1. 课程模块

1. 课程主题

1. 主要内容及案例和演示

1. 模块一

1. 移动互联网、大数据、云计算相关技术介绍

1. 数据中心与云计算技术应用
2. 智慧城市与云计算技术应用
3. 移动互联网、大数据与云计算关联技术
4. 移动云计算的生态系统及产业链
5. 大数据技术在运营商、金融业、银行业、电子商务行业、零售业、制造业、政务信息化、互联网、教育信息化等行业中的应用实践
6. 国内外主流的大数据解决方案介绍
7. 当前大数据解决方案与传统数据库方案的剖析比较
8. Cloudera Hadoop 大数据平台方案剖析
9. 开源的大数据生态系统平台剖析

1. 模块二

1. 大数据的挑战和发展方向

216. 大数据时代的挑战
217. 战略决策能力
216. 技术开发和数据处理能力
216. 组织和运营能力
217. 大数据时代的发展方向
218. 云计算是基础设施架构
216. 大数据是灵魂资产
216. 分析、挖掘是手段
216. 发现和预测是最终目标
217. 大数据挖掘在各行业应用情况
218. 电信行业应用及案例分析
216. 互联网行业应用及案例分析
216. 金融行业应用及案例研究
216. 销售行业应用案例分析

1. 模块三

1. 大数据文件存储系统技术和分布式文件系统平台及其应用

216. Hadoop的发展历程
217. Hadoop大数据平台架构
216. 基于Hadoop平台的PB级大数据存储管理与分析处理的工作原理与机制
216. Hadoop 的核心组件剖析
217. 分布式文件系统HDFS
218. 概述、功能、作用、优势
216. 应用范畴、应用现状
216. 发展趋势
217. 分布式文件系统HDFS架构及原理
218. 核心关键技术
216. 设计精髓
216. 基本工作原理
216. 系统架构
216. 文件存储模式
216. 工作机制
216. 存储扩容与吞吐性能扩展
217. 分布式文件系统HDFS操作
218. SHELL命令操作
216. I/O流式操作
216. 文件数据读取、写入、追加、删除
216. 文件状态查询
216. 数据块分布机制
216. 数据同步与一致性
216. 元数据管理技术
216. 主节点与从节点工作机制
216. 大数据负载均衡技术
216. HDFS大数据存储集群管理技术
217. Hadoop生态系统组件
218. Storm
216. HDFS
216. MapReduce
216. HIVE
216. HBase
216. Spark
216. GraphX
216. MLib
216. Shark

1. 模块四

1. Hadoop文件系统HDFS最佳实战

216. HDFS的设计
217. HDFS的概念
218. 数据块
216. namenode和datanode
216. 联邦HDFS
216. HDFS的高可用性
217. 命令行接口
218. Hadoop文件系统
219. Java接口
220. 从Hadoop URL读取数据
216. 通过FileSystem API读取数据
216. 写入数据
216. 目录
216. 查询文件系统
216. 删除数据
217. 数据流
218. 剖析文件读取
216. 剖析文件写入
216. 一致模型
217. 通过Flume和Sqoop导入数据
218. 通过distcp并行复制
219. Hadoop存档
220. 使用Hadoop存档工具
216. 不足

1. 模块五

1. Hadoop运维管理与性能调优

216. 第二代大数据处理框架
217. Yarn的工作原理及
216. DAG并行执行机制
216. Yarn大数据分析处理案例分析
216. Yarn 框架并行应用程序实践
217. 集群配置管理
218. Hadoop集群配置
216. Hadoop性能调优与参数配置
216. Hadoop机架感知策略与配置
216. Hadoop压缩机制
216. Hadoop任务负载均衡
216. Hadoop 集群维护
216. Hadoop监控管理
217. HDFS的静态调优技巧
218. HDFS 的高吞吐量I/O性能调优技巧
216. MapReduce/Yarn的并行处理性能调优技巧
216. Hadoop集群的运行故障剖析，以及解决方案
216. 基于Hadoop大数据应用程序的性能瓶颈剖析与提
216. Hadoop 大数据运维监控管理系统 HUE 平台的安装部署与应用配置
216. Hadoop运维管理监控系统Ambari平台的安装部配置
216. Hadoop 集群运维系统 Ganglia, Nagios的安装部署与应用配置

