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HCIE-Big Data-Data Mining 数据挖掘

  • 64课时(建议每周学习2小时)
  • 机器学习,python基础、高等数学
  • 自主模式

免费

已有1337人报名学习

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    HCIE-Big Data-Data Mining 数据挖掘
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掌握常用的大数据挖掘流程(包括数据预处理、特征工程、建模、模型评估与优化);熟悉使用PySpark进行大数据挖掘的流程;掌握数据湖的基本概念和数据入湖操作技能;掌握数据治理方法论,以及华为数据治理中心DataArts Studio的特点

课程概览
数据预处理与特征工程、回归与分类问题建模、聚类与降维问题建模、关联分析与推荐问题建模、模型评估与优化、PySpark MLlib、华为大数据平台MRS、华为数据治理中心DataArts Studio
授课讲师

曾炜财

熟悉Hadoop,Spark,Redis,Zookeeper,Kafka,ElasticSearch,Sqoop,Flume,Flink等大数据组件;熟悉Mysql,Hbase等数据库编程;熟悉使用Hive 数据仓库;熟悉使用maven,spring,springmvc,hibernate,struts,mybatis等开源框架; 并能熟练运用各级框架的组合开发。 教学特色:良好课堂组织能力,时刻关注每一位学生,充分调动注意力,通过设计新颖有趣方式来激发学习欲望,教学过程注重基础知识掌握,以及对学生解决问题的能力培养,教学环节层层递进,实现课堂高效。

课程大纲
  • 第1章数据挖掘介绍
  •     第1节数据挖掘概述
  •     第2节数据挖掘流程
  •     第3节数据、属性和度量
  • 第2章预备知识
  •     第1节矩阵和线性代数
  •     第2节概率论和数理统计
  •     第3节信息熵、基尼指数、最优化
  •     第4节数学实验
  •     第5节python语言基础
  •     第6节数据类型
  •     第7节判断与循环
  •     第8节函数与面向对象
  •     第9节常用模块
  •     第10节正则表达式
  •     第11节文件操作
  •     第12节数据采集与爬虫
  •     第13节数据可视化
  • 第3章数据预处理
  •     第1节数据抽取、转换、加载
  •     第2节数据清洗
  •     第3节特征处理
  •     第4节不均衡数据处理
  • 第4章特征选择与降维
  •     第1节特征选择
  •     第2节降维
  • 第5章有监督学习
  •     第1节有监督学习得预备知识
  •     第2节线性回归
  •     第3节逻辑回归
  •     第4节KNN
  •     第5节朴素贝叶斯和SVM
  •     第6节决策树
  •     第7节集成算法
  • 第6章无监督学习
  •     第1节聚类算法
  •     第2节Apriori算法
  •     第3节FP-growth
  •     第4节层次聚类综合实战
  • 第7章Spark MLib数据挖掘
  •     第1节基础入门
  •     第2节环境安装与基础操作
  •     第3节概要统计
  •     第4节相关性分析
  •     第5节分层抽样·
  •     第6节假设性检测
  •     第7节核密度估算
  • 第8章大数据架构和大数据治理
  •     第1节大数据架构和大数据治理
  • 第9章大数据挖掘
  •     第1节大数据挖掘
  • 第10章综合应用大实验
  •     第1节综合大实验
  • 第11章综合实战
  •     第1节显示数据特征
  •     第2节数据可视化显示
  •     第3节数据分析
  •     第4节数据挖掘
节数上课时间星期一 星期二星期三星期四 星期五星期六星期天
第1节08:00 - 08:40
第2节09:00 - 09:40
第3节10:00 - 10:40
第4节11:00 - 11:40
第5节14:00 - 14:40
第6节15:00 - 15:40
第7节16:00 - 16:40
第8节17:00 - 17:40
天数上课日期上课时间内容
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课程名称:
HCIE-Big Data-Data Mining 数据挖掘
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