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基于开源大数据平台数据分析和挖掘实训课程,该是一个理论与实践相结合 的课程,阐述大数据主流的系统架构,数据分析和挖掘的技术、流程。
本课程将为大家全面而又深入的介绍Spark、Hadoop平台的构建流程,涉及Spark、Hadoo系统基础知识,概念及架构, Spark、Hadoo实战技巧,Spark、Hadoo经典案例等。
通过该课程学习,能启发企业正确制定应对互联网与大数据冲击的相关战略与战术;能使企业全面、具体地学习与了解在大数据技术背景下,企业数据架构、技术架构各层面的规划设计方法与内容;能使企业对大数据技术的内在本质深入掌握,从而在本企业数据体系内对其进行正确的定位;通过本课程学习,能为企业下一步进行大数据时代新一代数据体系,乃至整个IT体系的规划建设与改造工作打下坚实的基础。
课程简介 无论是什么时代,数据建模和挖掘的核心都是决策支持,而大数据给企业带来的是更精准的量化和洞察,更全面的预测和更明智的决策,让企业在行动时目标更明确,效率更高,速度更快,占得先机。而这一切的基础都在于企业能否组织一支优秀的数据分析团队,有效地利用先进的建模工具武装起来,投入到大数据时代更加激烈的厮杀中。 大数据时代的到来,使得数据的量、源都发生了剧烈变化,这种变化引发了变革,而开源运动的进一步发展为这场变革提供了催化剂。本次课程的主旨在与讲授在大数据时代的商业模型技术架构应该如何应对这场变革。
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。
大数据技术对互联网广告带来了颠覆性的变革。本课程主要介绍互联网精准营销中大数据的技术与应用,具体内容包括:大数据概念与技术简介、精准营销简介与生态、大数据营销平台的技术架构及广告算法技术、如何利用大数据进行精准投放全方案策划与执行,如何基于用户画像分析找到目标受众群进行投放等等。
随着第三方支付的迅猛发展,PayPal的风险控制也面临着日新月异的挑战。PayPal风险管理部门一直致力于利用基于大数据的机器学习的模型和灵活的规则检测欺诈交易和欺诈用户