培训大纲：
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内容简介
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授课详细内容
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大数据技术及大数据处理流程
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1. 大数据简介
2. 大数据处理流程（采集／传输／分析／挖掘）
3. 大数据平台有哪些及各自特点
4. 大数据技术有哪些？各自处理哪些场景？
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大数据技术Hadoop
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1. Hadoop简介
2. HDFS/YARN/MapReduce原理简单剖析
3. Hadoop集群配置环境（4节点集群）
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4. Hadoop 常用Shell操作
5. MapReduce编程简析及平均分统计操作
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大数据数据仓库Hive实践
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1. Hive数据仓库集群平台体系架构
2. Hive原理与工作机制
3. Hive安装配置及三种客户端
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4. Hive 应用开发技巧及数据库表设计
5. 基于Hive的Sogou日志分析
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Spark技术实践
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1. Spark技术路线图
2. Spark原理深入分析
3. Spark整合Hadoop安装配置
4. Spark整合大数据仓库Hive实践
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大数据数据分析技术
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1. 豆瓣用户性别预测案例分析
2. Spark RDD编程技巧
3. 豆瓣用户数据属性转换解析及Spark实现
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大数据挖掘建模Spark MLlib技术
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1. 分类挖掘算法实现及应用
1） 使用Spark Decision Tree实现豆瓣用户性别预测
2） 使用Spark Navie Bayes实现豆瓣用户性别预测
3） Spark分类算法常用场景及开发流程
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专家力量：
中国科学院软件研究所，计算研究所高级研究人员
oracle,微软，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,达索等大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家
中科信软培训中心，资深专家或讲师
大多名牌大学，硕士以上学历，相关技术专业，理论素养丰富
多年实际项目经历，大型项目实战案例，热情，乐于技术分享
针对客户实际需求，案例教学，互动式沟通，学有所获
