2018大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應用實戰(zhàn)培訓班（杭州站）
時間：2018-07-22 08:00 至 2018-07-25 18:00
地點：杭州
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首頁 > 商務會議 > IT互聯(lián)網(wǎng)會議 > 2018大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應用實戰(zhàn)培訓班（杭州站） 更新時間：2018-07-19T14:58:35
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2018大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應用實戰(zhàn)培訓班（杭州站） 已截止報名會議時間： 2018-07-22 08:00至 2018-07-25 18:00結(jié)束 |
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會議介紹
會議內(nèi)容 主辦方介紹
2018大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應用實戰(zhàn)培訓班（杭州站）宣傳圖
大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘技術(shù)已經(jīng)逐步地應用到新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（如電子商務網(wǎng)站、搜索引擎、社交網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)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(shù)據(jù)價值增值作用。
本次課程面向有一定的數(shù)據(jù)分析挖掘算法基礎(chǔ)的工程師，帶大家實踐大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺的項目訓練，系統(tǒng)地講解數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)建模、挖掘模型建立、大數(shù)據(jù)分析與挖掘算法應用在業(yè)務模型中，結(jié)合主流的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu)，實現(xiàn)項目訓練。
結(jié)合業(yè)界使用最廣泛的主流大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)，重點剖析基于大數(shù)據(jù)分析算法與BI技術(shù)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(jù)講師給定的數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)兩個基本的日志數(shù)據(jù)分析挖掘系統(tǒng)，以及電商（或內(nèi)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(nèi)存，硬盤空間預留50GB（可用移動硬盤），基本的大數(shù)據(jù)分析平臺所依賴的軟件包和依賴庫等，講師已經(jīng)提前部署在虛擬機鏡像（VMware鏡像），學員根據(jù)講師的操作任務進行實踐。
本課程采用技術(shù)原理與項目實戰(zhàn)相結(jié)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。
培訓時間及地點??????????
2018年07月22日-07月25日 杭州
1.報到時間：2018年7月21日（21日星期六下午報到）
2.報到地點：浙江影時代酒店大廳（杭州下城區(qū)延安路468號1號樓2號門）
3.上課地點：杭州科協(xié)大樓6層會議室（杭州市下城區(qū)延安路499號）
培訓目標
1.本課程讓學員充分掌握大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)分析的基本理論、機器學習的常用算法、國內(nèi)外主流的大數(shù)據(jù)分析與BI商業(yè)智能分析解決方案、以及大數(shù)據(jù)分析在搜索引擎、廣告服務推薦、電商數(shù)據(jù)分析、金融客戶分析方面的應用案例。
2.本課程強調(diào)主流的大數(shù)據(jù)分析挖掘算法技術(shù)的應用和分析平臺的實施，讓學員掌握主流的基于大數(shù)據(jù)Hadoop和Spark的大數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu)和實際應用，并用結(jié)合實際的生產(chǎn)系統(tǒng)案例進行教學，掌握基于Hadoop、spark大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫分布式系統(tǒng)平臺應用，以及商業(yè)和開源的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品加上Hadoop平臺形成大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(lián)常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行應用教學。
培訓人群
1.大數(shù)據(jù)分析應用開發(fā)工程師
2.大數(shù)據(jù)分析項目的規(guī)劃咨詢管理人員
3.大數(shù)據(jù)分析項目的IT項目高管人員
4.大數(shù)據(jù)分析與挖掘處理算法應用工程師
5.大數(shù)據(jù)分析集群運維工程師
6.大數(shù)據(jù)分析項目的售前和售后技術(shù)支持服務人員
培訓特色
?定制授課+ 實戰(zhàn)案例訓練+ 互動咨詢討論，共3天
頒發(fā)證書
參加相關(guān)培訓并通過考試的學員，可以獲得：
1.工業(yè)和信息化部全國網(wǎng)絡與信息技術(shù)考試管理中心中心頒發(fā)的-大數(shù)據(jù)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(shù)人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據(jù)。
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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為響應國家“人才興國、科教興國”戰(zhàn)略，緩解中國軟件技術(shù)人才需求日益緊張的現(xiàn)狀，推動中國軟件業(yè)的發(fā)展，培養(yǎng)一批高素質(zhì)的軟件專業(yè)人才，在工信部以及相關(guān)領(lǐng)導的大力支持下2008年成立了中國軟件產(chǎn)業(yè)培訓網(wǎng)（簡稱“軟博教育”），軟博教育自成立以來即定位于軟件技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)實訓機構(gòu)，專注致力于軟件技術(shù)人才的培養(yǎng)，是中國科學院計算技術(shù)研究所教育中心合作培訓機構(gòu)，也是工信部人才交流中心唯一指定的全國計算機專業(yè)技術(shù)人才培訓基地”，“國家人力資源和社會保障部——全國信息化人才培養(yǎng)工程項目(即國家“653工程”)指定培養(yǎng)機構(gòu)”， 中國軟件產(chǎn)業(yè)培訓網(wǎng)（中聯(lián)軟博（北京）科技有限公司）--率先在國內(nèi)開展高級軟件架構(gòu)等IT高端培訓的公開課。多年來持續(xù)不斷的投入精力創(chuàng)新課程體系，至今已在國內(nèi)開展公開課培訓的課程達十幾門，分別涵蓋軟件架構(gòu)、軟件設(shè)計、項目管理、質(zhì)量管理、需求工程、運營管理等領(lǐng)域，也根據(jù)企事業(yè)單位的實用需求, 通過定制培訓方案，培訓后的技術(shù)服務，將企業(yè)單位的信息化投資的效益發(fā)揮到最高點。目前中心已經(jīng)與幾百家企事業(yè)單位建立了長期的培訓合作關(guān)系, 深得用戶信賴和好評。