1. 模块六

1. NOSQL数据库Hbase与Redis

216. NOSQL基础
217. CAP理论
216. Base与ACID
216. NOSQL数据库存储类型
217. 
218. 
219. 
220. 
221. HBase分布式数据基础
222. 安装Hbase
223. Hbase应用
224. HBase的逻辑数据模型，HBase的表、行、列族、列、单元格、版本、row key排序
216. HBase的物理模型，命名空间（表空间）、表模式（Schema）的设计法则
216. HBase 主节点HMaster的工作原理，HMaster的高可用配置，以及性能调优
216. HBase 从节点RegionServer（分区服务节点）的工作原理，表分区及存储I/O高并发配置，以及性能调优
216. HBase的存储引擎工作原理，以及HBase表数据的键值存储结构，以及HFile存储结构剖析
216. HBase表设计与数据操作以及数据库管理操作
216. HBase集群的安装部署、参数配置和性能优化
217. HBase分布式数据库简介、发展历程、应用场景、工作原理、以及应用优势与不足之处
218. HBase分布式数据库集群的主从式平台架构和关键技术剖析
216. HBase伪分布式和物理集群分布式的控制与运行配置
216. HBase从节点RegionServer（分区服务节点）的工作原理，表分区及存储I/O高并发配置，以及性能调优
216. HBase的存储引擎工作原理，以及HBase表数据的键值存储结构，以及HFile存储结构剖析
216. HBase表设计与数据操作以及数据库管理操作
216. HBase集群的安装部署、参数配置和性能优化
216. ZooKeeper分布式协调服务系统的工作原理、平台架构、集群部署应用实战
216. ZooKeeper集群的原理架构，以及应用配置
217. Redis内存数据库介绍，以及业界应用案例
218. Redis内存数据库集群架构以及核心技术剖析
216. Redis 集群的安装部署与应用开发实战

1. 模块七

1. 类SQL语句工具——Hive

216. 安装Hive
217. 示例
218. 运行Hive
219. 配置Hive
216. Hive服务
216. Metastore
217. Hive与传统数据库相比
218. 读时模式vs.写时模式
216. 更新、事务和索引
217. HiveQL
218. 数据类型
216. 操作与函数
217. 表
218. 托管表和外部表
216. 分区和桶
216. 存储格式
216. 导入数据
216. 表的修改
216. 表的丢弃
217. 查询数据
218. 排序和聚集
216. MapReduce脚本
216. 连接
216. 子查询
216. 视图
217. 用户定义函数
218. 写UDF
216. 写UDAF

1. 模块八

1. 数据挖掘SPARK建模基础介绍
2.  

216. Spark简介
217. Spark是什么
216. Spark生态系统BDAS
217. Spark架构
218. Spark分布式架构与单机多核架构的异同
219. Spark集群的安装与部署
220. Spark的安装与部署
216. Spark集群初试
217. Spark硬件配置
218. Spark硬件
216. Spark硬件配置流程

1. 模块九

1. Kafka基础介绍

1. Kafka介绍
2. kafka体系结构
3. kafka设计理念简介
4. kafka通信协议
5. kafka的伪分布安装、集群安装
6. kafka的shell操作、java操作
7. kafka设计理念*
8. kafka producer和consumer开发
9. Kafka分布式消息订阅系统的应用介绍、平台架构、集群部署与配置应用实战
10. Flume-NG数据采集系统的数据流模型、平台架构、集群部署与配置应用实战
11. Hadoop与DBMS之间数据交互工具Sqoop的应用实践，
12. Sqoop导入导出数据以及Sqoop集群部署与配置
13. Kettle 集群的平台架构、核心技术、部署配置和应用实战
14. 利用Sqoop实现 MySQL 与 Hadoop 集群之间

1. 模块十

1. 大数据典型应用与开发案例分析：互联网数据运营

3. 案例1：贵州数据交易中心
4. 交易所交易形式：电子交易
216. 交易所服务：大数据交易、大数据清洗建模分析、大数据定向采购、大数据平台技术开发
216. 大数据交易安全性探讨分析
216. 数据交易中心商业模式探讨分析
217. 案例2：大数据应用案例：公共交通线路的智能规划
218. UrbanInsights：为公交公司提供基于订阅访问的大数据工具以及大数据咨询服务
216. Urban Insights数据源、数据收集、数据仓库、数据分析——设计运营线路
216. Urban Insights通过互联网数据的运营
217. 讨论：浙江移动大数据应用与开发方向

