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大数据高级实战研修:深入大数据智能分析和挖掘产品培训

 
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上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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部份程大纲
 
  • 目标收益
    本课程将围绕大数据最本质的特点—智能化为主线,从大数据的产品思维、数据分析重要工具、数据挖掘核心技术等层面深入讲述
    数据挖掘的高阶话题,包括有偏数据挖掘、数据流挖掘、在线学习、高级数据预处理技术等。同时课程案例丰富,重点从社交网络图谱挖掘、推荐引擎等做实站案例讲解。该课程使学员:
    理解大数据基本概率、理解大数据产品设计思维、理解大数据基础技术架构
    掌握社交图谱挖掘的一到两个经典数据挖掘案例的解决方案
    掌握社交好友推荐中一到两个经典案例的解决方案
    掌握如何搭建一个实用的推荐引擎的方法;
    掌握数据挖掘的经典方法论:数据挖掘过程、模型评估标准等
    侧重掌握最普遍使用的分类预测技术的方法,
  • 培训对象
  • 重点面向产品和技术人员,包括数据挖掘工程师、数据分析师、大数据工程师、算法专家、项目经理、技术经理、数据产品经理以及其他具有一定数据挖掘经验的人员。
  • 课程大纲
  • 主题 内容
    1.大数据时代概述
  • 1.1 大数据解决的问题是什么?
    1.2 大数据公司(部门)的都在做什么?
    1.3 如何建立自己的大数据能力?
  • 2.数据挖掘过程和实用工具使用
  • 2.1 数据挖掘过程的方法及其思想介绍
    2.2 挖掘工具Weka使用实践
  • 3.深入分类挖掘新技术
  • 3.1 产业实战中如何研发一个新的数据挖掘算法
    3.2 机器学习算法理论深入
    3.3 常用多模型算法详解
    3.4 Dynamic Data Mining(DDM):分而治之的多模型框架研发过程
    3.5 模型评估高级话题
  • 4.深入常用实战数据预处理与有偏挖掘技术
  • 4.1 有偏数据挖掘
    4.2 高级数据预处理实战策略
  • 5.深入在线学习与数据流挖掘
  • 5.1 在线数据流挖掘基本概念
    5.2 数据流挖掘的关键挑战
    5.3 两类经典在线流挖掘算法汇总
    5.4 进阶:有偏在线数据流挖掘的解决方案
    5.5 在线数据流挖掘总结
  • 6.深入社交图谱及推荐引擎实战
  • 6.1 推荐引擎解决的问题
    6.2 推荐系统历史
    6.3 通用推荐引擎基础架构
    6.4 社会化推荐引擎
    6.5 社会化推荐引擎算法案例讲解
    6.6 社交图谱挖掘介绍
    6.7 社交图谱挖掘案例讲解:好友亲密度模型
    6.8 社交图谱挖掘案例讲解:好友自动分组
 

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