會議日程
（最終日程以會議現(xiàn)場為準）
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課程模塊 |
內(nèi)容提要 |
授課詳細內(nèi)容 |
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模塊一 |
Spark ML基礎(chǔ)入門 |
1.1 Spark介紹 1.2 Spark ML介紹 1.3 課程的基礎(chǔ)環(huán)境 1.4 Spark SparkSession 1.5 Spark Datasets操作 1.6 Datasets操作的代碼實操 |
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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(gòu)建機器學習工作流案例展示 2.5 實例的代碼實操聲 |
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模塊三 |
Spark ML數(shù)學基礎(chǔ) |
3.1 ML矩陣向量計算 3.2 分類效果評估指標及ML實現(xiàn)詳解 3.3 交叉-驗證方法及ML實現(xiàn)詳解 3.4 實例的代碼實操 3.5 特征的提取及ML實現(xiàn)詳解 3.6特征的轉(zhuǎn)換及ML實現(xiàn)詳解 3.7 特征的選擇及ML實現(xiàn)詳解 3.8 實例的代碼實操 |
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模塊四 |
Spark ML特征的提取、轉(zhuǎn)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(shù)詳解 4.4 ML實例 4.5 實例的代碼實操 |
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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(shù)詳解 5.5 ML實例 5.6 實例的代碼實操 |
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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(shù)詳解 6.3 ML實例 6.4 實例的代碼實操 |
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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(shù)詳解 7.3 ML實例 7.4 實例的代碼實操 |
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模塊八 |
Spark ML LDA主題聚類算法 |
8.1 協(xié)同過濾推薦算法 8.2 ML協(xié)同過濾分布式實現(xiàn)邏輯 8.3 ML協(xié)同過濾源碼開發(fā) 8.4 實現(xiàn)實例 8.5 實例的代碼實操 |
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模塊九 |
Spark ML協(xié)同過濾推薦算法 |
9.1 案例背景 9.2 架構(gòu)設(shè)計 9.3 數(shù)據(jù)準備 9.4 模型訓練 9.5 模型預測 9.6 腳本封裝 |
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模塊十 |
項目實踐 |
大型案例：基于Spark的推薦模型開發(fā) |
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模塊十一 |
培訓總結(jié) |
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(shù)據(jù)分析挖掘處理平臺技術(shù)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(xiàn)場為準）
張老師：阿里大數(shù)據(jù)高級專家，國內(nèi)資深的Spark、Hadoop技術(shù)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(shù)進行了多年的深入的研究，更主要的是這些技術(shù)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(jīng)驗。近年主要典型的項目有：某電信集團網(wǎng)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(lián)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)票據(jù)詳單平臺、某大型銀行大數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)、某大型通信運營商全國用戶上網(wǎng)記錄、某省交通部門違章系統(tǒng)、某區(qū)域醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用項目、互聯(lián)網(wǎng)公共數(shù)據(jù)大云(DAAS)和構(gòu)建游戲云(Web Game Daas)平臺項目等。
?鐘老師：男，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(jié)構(gòu)方向），曾在國內(nèi)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(shù)據(jù)、云計算系列課程建設(shè)與教學專家，新技術(shù)課程開發(fā)組長。近八年來帶領(lǐng)團隊主要從事大數(shù)據(jù)管理與高性能分析處理（Hadoop、Spark、Storm）、大數(shù)據(jù)倉庫（HIVE）和實時數(shù)據(jù)倉庫（SparkSQL、Shark），大數(shù)據(jù)建模挖掘與機器學習（Mahout、MLib、Oryx、Pentaho BI、SAS、SPSS、R等）、MPP并行數(shù)據(jù)倉庫（Greenplum etc）、NoSQL與NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫（HBase、MongoDB、Cassandra etc）、（移動）電子商務平臺、大數(shù)據(jù)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(wǎng)絡GIS地圖服務器、互聯(lián)網(wǎng)+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
會務費：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山y(tǒng)一安排，費用自理。
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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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