中科信軟大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用培訓(xùn)與咨詢，大數(shù)據(jù)建模與 

內(nèi)容提要

授課詳細(xì)內(nèi)容

業(yè)界主流的數(shù)據(jù)倉庫工具和大數(shù)據(jù)分析挖掘工具

1. 業(yè)界主流的基于Hadoop和Spark的大數(shù)據(jù)分析挖掘項(xiàng)目解決方案

2. 業(yè)界數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)軟件工具

3. Hadoop數(shù)據(jù)倉庫工具Hive

4. Spark實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫工具SparkSQL

5. Hadoop數(shù)據(jù)分析挖掘工具M(jìn)ahout

6. Spark機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析挖掘工具M(jìn)Llib

7. 大數(shù)據(jù)分析挖掘項(xiàng)目的實(shí)施步驟

大數(shù)據(jù)分析挖掘項(xiàng)目的數(shù)據(jù)集成操作訓(xùn)練

1. 日志數(shù)據(jù)解析和導(dǎo)入導(dǎo)出到數(shù)據(jù)倉庫的操作訓(xùn)練

2. 從原始搜索數(shù)據(jù)集中抽取、集成數(shù)據(jù)，整理后形成規(guī)范的數(shù)據(jù)倉庫

3. 數(shù)據(jù)分析挖掘模塊從大型的集中式數(shù)據(jù)倉庫中訪問數(shù)據(jù)，一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫面向一個(gè)主題，構(gòu)建兩個(gè)數(shù)據(jù)倉庫

4. 同一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫中的事實(shí)表數(shù)據(jù)，可以給多個(gè)不同類型的分析挖掘任務(wù)調(diào)用

5. 去除噪聲

基于Hadoop的大型數(shù)據(jù)倉庫管理平臺(tái)—HIVE數(shù)據(jù)倉庫集群的多維分析建模應(yīng)用實(shí)踐

6. 基于Hadoop的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫在行業(yè)中的數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用案例

7. Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)、核心技術(shù)剖析

8. Hive Server的工作原理、機(jī)制與應(yīng)用

9. Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的安裝部署與配置優(yōu)化

10. Hive應(yīng)用開發(fā)技巧

11. Hive SQL剖析與應(yīng)用實(shí)踐