1. 模块十一

1. 当前数据中心的改造和转换分析-以国内外运营商、互联网公司为例

216. 流商业大数据解决方案比较
217. 主流开源云计算系统比较 
218. 国内外代表性大数据平台比较 
219. 各厂商最新的大数据产品介绍
220. 案例分析
221. Facebook的SNS平台应用
216. Google的搜索引擎应用
216. Rackspace的日志处理
216. Verizon成立精准市场营销部
216. TelefonicaDynamicInsights推出的名为“智慧足迹”的商业服务
216. 中国联通的“移动通信用户上网记录集中查询与分析支撑系统”

1. 内容提要

1. 授课详细内容

1. 实践训练

1. 业界主流的数据仓库工具和大数据分析挖掘工具

1. 业界主流的基于Hadoop和Spark的大数据分析挖掘项目解决方案
2. 业界数据仓库与数据分析挖掘平台软件工具
3. Hadoop数据仓库工具Hive
4. Spark实时数据仓库工具SparkSQL
5. Hadoop数据分析挖掘工具Mahout
6. Spark机器学习与数据分析挖掘工具MLlib
7. 大数据分析挖掘项目的实施步骤

1. 配置数据仓库工具Hadoop Hive和SparkSQL
2.  
3. 部署数据分析挖掘工具Hadoop Mahout和Spark MLlib

1. 大数据分析挖掘项目的数据集成操作训练

1. 日志数据解析和导入导出到数据仓库的操作训练
2. 从原始搜索数据集中抽取、集成数据，整理后形成规范的数据仓库
3. 数据分析挖掘模块从大型的集中式数据仓库中访问数据，一个数据仓库面向一个主题，构建两个数据仓库
4. 同一个数据仓库中的事实表数据，可以给多个不同类型的分析挖掘任务调用
5. 去除噪声

1. 项目数据集加载ETL到Hadoop Hive数据仓库并建立多维模型

1. 基于Hadoop的大型数据仓库管理平台—HIVE数据仓库集群的多维分析建模应用实践

6. 基于Hadoop的大型分布式数据仓库在行业中的数据仓库应用案例
7. Hive数据仓库集群的平台体系结构、核心技术剖析
8. Hive Server的工作原理、机制与应用
9. Hive数据仓库集群的安装部署与配置优化
10. Hive应用开发技巧
11. Hive SQL剖析与应用实践
12. Hive数据仓库表与表分区、表操作、数据导入导出、客户端操作技巧
13. Hive数据仓库报表设计
14. 将原始的日志数据集，经过整理后，加载至Hadoop + Hive数据仓库集群中，用于共享访问

1. 利用HIVE构建大型数据仓库项目的操作训练实践

1. Spark大数据分析挖掘平台实践操作训练

15. Spark大数据分析挖掘平台的部署配置
16. Spark数据分析库MLlib的开发部署
17. Spark数据分析挖掘示例操作，从Hive表中读取数据并在分布式内存中运行

1. 聚类分析建模与挖掘算法的实现原理和技术应用

18. 聚类分析建模与算法原理及其在Spark MLlib中的实现与应用，包括：
    1. Canopy聚类（canopy clustering）
    2. K均值算法（K-means clustering）
    3. 模糊K均值（Fuzzy K-means clustering）
    4. EM聚类，即期望最大化聚类（Expectation Maximization）
    5. 以上算法在Spark MLib中的实现原理和实际场景中的应用案例。
19. Spark聚类分析算法程序示例

1. 基于Spark MLlib的聚类分析算法，实现日志数据集中的用户聚类

1. 分类分析建模与挖掘算法的实现原理和技术应用 

20. 分类分析建模与算法原理及其在Spark MLlib中的实现与应用， 包括：
    6. Spark决策树算法实现
    7. 逻辑回归算法（logistics regression）
    8. 贝叶斯算法（Bayesian与Cbeyes）
    1. 支持向量机（Support vector machine）
    10. 以上算法在Spark MLlib中的实现原理和实际场景中的应用案例。
21. Spark客户资料分析与给用户贴标签的程序示例
22. Spark实现给商品贴标签的程序示例
23. Spark实现用户行为的自动标签和深度技术

1. 基于Spark MLlib的分类分析算法模型与应用操作

1. 关联分析建模与挖掘算法的实现原理和技术应用 

24. 预测、推荐分析建模与算法原理及其在Spark MLlib中的实现与应用，包括：
    11. Spark频繁模式挖掘算法（parallel FP Growth Algorithm）应用
25. 50. Spark关联规则挖掘（Apriori）算法及其应用
26. 1000. 以上算法在Spark MLib中的实现原理和实际场景中的应用案例。
27. Spark关联分析程序示例

