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数据挖掘


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。


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福州大数据培训收费标准

来源:福州大数匠教育时间:2021/6/25 16:05:58 浏览量:225

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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