“全国高校大数据(Hadoop、spark、Python)师资 ”培训班

Thu, 23 May 2019 09:00:00 GMT ~ Sat, 01 Jun 2019 17:00:00 GMT
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关于举办“全国高校大数据(Hadoop、spark、Python)师资 ”培训班的通知

 

 

地点

上海

深圳

北京

杭州

成都

北京

苏州

珠海

北京

时间

4月

20-29

5月23-01

6月20-29

7月19-28

8月22-31

9月19-28

10月22-31

11月20-29

12月20-29

 

 

 

 

 

一、   课程介绍

Hadoop板块

1. 需求理解

Hadoop 设计之初的目标就定位于高可靠性、高可拓展性、高容错性和高效性,正是这些设计上与生俱来的优点,才使得Hadoop 一出现就受到众多大公司的青睐,同时也引起了研究界的普遍关注。

对电信运营商而言,用户上网日志包含了大量用户个性化需求、喜好信息,对其进行分析和挖掘,能更好地了解客户需求。传统经营分析系统小型机加关系型数据库的架构无法满足对海量非结构化数据的处理需求,搭建基于X86的Hadoop 平台,引入大数据处理技术的方式,实现高效率、低成本、易扩展的经营分析系统混搭架构成为电信运营商最为倾向的选择。本课程将全面介绍Hadoop平台开发和运维的各项技术,对学员使用该项技术具有很高的应用价值。

2. 培训课程架构与设计思路

1)培训架构:

本课程分为三个主要部分:

第一部分:重点讲述大数据技术在的应用,使学员对大数据技术的广泛应用有清晰的认识,在这环节当中会重点介绍Hadoop技术在整个大数据技术应用中的重要地位和应用情况。

第二部分:具体对hadoop技术进行模块化分拆,从大数据文件存储系统技术和分布式文件系统平台及其应用谈起,介绍Hadoop技术各主要应用工具和方法,以及在运维维护当中的主流做法,使学员全面了解和掌握Hadoop技术的精华。

第三部分:重点剖析大数据的应用案例,使学员在案例当中对该项技术有更深入的感观印象

2)设计思路:

本课程采用模块化教学方法,以案例分析为主线,由浅入深、循序渐进、由理论到实践操作进行设计。

3)与企业的贴合点:

本课程结合企业转型发展及大数据发展战略,围绕企业大数据业务及行业应用市场拓展发展目标,重点讲授Hadoop的应用技术,提升企业IT技术人员的开发和运维能力,有很强的贴合度。

大数据建模与挖掘板块

 本次课程面向有一定的数据分析挖掘算法基础的工程师,带大家实践大数据分析挖掘平台的项目训练,系统地讲解数据准备、数据建模、挖掘模型建立、大数据分析与挖掘算法应用在业务模型中,结合主流的Hadoop与Spark大数据分析平台架构,实现项目训练。

    结合业界使用最广泛的主流大数据平台技术,重点剖析基于大数据分析算法与BI技术应用,包括分类算法、聚类算法、预测分析算法、推荐分析模型等在业务中的实践应用,并根据讲师给定的数据集,实现两个基本的日志数据分析挖掘系统,以及电商(或内容)推荐系统引擎。

    本课程基本的实践环境是Linux集群,JDK1.8, Hadoop 2.7.*,Spark 2.1.*。

    学员需要准备的电脑最好是i5及以上CPU,4GB及以上内存,硬盘空间预留50GB(可用移动硬盘),基本的大数据分析平台所依赖的软件包和依赖库等,讲师已经提前部署在虚拟机镜像(VMware镜像),学员根据讲师的操作任务进行实践。

    本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学,在讲授原理的过程中,穿插实际的系统操作,本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练

Python机器学习板块

1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。

2.“Python数据清洗和特征提取”,提升学习深度、降低学习坡度。

3.增加网络爬虫的原理和编写,从获取数据开始,重视将实践问题转换成实际模型的能力,分享工作中的实际案例或Kaggle案例:广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。

4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用,掌握机器学习根本。

5.阐述机器学习原理,提供配套源码和数据。

6.以直观解释,增强感性理解。

7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。

8.重视项目实践,重视落地。思考不同算法之间的区别和联系,提高在实际工作中选择算法的能力。

9.涉及和讲解的部分Python库有:Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。

二、培训对象

各地高校大数据产业相关讲师,信息中心相关人员、系主任、院长或对大数据感兴趣的相关人员。

三、培训目标

掌握大数据处理平台(Hadoop、Spark、Storm)技术架构、以及平台的安装部署、运维配置、应用开发;掌握主流大数据Hadoop平台和Spark实时处理平台的技术架构和实际应用;利用Hadoop+Spark对行业大数据进行存储管理和分析挖掘的技术应用;讲解Hadoop生态系统组件,包括Storm,HDFS,MapReduce,HIVE,HBase,Spark,GraphX,MLib,Shark, ElasticSearch等大数据存储管理、分布式数据库、大型数据仓库、大数据查询与搜索、大数据分析挖掘与分布式处理技术