1. 基于Spark MLlib的关联分析操作

1. 推荐分析挖掘模型与算法技术应用

26. 推荐算法原理及其在Spark MLlib中的实现与应用，包括：
    1. Spark协同过滤算法程序示例
    2. Item-based协同过滤与推荐
    3. User-based协同过滤与推荐
    4. 交叉销售推荐模型及其实现

1. 推荐分析实现步骤与操作（重点）

1. 回归分析模型与预测算法

27. 利用线性回归（多元回归）实现访问量预测
28. 利用非线性回归预测成交量和访问量的关系
29. 基于R+Spark实现回归分析模型及其应用操作
30. Spark回归程序实现异常点检测的程序示例

1. 回归分析预测操作例子

1. 图关系建模与分析挖掘及其链接分析和社交分析操作

31. 利用Spark GraphX实现网页链接分析，计算网页重要性排名
32. 实现信息传播的社交关系传递分析，互联网用户的行为关系分析任务的操作训练

1. 图数据的分析挖掘操作，实现微博数据集的社交网络建模与关系分析

1. 神经网络与深度学习算法模型及其应用实践

33. 神经网络算法Neural Network的实现方法和挖掘模型应用
34. 基于人工神经网络的深度学习的训练过程
    1. 传统神经网络的训练方法
    2. Deep Learning的训练方法
35. 深度学习的常用模型和方法
    1. CNN（Convolutional Neural Network）卷积神经网络
    2. RNN（Recurrent Neural Network）循环神经网络模型
    3. Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机
36. 基于Spark的深度学习算法模型库的应用程序示例

1. 基于Spark或TensorFlow神经网络深度学习库实现文本与图片数据挖掘

1. 项目实践

37. 日志分析系统与日志挖掘项目实践
    1. Hadoop，Spark，ELK技术构建日志数据仓库
    2. 互联网微博日志分析系统项目
38. 推荐系统项目实践
    1. 电影数据分析与个性化推荐关联分析项目

1. 项目数据集和详细的实验指导手册由讲师提供

1. 培训总结

39. 项目方案的课堂讨论，讨论实际业务中的分析需求，剖析各个环节的难点、痛点、瓶颈，启发出解决之道；完成讲师布置的项目案例，巩固学过的大数据分析挖掘处理平台技术知识以及应用技能

