深度學習,大數據、R語言、虛擬現實、增強現實等領域形成了完善的課程體系。學以致用,全部課程均已實戰(zhàn)為主,采用理論與實戰(zhàn)相結合的方式,實用的課程設計、精心施教的專家團隊、嚴格的教學把關、細心周到的后期咨詢,贏得眾多客戶的好評。
會議日程
(最終日程以會議現場為準)
課程模塊 | 內容提要 | 授課詳細內容 |
模塊一 | Spark ML基礎入門 | 1.1 Spark介紹 1.2 Spark ML介紹 1.3 課程的基礎環(huán)境 1.4 Spark SparkSession 1.5 Spark Datasets操作 1.6 Datasets操作的代碼實操 |
模塊二 | Spark ML Pipelines(ML管道) | 2.1 Pipelines的主要概念 2.2 Pipelines實例講解 2.3 ML操作的代碼實操 2.4 使用 ML Pipeline 構建機器學習工作流案例展示 2.5 實例的代碼實操聲 |
模塊三 | Spark ML數學基礎 | 3.1 ML矩陣向量計算 3.2 分類效果評估指標及ML實現詳解 3.3 交叉-驗證方法及ML實現詳解 3.4 實例的代碼實操 3.5 特征的提取及ML實現詳解 3.6特征的轉換及ML實現詳解 3.7 特征的選擇及ML實現詳解 3.8 實例的代碼實操?? |
模塊四 | Spark ML特征的提取、轉換和選擇 | 4.1 線性回歸算法 4.2 邏輯回歸算法 4.3 ML回歸算法參數詳解 4.4 ML實例 4.5 實例的代碼實操 |
模塊五 | Spark ML線性回歸/邏輯回歸算法 | 5.1 決策樹算法 5.2 隨機森林算法 5.3 GDBT算法 5.4 ML樹模型參數詳解 5.5 ML實例 5.6 實例的代碼實操 |
模塊六 | Spark ML決策樹/隨機森林/GBDT算法 | 6.1 KMeans聚類算法 6.2 ML KMeans模型參數詳解 6.3 ML實例 6.4 實例的代碼實操 |
模塊七 | Spark ML KMeans聚類算法 | 7.1 LDA主題聚類算法 7.2 ML LDA主題聚類模型參數詳解 7.3 ML實例 7.4 實例的代碼實操 |
模塊八 | Spark ML LDA主題聚類算法 | 8.1 協同過濾推薦算法 8.2 ML協同過濾分布式實現邏輯 8.3 ML協同過濾源碼開發(fā) 8.4 實現實例 8.5 實例的代碼實操 |
模塊九 | Spark ML協同過濾推薦算法 | 9.1 案例背景 9.2 架構設計 9.3 數據準備 9.4 模型訓練 9.5 模型預測 9.6 腳本封裝 |
模塊十 | 項目實踐 | 大型案例:基于Spark的推薦模型開發(fā) |
模塊十一 | 培訓總結 | 項目方案的課堂討論,討論實際業(yè)務中的分析需求,剖析各個環(huán)節(jié)的難點、痛點、瓶頸,啟發(fā)出解決之道;完成講師布置的項目案例,鞏固學過的大數據分析挖掘處理平臺技術知識以及應用技能 |
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會議嘉賓
(最終出席嘉賓以會議現場為準)
師資力量
張老師:阿里大數據高級專家,國內資深的Spark、Hadoop技術專家、虛擬化專家,對HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的技術進行了多年的深入的研究,更主要的是這些技術在大量的實際項目中得到廣泛的應用,因此在Hadoop開發(fā)和運維方面積累了豐富的項目實施經驗。近年主要典型的項目有:某電信集團網絡優(yōu)化、中國移動某省移動公司請賬單系統(tǒng)和某省移動詳單實時查詢系統(tǒng)、中國銀聯大數據數據票據詳單平臺、某大型銀行大數據記錄系統(tǒng)、某大型通信運營商全國用戶上網記錄、某省交通部門違章系統(tǒng)、某區(qū)域醫(yī)療大數據應用項目、互聯網公共數據大云(DAAS)和構建游戲云(Web Game Daas)平臺項目等?!?/p>
鐘老師:博士畢業(yè)于中國科學院,獲工學博士學位(計算機系統(tǒng)結構方向),曾在國內某高校和某大型通信企業(yè)工作過,目前在中國科學院某研究所工作,高級工程師,副研究員,課題組長,團隊成員二十余人。大數據、云計算系列課程建設與教學專家,新技術課程開發(fā)組長。近八年來帶領團隊主要從事大數據管理與高性能分析處理(Hadoop、Spark、Storm)、大數據倉庫(HIVE)和實時數據倉庫(SparkSQL、Shark),大數據建模挖掘與機器學習(Mahout、MLib、Oryx、Pentaho BI、SAS、SPSS、R等)、MPP并行數據倉庫(Greenplum etc)、NoSQL與NewSQL分布式數據庫(HBase、MongoDB、Cassandra etc)、(移動)電子商務平臺、大數據搜索平臺(ElasticSearch、Solr、Lucene等)、云計算與虛擬化(OpenStack,VMware,XenServer,CloudStack,KVM,Docker,SaaS服務)、云存儲系統(tǒng)、Swift對象存儲系統(tǒng)、網絡GIS地圖服務器、互聯網+在線教育云平臺方面的項目研發(fā)與管理工作。
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參會指南
會議門票 場館介紹
培訓費6800元/人。(含培訓費、資料費、考試費、證書費、講義費等)。需要住宿學員請?zhí)崆巴ㄖ?,可統(tǒng)一安排,費用自理。
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交通指南:
地址:廣州市越秀區(qū)沿江西路113號。
交通:乘坐旅游公交2線、1、4、57、58、61、64、128、131A、131B、134、208、219、236、281、夜1、夜16、夜31夜67、夜69均可到達。
愛群大廈于1937年落成開業(yè),位于廣州市越秀區(qū)沿江西路113號是廣州市旅游局屬下的一間三星級酒店。愛群大廈在1937年至1967年作為“廣州第一高樓”的地位保持了整整30年。因由香港愛群人壽保險有限公司投資興建,1952年易名愛群大廈。1966年在東側建18層新樓,高67.7米,并更名人民大廈。1984年增建旋轉餐廳,1988年以后恢復原名。曾奪廣州建筑物之冠,被當時新聞界譽為“開廣州高層建筑之新紀元”,并以設備最新式、完善、豪華而著稱。全樓擁有客房300間,雙人房設有電話、衛(wèi)生間,上落有電梯。夏有風扇,冬有暖氣,還設有中西餐廳、酒吧。愛群大酒店在當時執(zhí)旅館業(yè)之牛耳,在海內外都有較大的影響,素有“南中國之冠”的美譽。
溫馨提示
酒店與住宿:
為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
退款規(guī)則:
活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。
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