| 培训时长 | 5天 |
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| 授课方式 | 内训 |
课时一：概念综述1、大数据的定义由来和原因2、大数据的6V特征3、从数据库，数据仓库到大数据4、大数据相关技术和处理课时二：Hadoop生态圈、spark生态圈、搜索引擎概述1、hadoop：HDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive等2、spark：scala、spark-SQL、spark-Streaming等3、搜索引擎：lucene（solr）、ES4、并发的机器学习工具：R-hadoop、spark-MLLIB、spark-R、pyspark课时三：存储在hbase中的数据1、NoSQL（key-value）2、Hbase：安装3、行键与列簇4、如何利用Hbase的特点存储数据5、应用程序如何访问Hbase中的数据6、数据迁移：sqoop7、Hbase的应用场景课时四：Hive：为用SQL的开发者留的活路1、Hive：安装（单用户与多用户）2、Hive：基本操作3、Hive：与典型的关系型数据库的区别4、如果“想慢”，你可以这样…（不恰当使用hive的案例介绍）5、Hive的应用场景课时五：Spark各组件在卫生领域的应用1、Hadoop最大的特点是什么？2、Spark概述与安装3、Scala：你可以一直“点”下去4、RDD：“映射”、“转换”解决一切5、spark-SQL6、spark-streaming7、spark的其他组件8、应用场景课时六：机器学习算法介绍—I1、综述（人工智能、数据挖掘、机器学习、机器智能、大数据：这些词的确切含义）2、监督学习、无监督学习与强化学习3、工具：R、Python等4、决策树详解（熵、贪心法、连续的和离散的）5、神经网络详解（神经元、激励函数、前馈神经网络的BP算法，其他神经网络）课时七：机器学习算法介绍—II1、关联规则详解（频繁项集、Apriori、支持度、置信度）2、聚类详解（k-means、k-medoid）3、常见算法的简述（Naïve-Bayes、k-NN、HMM、SVM等）
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