1. 讨论交流

课程模块

课程主题

主要内容及案例和演示

模块一

机器学习的数学基础1 - 数学分析

1. 机器学习的一般方法和横向比较

2. 数学是有用的：以SVD为例

3. 机器学习的角度看数学

4. 复习数学分析

5. 直观解释常数e

6. 导数/梯度

7. 随机梯度下降

8. Taylor展式的落地应用

9. gini系数

10. 凸函数

11. Jensen不等式

12. 组合数与信息熵的关系

模块二

机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验

1. 概率论基础

2. 古典概型

3. 贝叶斯公式

4. 先验分布/后验分布/共轭分布

5. 常见概率分布

6. 泊松分布和指数分布的物理意义

7. 协方差(矩阵)和相关系数

8. 独立和不相关

9. 大数定律和中心极限定理的实践意义

10. 深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP

11. 过拟合的数学原理与解决方案

模块三

机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数

1. 线性代数在数学科学中的地位

2. 马尔科夫模型

3. 矩阵乘法的直观表达

4. 状态转移矩阵

5. 矩阵和向量组

6. 特征向量的思考和实践计算

7. QR分解

8. 对称阵、正交阵、正定阵

9. 数据白化及其应用

10. 向量对向量求导

11. 标量对向量求导

12. 标量对矩阵求导工作机制

模块四

Python基础1 - Python及其数学库

1. 解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm

2. Python基础：列表/元组/字典/类/文件

3. Taylor展式的代码实现

4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用

5. 多元高斯分布

6. 泊松分布、幂律分布

7. 典型图像处理

8. 蝴蝶效应

9. 分形与可视化

模块五

Python基础2 - 机器学习库

1. scikit-learn的介绍和典型使用

2. 损失函数的绘制

3. 多种数学曲线

4. 多项式拟合

5. 快速傅里叶变换FFT

6. 奇异值分解SVD

7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络

8. 卷积与(指数)移动平均线

9. 股票数据分析

模块六

Python基础3 - 数据清洗和特征选择

1. 实际生产问题中算法和特征的关系

2. 股票数据的特征提取和应用

3. 一致性检验

4. 缺失数据的处理

5. 环境数据异常检测和分析

6. 模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用

7. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据

8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB

9. 朴素贝叶斯用于18000+篇/Sogou新闻文本的分类

模块七

 回归

1. 线性回归

2. Logistic/Softmax回归

3. 广义线性回归

4. L1/L2正则化

5. Ridge与LASSO

6. Elastic Net

7. 梯度下降算法：BGD与SGD

8. 特征选择与过拟合

模块八

Logistic回归

1. Sigmoid函数的直观解释

2. Softmax回归的概念源头

3. Logistic/Softmax回归

4. 最大熵模型

5. K-L散度

6. 损失函数

7. Softmax回归的实现与调参

模块九

回归实践

1. 机器学习sklearn库介绍

2. 线性回归代码实现和调参

3. Softmax回归代码实现和调参

4. Ridge回归/LASSO/Elastic Net

5. Logistic/Softmax回归

6. 广告投入与销售额回归分析

7. 鸢尾花数据集的分类

8. 交叉验证

9. 数据可视化

模块十

决策树和随机森林

1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息

2. 最大似然估计与最大熵模型

3. ID3、C4.5、CART详解

4. 决策树的正则化

5. 预剪枝和后剪枝

6. Bagging

7. 随机森林

8. 不平衡数据集的处理

9. 利用随机森林做特征选择

10. 使用随机森林计算样本相似度

11. 数据异常值检测

模块十一

随机森林实践

1. 随机森林与特征选择

2. 决策树应用于回归

3. 多标记的决策树回归

4. 决策树和随机森林的可视化

5. 葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类

6. 波士顿房价预测

模块十二

提升

1. 提升为什么有效

2. 梯度提升决策树GBDT

3. XGBoost算法详解

4. Adaboost算法

5. 加法模型与指数损失

模块十三

提升实践

1. Adaboost用于蘑菇数据分类

2. Adaboost与随机森林的比较

3. XGBoost库介绍

4. Taylor展式与学习算法

5. KAGGLE简介

6. 泰坦尼克乘客存活率估计

模块十四

SVM

1. 线性可分支持向量机

2. 软间隔的改进

3. 损失函数的理解

4. 核函数的原理和选择

5. SMO算法

6. 支持向量回归SVR

模块十五

SVM实践

1. libSVM代码库介绍

2. 原始数据和特征提取

3. 葡萄酒数据分类

4. 数字图像的手写体识别

5. SVR用于时间序列曲线预测

6. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较

模块十六

聚类（一）

1. 各种相似度度量及其相互关系

2. Jaccard相似度和准确率、召回率

3. Pearson相关系数与余弦相似度

4. K-means与K-Medoids及变种

5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用

模块十七

聚类（二）

1. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)

2. DensityPeak(Sci14)

3. 谱聚类SC

4. 聚类评价AMI/ARI/Silhouette

5. LPA算法及其应用

模块十八

聚类实践

1. K-Means++算法原理和实现

2. 向量量化VQ及图像近似

3. 并查集的实践应用

4. 密度聚类的代码实现

5. 谱聚类用于图片分割

模块十九

EM算法

1. 最大似然估计

2. Jensen不等式

3. 朴素理解EM算法

4. 精确推导EM算法

5. EM算法的深入理解

6. 混合高斯分布

7. 主题模型pLSA

模块二十

EM算法实践

1. 多元高斯分布的EM实现

2. 分类结果的数据可视化

3. EM与聚类的比较

4. Dirichlet过程EM

5. 三维及等高线等图件的绘制

6. 主题模型pLSA与EM算法

模块二十一

主题模型LDA

1. 贝叶斯学派的模型认识

2. Beta分布与二项分布

3. 共轭先验分布

4. Dirichlet分布

5. Laplace平滑

6. Gibbs采样详解

模块二十二

LDA实践

1. 网络爬虫的原理和代码实现

2. 停止词和高频词

3. 动手自己实现LDA

4. LDA开源包的使用和过程分析

5. Metropolis-Hastings算法

6. MCMC

7. LDA与word2vec的比较

8. TextRank算法与实践

模块二十三

隐马尔科夫模型HMM

1. 概率计算问题

2. 前向/后向算法

3. HMM的参数学习

4. Baum-Welch算法详解

5. Viterbi算法详解

6. 隐马尔科夫模型的应用优劣比较

模块二十四

HMM实践

1. 动手自己实现HMM用于中文分词

2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析

3. 文件数据格式UFT-8、Unicode

4. 停止词和标点符号对分词的影响

5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案

6. 发现新词和分词效果分析

7. 高斯混合模型HMM

8. GMM-HMM用于股票数据特征提取

模块二十五

课堂提问与互动讨论