關(guān)于舉辦“大數(shù)據(jù)分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/Mllib的大數(shù)據(jù)挖掘（含Spark、Storm和Docker應用介紹）”培訓的通知

各有關(guān)單位：

中國科學院計算技術(shù)研究所是國家專門的計算技術(shù)研究機構(gòu)，同時也是中國信息化建設(shè)的重要支撐單位，中科院計算所培訓中心是致力于高端IT類人才培養(yǎng)及企業(yè)內(nèi)訓的專業(yè)培訓機構(gòu)。中心憑借科學院的強大師資力量，在總結(jié)多年大型軟件開發(fā)和組織經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，自主研發(fā)出一整套課程體系，其目的是希望能夠切實幫助中國軟件企業(yè)培養(yǎng)高級軟件技術(shù)人才，提升整體研發(fā)能力，迄今為止已先后為國家培養(yǎng)了數(shù)萬名計算機專業(yè)人員，并先后為數(shù)千家大型國內(nèi)外企業(yè)進行過專門的定制培訓服務。

隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，我們已經(jīng)切實地迎來了一個大數(shù)據(jù)的時代。大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，對大數(shù)據(jù)的分析已經(jīng)成為一個非常重要且緊迫的需求。目前對大數(shù)據(jù)的分析工具，的是Hadoop/Yarn平臺。Hadoop/Yarn在可伸縮性、健壯性、計算性能和成本上具有無可替代的優(yōu)勢，事實上已成為當前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)主流的大數(shù)據(jù)分析平臺。為解決廣大系統(tǒng)設(shè)計人員深入研究與開發(fā)大數(shù)據(jù)技術(shù)的需要，培訓中心特在“大數(shù)據(jù)處理技術(shù)-基于Hadoop/Yarn的實戰(zhàn)”課程的基礎(chǔ)上，針對已有或即將建立Hadoop/Yarn集群，擁有海量數(shù)據(jù)，需要做用戶推薦、產(chǎn)品聚類，信息分類等大數(shù)據(jù)分析用戶，舉辦“大數(shù)據(jù)分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/MLlib的大數(shù)據(jù)挖掘”培訓班，具體事宜通知如下：

一、培訓對象

1，系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員。

2，牽涉到大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)中心運行、規(guī)劃、設(shè)計負責人。

3，政府機關(guān)，金融保險、移動和互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)來源單位的負責人。

4，高校、科研院所牽涉到大數(shù)據(jù)與分布式數(shù)據(jù)處理的項目負責人。

二、學員基礎(chǔ)

1，對IT系統(tǒng)設(shè)計有一定的理論與實踐經(jīng)驗。

2，數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘處理有一定的基礎(chǔ)知識。

3，對Hadoop/Yarn/Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)有一定的了解。

三、師資

由業(yè)界知名大數(shù)據(jù)專家親自授課：

楊老師 主要研究網(wǎng)絡信息分析以及云計算相關(guān)技術(shù)，長期從事通信網(wǎng)管系統(tǒng)、網(wǎng)絡信息處理、商務智能(BI)以及電信決策支持系統(tǒng)的研究開發(fā)工作，主持和參與了多個國家和省部級基金項目，具有豐富的工程實踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗。

四、培訓要點

互聯(lián)網(wǎng)點擊數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)、日志文件、具有豐富地理空間信息的移動數(shù)據(jù)和涉及網(wǎng)絡的各類評論，成為了海量信息的多種形式。當數(shù)據(jù)以成百上千TB不斷增長的時候，我們在內(nèi)部交易系統(tǒng)的歷史信息之外，需要一種基于大數(shù)據(jù)分析的決策模型和技術(shù)支持。

大數(shù)據(jù)通常具有：數(shù)據(jù)體量(Volume)巨大,數(shù)據(jù)類型(Variety)繁多,價值(Value)密度低,處理速度(Velocity)快等四大特征。如何有效管理和高效處理這些大數(shù)據(jù)已成為當前亟待解決的問題。大數(shù)據(jù)處理意味著更嚴峻的挑戰(zhàn)，更好地管理和處理這些數(shù)據(jù)也將會獲得意想不到的收獲。

Google發(fā)布的GFS和MapReduce等高可擴展、高性能的分布式大數(shù)據(jù)處理框架，證明了在處理海量網(wǎng)頁數(shù)據(jù)時該框架的優(yōu)越性。在此基礎(chǔ)上，Apache Hadoop開源項目開發(fā)團隊，克隆并推出了Hadoop/Yarn系統(tǒng)。該系統(tǒng)已受到學術(shù)界和工業(yè)界的廣泛認可和采納，并孵化出眾多子項目(如Hive，Zookeeper和Mahout等)，日益形成一個易部署、易開發(fā)、功能齊全、性能優(yōu)良的系統(tǒng)。在此基礎(chǔ)上，以Berkley牽頭設(shè)計的Spark/BDAS技術(shù)，實現(xiàn)了內(nèi)存級別的分布式處理模式，使用戶無需關(guān)注復雜的內(nèi)部工作機制，無需具備豐富的分布式系統(tǒng)知識及開發(fā)經(jīng)驗，即可實現(xiàn)大規(guī)模分布式系統(tǒng)的部署與大數(shù)據(jù)的并行處理。

