大数据提纲
大数据提纲详细内容
大数据提纲
课时一:概念综述
大数据的定义由来和原因
大数据的6V特征
从数据库,数据仓库到大数据
大数据相关技术和处理课时二:Hadoop生态圈、spark生态圈、搜索引擎概述
hadoop:HDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive等
spark:scala、spark-SQL、spark-Streaming等
搜索引擎:lucene(solr)、ES
并发的机器学习工具:R-hadoop、spark-MLLIB、 spark-R、pyspark
课时三:存储在hbase中的数据
NoSQL(key-value)
Hbase:安装
行键与列簇
如何利用Hbase的特点存储数据
应用程序如何访问Hbase中的数据
数据迁移:sqoop
Hbase的应用场景
课时四:Hive:为用SQL的开发者留的活路
Hive:安装(单用户与多用户)
Hive:基本操作
Hive:与典型的关系型数据库的区别
如果“想慢”,你可以这样…(不恰当使用hive的案例介绍)
Hive的应用场景
课时五:Spark各组件在卫生领域的应用
Hadoop最大的特点是什么?
Spark概述与安装
Scala:你可以一直“点”下去
RDD:“映射”、“转换”解决一切
spark-SQL
spark-streaming
spark的其他组件
应用场景
课时六:机器学习算法介绍—I
综述(人工智能、数据挖掘、机器学习、机器智能、大数据:这些词的确切含义)
监督学习、无监督学习与强化学习
工具:R、Python等
决策树详解(熵、贪心法、连续的和离散的)
神经网络详解(神经元、激励函数、前馈神经网络的BP算法,其他神经网络)
课时七:机器学习算法介绍—II
关联规则详解(频繁项集、Apriori、支持度、置信度)
聚类详解(k-means、k-medoid)
常见算法的简述(Naïve-Bayes、k-NN、HMM、SVM等)
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