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[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]    随着[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)] [backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]2015 年 9 月[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]gwy[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]发布了《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，各类型数据呈[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)] [backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]现[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]出了指数级增长，数据成了每个组织的命脉。今天所产生的数据比过去几年所产生的数据大好几[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)] [backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]个[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]数量级，[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]企业有了能够轻松访问和分析数据以提高性能的新机会，[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]如何从数据中获取价值显得尤[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)] [backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]为重要，也是大数[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]据[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]相关技术急需要解决的问题。[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)] [backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]洞[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。数据建模不仅仅是任意组[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)] [backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]织[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]数据结构和关系，还必须与最终用户的需求和问题联系起来，并提供指导，帮助确保正确的数据[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)] [backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]正确使用正确的方法获得正确的结果[backcolor=rgba(245, 245, 246, 0.4)]。

2022 年 8 月 5 日 — 2022 年 8 月 9 日

我们的目标

1.掌握大数据建模分析与使用方法。

2.掌握大数据平台技术架构。

3.掌握国内外主流的大数据分析与 BI 商业智能分析解决方案。                        
4.掌握大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、 电商数据分析、金融客户分析方面的应用。 5.掌握主流的基于大数据 Hadoop 和Spark、R 的大数据分析平台架构和实际应用。

6.掌握基于 Hadoop 大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布式系统平台应用，以及商业和开源的数据分析产 品加上 Hadoop 平台形成大数据分析平台的应用剖析。

7.掌握常见的机器学习算法。

大纲

一、大数据概述

二、大数据处理 架构 Hadoop

三、分布式文件 系统 HDFS

四、分布式数据 库 HBase

五、MapReduce

六、Spark

七   、IPython Notebook  运  行 Python Spark 程序

八 、 Python  Spark 集成开发环境

九 、 Python  Spark 决策树二分类与多分类

十 、 Python  Spark 支持向量机

十一、Python Spark 贝叶斯模型

十二、Python Spark 逻辑回归

十三、Python Spark 回归分析

十 四 、  Spark  ML Pipeline  机器学 习 流程分类

十五、Python Spark 创建推荐引擎

十六、项目实践

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关键词：数据建模 大数据 MapReduce Notebook pipeline