本課程從大數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)實戰(zhàn)的角度，結(jié)合理論和實踐，全方位地介紹Mahout和 MLlib等大數(shù)據(jù)挖掘工具的開發(fā)技巧。本課程涉及的主題包括：大數(shù)據(jù)挖掘及其背景，Mahout和 MLlib大數(shù)據(jù)挖掘工具，推薦系統(tǒng)及電影推薦案例，分類技術(shù)及聚類分析，以及與流挖掘和Docker技術(shù)的結(jié)合，分析了大數(shù)據(jù)挖掘前景分析。

本課程教學過程中還提供了案例分析來幫助學員了解如何用Mahout和 MLlib挖掘工具來解決具體的問題，并介紹了從大數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息的關(guān)鍵。

本課程不是一個泛泛的理論性、概念性的介紹課程，而是針對問題討論Mahout和 MLlib解決方案的深入課程。教師對于上述領(lǐng)域有深入的理論研究與實踐經(jīng)驗，在課程中將會針對這些問題與學員一起進行研究，在關(guān)鍵點上還會搭建實驗環(huán)境進行實踐研究，以加深對于這些解決方案的理解。通過本課程學習，希望推動大數(shù)據(jù)分析挖掘項目開發(fā)上升到一個新水平。

五、培訓內(nèi)容

第一講大數(shù)據(jù)挖掘及其背景

1)數(shù)據(jù)挖掘定義

2)Hadoop相關(guān)技術(shù)

3)大數(shù)據(jù)挖掘知識點

第二講 MapReduce/DAG計算模式

1）分布式文件系統(tǒng)DFS

2）MapReduce計算模型介紹

3）使用MR進行算法設(shè)計

4）DAG及其算法設(shè)計

第三講 云挖掘工具Mahout/MLib

1）Hadoop中的Mahoutb介紹

2）Spark中的Mahout/MLib介紹

3）推薦系統(tǒng)及其Mahout實現(xiàn)方法

4）信息聚類及其MLlib實現(xiàn)方法

5）分類技術(shù)在Mahout/MLib中的實現(xiàn)方法

第四講 推薦系統(tǒng)及其應用開發(fā)

1）一個推薦系統(tǒng)的模型

2）基于內(nèi)容的推薦

3）協(xié)同過濾

4）基于Mahout的電影推薦案例

第五講 分類技術(shù)及其應用

1）分類的定義

2）分類主要算法

3）Mahout分類過程

4）評估指標以及評測

5）貝葉斯算法新聞分類實例

第六講 聚類技術(shù)及其應用

1）聚類的定義

2）聚類的主要算法

3）K-Means、Canopy及其應用示例

4）Fuzzy K-Means、Dirichlet及其應用示例

5）基于MLlib的新聞聚類實例

第七講 關(guān)聯(lián)規(guī)則和相似項發(fā)現(xiàn)

1）購物籃模型

2）Apriori算法

3）抄襲文檔發(fā)現(xiàn)

4）近鄰搜索的應用

第八講 流數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)

1）流數(shù)據(jù)挖掘及分析

2）Storm和流數(shù)據(jù)處理模型

3）流處理中的數(shù)據(jù)抽樣

4）流過濾和Bloom filter

第九講 云環(huán)境下大數(shù)據(jù)挖掘應用

1）與Hadoop/Yarn集群應用的協(xié)作

2）與Docker等其它云工具配合

3）大數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)應用展望

六、培訓目標

1, 全面了解大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的相關(guān)知識。

2，學習Hadoop/Yarn/Spark的核心數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

3，深入學習Mahout/MLlib挖掘工具在大數(shù)據(jù)中的使用。

4，掌握Storm流處理技術(shù)和Docker等技術(shù)與大數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合的方法。

七、培訓時間、地點

時間： 2018年5月30日-6月1日 地點：北京

八、證書

培訓結(jié)束，頒發(fā)中科院計算所職業(yè)培訓中心“大數(shù)據(jù)分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/MLlib的大數(shù)據(jù)挖掘”結(jié)業(yè)證書。

九、費用

培訓費：5800元/人（含教材、證書、午餐、學習用具等）。住宿協(xié)助安排，費用自理。