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HCIE-Big Data-Data Mining 数据挖掘

¥ 999.00
¥ 2000.00
  • 64课时(建议每周学习2小时)
  • 机器学习,python基础、高等数学
  • 自主模式
1、新课优惠,立省1001.00元

已有2491人报名学习

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    HCIE-Big Data-Data Mining 数据挖掘
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掌握常用的大数据挖掘流程(包括数据预处理、特征工程、建模、模型评估与优化);熟悉使用PySpark进行大数据挖掘的流程;掌握数据湖的基本概念和数据入湖操作技能;掌握数据治理方法论,以及华为数据治理中心DataArts Studio的特点

课程概览
数据预处理与特征工程、回归与分类问题建模、聚类与降维问题建模、关联分析与推荐问题建模、模型评估与优化、PySpark MLlib、华为大数据平台MRS、华为数据治理中心DataArts Studio
授课讲师

伍伟邦

10年项目开发经验,5年教学经验。曾带领团队主导研发CRM大型项目,精通华为大数据平台与数据挖掘知识体系。

课程大纲
  • 第1章数据挖掘介绍
  •     第1节 数据挖掘概述
  •     第2节 数据挖掘流程
  •     第3节 数据、属性和度量
  • 第2章预备知识
  •     第1节 矩阵和线性代数
  •     第2节 概率论和数理统计
  •     第3节 信息熵、基尼指数、最优化
  •     第4节 数学实验
  •     第5节 python语言基础
  •     第6节 数据类型
  •     第7节 判断与循环
  •     第8节 函数与面向对象
  •     第9节 常用模块
  •     第10节 正则表达式
  •     第11节 文件操作
  •     第12节 数据采集与爬虫
  •     第13节 数据可视化
  • 第3章数据预处理
  •     第1节 数据抽取、转换、加载
  •     第2节 数据清洗
  •     第3节 特征处理
  •     第4节 不均衡数据处理
  • 第4章特征选择与降维
  •     第1节 特征选择
  •     第2节 降维
  • 第5章有监督学习
  •     第1节 有监督学习得预备知识
  •     第2节 线性回归
  •     第3节 逻辑回归
  •     第4节 KNN
  •     第5节 朴素贝叶斯和SVM
  •     第6节 决策树
  •     第7节 集成算法
  • 第6章无监督学习
  •     第1节 聚类算法
    视频名称:01层次聚类及综合实战.mp4
  •     第2节 Apriori算法
  •     第3节 FP-growth
  •     第4节 层次聚类综合实战
  • 第7章Spark MLib数据挖掘
  •     第1节 基础入门
    视频名称:SparkMLlib基础入门.MP4
  •     第2节 环境安装与基础操作
  •     第3节 概要统计
  •     第4节 相关性分析
  •     第5节 分层抽样·
  •     第6节 假设性检测
  •     第7节 核密度估算
  • 第8章大数据架构和大数据治理
  •     第1节 大数据架构和大数据治理
  • 第9章大数据挖掘
  •     第1节 大数据挖掘
  • 第10章综合应用大实验
  •     第1节 综合大实验
  • 第11章综合实战
  •     第1节 显示数据特征
  •     第2节 数据可视化显示
  •     第3节 数据分析
  •     第4节 数据挖掘
实验列表
节数上课时间星期一 星期二星期三星期四 星期五星期六星期天
第1节08:00 - 08:40
第2节09:00 - 09:40
第3节10:00 - 10:40
第4节11:00 - 11:40
第5节14:00 - 14:40
第6节15:00 - 15:40
第7节16:00 - 16:40
第8节17:00 - 17:40
天数上课日期上课时间内容
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课程名称:
HCIE-Big Data-Data Mining 数据挖掘
课程原价:
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