让学员充分掌握大数据平台技术架构、大数据分析的基本理论、机器学习的常用算法、国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案、以及大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用案例。

强调主流的大数据分析挖掘算法技术的应用和分析平台的实施,让学员掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用,并用结合实际的生产系统案例进行教学,掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布式系统平台应用,以及商业和开源的数据分析产品加上Hadoop平台形成大数据分析平台的应用剖析。

让学员掌握常见的机器学习算法,深入讲解业界成熟的大数据分析挖掘与BI平台的实践应用,并以客户分析系统、日志分析和电商推荐系统为案例,串联常用的数据挖掘技术进行应用教学。

从数学层面推导最经典的机器学习算法,以及每种算法的示例和代码实现(Python)、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。

四、培训大纲

Hadoop培训内容介绍

模块一

移动互联网、大数据、云计算相关技术介绍

模块二

大数据的挑战和发展方向

模块三

大数据文件存储系统技术和分布式文件系统平台及其应用

模块四

Hadoop文件系统HDFS最佳实战

模块五

Hadoop运维管理与性能调优

模块六

NOSQL数据库Hbase与Redis

模块七

类SQL语句工具——Hive

模块八

数据挖掘SPARK建模基础介绍

模块九

Kafka基础介绍

模块十

大数据典型应用与开发案例分析:互联网数据运营

模块十一

当前数据中心的改造和转换分析-以国内外运营商、互联网公司为例

大数据建模与分析挖掘培训内容

业界主流的数据仓库工具和大数据分析挖掘工具

大数据分析挖掘项目的数据集成操作训练

基于Hadoop的大型数据仓库管理平台—HIVE数据仓库集群的多维分析建模应用实践

Spark大数据分析挖掘平台实践操作训练

聚类分析建模与挖掘算法的实现原理和技术应用

分类分析建模与挖掘算法的实现原理和技术应用 

关联分析建模与挖掘算法的实现原理和技术应用 

推荐分析挖掘模型与算法技术应用

回归分析模型与预测算法

图关系建模与分析挖掘及其链接分析和社交分析操作

神经网络与深度学习算法模型及其应用实践

项目实践

Python机器学习培训内容

模块一

机器学习的数学基础1 - 数学分析

模块二

机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验

模块三

机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数

模块四

Python基础1 - Python及其数学库

模块五

Python基础2 - 机器学习库

模块六

Python基础3 - 数据清洗和特征选择

模块七

 回归

模块八

Logistic回归

 

模块九

回归实践

模块十

决策树和随机森林

模块十一

随机森林实践

模块十二

提升

模块十三

提升实践

模块十四

SVM

模块十五

SVM实践

模块十六

聚类(一)

模块十七

聚类(二)

模块十八

聚类实践

模块十九

EM算法

模块二十

EM算法实践

模块二十一

主题模型LDA

模块二十二

LDA实践

模块二十三

隐马尔科夫模型HMM

模块二十四

HMM实践

模块二十五


五、师资介绍

张老师:阿里大数据高级专家,国内资深的Spark、Hadoop技术专家、虚拟化专家,对HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生态系统中的技术进行了多年的深入的研究,更主要的是这些技术在大量的实际项目中得到广泛的应用,因此在Hadoop开发和运维方面积累了丰富的项目实施经验。近年主要典型的项目有:某电信集团网络优化、中国移动某省移动公司请账单系统和某省移动详单实时查询系统、中国银联大数据数据票据详单平台、某大型银行大数据记录系统、某大型通信运营商全国用户上网记录、某省交通部门违章系统、某区域医疗大数据应用项目、互联网公共数据大云(DAAS)和构建游戏云(Web Game Daas)平台项目等。

六、颁发证书

参加相关培训并通过考试的学员,可以获得:

工业和信息化部颁发的-《大数据工程师证书》。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。注:请学员带一寸彩照2张(背面注明姓名)、身份证复印件一张。

七、培训费用及须知

9800元/人(含教材、培训费、考证费以及学习用具等费用) 食宿统一安排,费用自理。



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