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华为HCIE-Big Data-Data Mining（数据挖掘）
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华为HCIE-Big Data-Data Mining（数据挖掘）
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HCIE-Big Data-Data Mining是华为公司推出的高级认证，主要面向大数据挖掘领域的专家级人才。
课程概览
HCIE-Big Data-Data Mining是华为在大数据挖掘领域推出的顶级专家认证，对于个人和企业都具有重要的价值。通过系统学习和备考，考生有望成功获得该认证并在职业发展中取得更大的成就。
一、认证概述
1.定位：HCIE-Big Data-Data Mining是华为大数据领域的顶级专家认证，专注于数据挖掘方向。
2.发布时间：该认证经历了多个版本的更新，其中V2.0版本于2019年7月2日正式在中国区发布，而V3.0版本预计于2023年6月30日正式对外发布（截至当前时间，V3.0可能已正式发布，请参考华为官方最新信息）。
3.价值：获得HCIE-Big Data-Data Mining认证意味着持证者在大数据挖掘领域具备专家级别的知识和技能，能够胜任复杂的数据挖掘项目，并在企业中发挥重要作用。
二、认证价值
个人价值：获得HCIE-Big Data-Data Mining认证将显著提升个人在大数据挖掘领域的专业能力和竞争力，为职业发展开辟更广阔的道路。
企业价值：企业拥有通过HCIE-Big Data-Data Mining认证的专家，将提升企业在大数据领域的技术实力和市场竞争力，为企业带来更多的商业机会和利益。
一、认证概述
1.定位：HCIE-Big Data-Data Mining是华为大数据领域的顶级专家认证，专注于数据挖掘方向。
2.发布时间：该认证经历了多个版本的更新，其中V2.0版本于2019年7月2日正式在中国区发布，而V3.0版本预计于2023年6月30日正式对外发布（截至当前时间，V3.0可能已正式发布，请参考华为官方最新信息）。
3.价值：获得HCIE-Big Data-Data Mining认证意味着持证者在大数据挖掘领域具备专家级别的知识和技能，能够胜任复杂的数据挖掘项目，并在企业中发挥重要作用。
二、认证价值
个人价值：获得HCIE-Big Data-Data Mining认证将显著提升个人在大数据挖掘领域的专业能力和竞争力，为职业发展开辟更广阔的道路。
企业价值：企业拥有通过HCIE-Big Data-Data Mining认证的专家，将提升企业在大数据领域的技术实力和市场竞争力，为企业带来更多的商业机会和利益。
授课讲师
专业成就： 在云计算与云服务领域，拥有华为双IE专家资格认证。撰写的技术文章《云上主机安全设计》被收录于华为专家有料，并获得了1700次的阅读量。 教育贡献： 每年培养超过250名华为认证人才，包括HCIA、HCIP和HCIE不同级别的认证。去年，共有131名学员获得HCIA认证，85名获得HCIP认证，20名获得HCIE认证。 教学风格： 授课方式以深入浅出、通俗易懂为特点，能够与学生建立良好的互动关系，使课堂氛围生动有趣。课后讨论环节进一步加深学生对技术的理解，激发学习热情。 学术地位： 作为高校的客座教授，享有学术界和业界的广泛认可。
课程大纲
- 第1章数据挖掘介绍
-
第1节 数据挖掘概述
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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
-
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
-
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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