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上传时间: 2015-07-10
详细说明： 整套大数据课程从hadoop入门开始，由浅入深，内置“hadoop源码解析与企业应用开发实战”，“Hive开发实战”，“Hbase开发实战”，“Spark，mahout，sqoop，storm诸模块开发实战”，“数据挖掘基础。这个系列课程有几个板块组成，所以学员可以按照自己的实际情况选择学习。例如，对于只需要了解hadoop基本编程的人，只需要选择“hadoop源码解析与企业应用开发实战”模块就可以了；对于立志于从事大数据领域的零起点人员，可以选择四个板块依次学习；对于已经有一定基础的hadoop开发人员，你可以根据自己的情况，选择学习模块，而不必4个板块从头开始学。 特点1：真正做到从0开始，从入门到精通 特点2：适合不同基础的学员学习 特点3：阶梯式课程，每个阶段都有明确的主题和目标 第1周 数据分析基础 要点 数据分析流程、方法论（PEST、5W2H、逻辑树）、基础数据分析方法、数据分析师能力层级、数据的度量、探索、抽样、原理及实际操作，结合SPSS工具使用 第2周 数据挖掘基础 要点（数据挖掘概念、流程、重要环节、基础数据处理方法（缺失值、极值）、关联性分析方法（相关分析、方差分析、卡方分析）、原理及实际操作 第3周 数据挖掘工具介绍及M odeler软件使用 要点 使用Modeler，实际数据操作，为后续课程准备） 第4周 挖掘-分类 要点（决策树 C5.0、逻辑回归，最常用的二种算法，原理及实际建模操作） 第5周 挖掘-聚类 要点（层次聚类、kmeans）、挖掘-关联（Apriori），挖掘-预测（线性回归，指数平滑，移动平均）， 原理及实际建模操作 第6周 数据挖掘实战 要点（以目标客户挖掘为例，从业务分析、方案制定、数据处理、数据准备、变量筛选、建模、评测、部署各个环节，使用Modeler工具，讲述建模的全过程） ...展开收缩
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