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你只需安心学习 剩下的交给大数匠
让您变得高Bigger的根源本项课程分为两个阶段
第 一阶段
将让学员全面了解并掌握Hadoop的架构原理和使用场景,并通过贯穿课程的项目进行实战锻炼,从而使学员可以独立规划及部署生产环境的Hadoop集群,掌握Hadoop基本运维思路和方法,对Hadoop集群进行管理和优化;同时熟练使用Hadoop进行MapReduce程序开发;
第 二阶段
让学员认识并掌握数据挖掘利器——R软件的强大功能,通过综合案例,以实际操作演练的方法让学生进步掌握数据挖掘及R软件强大的图表呈现功能。课程还涵盖了分布式计算领域的常用算法介绍, 帮助学员为企业在利用大数据方面体现自身价值。
大数匠教学场景
您的痛点 大数匠帮您解决
福州大数据培训收费标准,大数匠教育专注于大数据实战型人才的孵化与培养,是国内持平的大数据领域实训业务的实践者。为IT教育培训行业以及企业提供大数据人才的定制化训练和推荐服务,为大数据行业人才制定行业标准和认证。已同多家企业开展大数据人才以及金融、大数据领域的深度合作。并且成立EDA大数据研究院,融汇较新大数据技术资源,致力于大数据领域的技术研究与对外合作。
数据挖掘的应用
数据挖掘的应用场景很多。比如,数据挖掘能帮助零售商了解“谁是较有价值的顾客”、“什么产品可以交叉销售或提升销售”、“公司明年的营收前景如何”;可以帮助地球科学家了解“干旱和飓风等生态系统扰动的频度和强度与变暖之间有何联系”、“海洋表面温度对地表降水量和温度有何影响”、“如何准确地预测一个地区的生长季节的开始和结束?”等等。
数据挖掘应用了众多领域的思想,包括来自统计学的抽样、估计和假设检验;来自人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论等。
数据挖掘的核心思想
贯穿数据挖掘的的思想主要有四个:关联,分类,回归分析和聚类。前两条是为了寻找差异基因,后两条是预测差异基因的可能的属性。
数据挖掘常用算法
分类算法:C4.5,朴素贝叶斯(Naive Bayes),SVM,KNN,Adaboost
聚类算法:K-Means,EM
关联分析: PageRank
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