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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
厦门不错的大数据培训机构，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。
数据挖掘几大经典算法
（1）C4.5：算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：
1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；
2) 在树构造过程中进行剪枝；
3) 能够完成对连续属性的离散化处理；
4) 能够对不完整数据进行处理。
（2）朴素贝叶斯(naive bayes): 朴素贝叶斯是给予概率论的原理，它的思想是对于给出的未知无题要进行分类，需要求解在这个未知物体出现的条件下各个类别出现的概率，找较大概率那个分类，数据更新影响思想。
（3）SVM：中文叫支持向量机：Support Vector Machine,SVM 在训练中简历了一个超平面的分类模型。
（4）KNN： K较近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是较简单的机器学习算法之一。
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