大数据核心技术之数据挖掘与机器学习技术探索培训大纲

大数据技术培训课程大纲范本第一部分：课程简介本课程旨在帮助学员全面了解大数据技术的基本概念、原理、应用和行业趋势。

通过深入浅出的讲解和实践操作，学员将掌握大数据技术的核心知识和技能，为其在大数据领域的职业发展打下坚实的基础。

第二部分：课程目标1. 理解大数据技术的定义、背景和发展趋势；2. 了解大数据处理的挑战和解决方案；3. 掌握大数据技术的基本原理和关键概念；4. 学习大数据技术的核心工具和平台；5. 实践应用大数据技术解决实际问题。

第三部分：课程内容1. 模块一：大数据基础概念- 大数据定义及特点- 大数据技术与传统技术的区别- 大数据处理的挑战与机遇2. 模块二：大数据存储与处理- 分布式存储系统（HDFS）- 分布式计算框架（MapReduce）- 数据仓库与数据湖3. 模块三：大数据处理工具- Hadoop生态系统及相关工具- Spark及其生态系统- 实时数据处理工具（Kafka、Flink等）4. 模块四：大数据分析与挖掘- 数据预处理与清洗- 数据挖掘算法与模型- 机器学习与深度学习在大数据分析中的应用5. 模块五：大数据可视化与呈现- 数据可视化工具与技术- 数据报表与仪表盘设计- 大数据结果可视化案例分析第四部分：课程设计1. 教学方法：理论讲解、案例分析、实践操作、小组讨论；2. 实践项目：学员参与一个真实的大数据项目，综合应用所学知识与技能；3. 考核评价：课堂参与、作业完成情况、实践项目实施情况。

第五部分：参考资料1. 《Hadoop权威指南》作者：Tom White2. 《Spark快速数据处理》作者：Holden Karau、Andy Konwinski等3. 《数据挖掘导论》作者：Pang-Ning Tan、Michael Steinbach、Vipin Kumar4. 《D3.js数据可视化实战手册》作者：琼斯（Murray John）备注：本大纲仅为课程设计参考范本，具体实施细节和教学安排将根据实际情况进行调整和优化。

时间培训大纲内容第一天上午第一章机器学习及数据挖掘基础原理1) 什么是机器学习？2) 什么是数据挖掘？3) 什么是大数据？4) 典型应用5) 机器学习基本思想与原理a) 假设空间b) 主要流派(机械学习/示教学习/类别学习/归纳学习)c) 归纳学习(有监督的学习/无监督的学习)6) 机器学习应用的一般流程(收集数据/准备数据/分析数据/训练/测试/应用)7) 大数据下机器学习算法的特点8)基础知识a) 常见文本处理流程(分词、词性标注、实体识别、句法分析、索引)b) 向量空间模型c) 高维数据降维c) 相似度计算方法d) 基本概率统计知识9) 常用工具第一天下午第二章机器学习及数据挖掘常用技术1)分类方法a)特征选择及降维b)朴素贝叶斯c)决策树d)回归分类器第二天上午第二章机器学习及数据挖掘常用技术e)中心向量法f)KNNg)SVMh)线性分类器2)分类的研究进展及趋势a)大数据下的分类算法b)情感分析c)众包标注第二天下午第二章机器学习及数据挖掘常用技术3)常见聚类算法a)k-Meansb)层次聚类c)DBSCAN4)聚类的研究进展及趋势a)大数据下的聚类算法b)Science上最新发表的聚类算法c)社交网络中的社区发现第三天上午第二章机器学习及数据挖掘常用技术5)回归算法a)线性回归b)Logistic回归c)岭回归d)Lasso回归6)回归的研究进展及趋势a)树回归b)支持向量回归第三天下午第二章机器学习及数据挖掘常用技术7)推荐算法a)基于内容的推荐b)基于协同的推荐8)推荐的研究进展及趋势c)社交化推荐第四天上午第三章数据挖掘实战1大数据基础应用之分类问题:垃圾邮件过滤1)实验环境a)开发语言b)软件包2)问题定义a)目标b)可用数据c)预期输出3)算法分析a)贝叶斯方法回忆b)理论与应用结合c)算法应用过程4) 数据预处理a)获取原始数据b)查看数据样本c)编写数据过滤程序d)获取训练样本与测试样本5) 特征提取a)使用哪些特征？b)使用什么类型的特征？c)编写特征提取程序6) 模型训练a)一般过程b)训练与测试c)参数化模型选择d)关于 overfitting 模型实验e)回忆第四天下午第三章数据挖掘实战2大数据基础应用之回归问题:美国社区犯罪率预测1) 实验环境2) 问题定义a)目标b)可用数据c)预期输出3) 算法分析a)回归方法回忆b)理论与应用结合c)算法应用过程4) 数据预处理a)获取原始数据b)查看数据样本c)编写数据过滤程序d)获取训练样本与测试样本5) 模型训练a)一般过程b)训练与测试c)参数化模型选择d)关于 overfitting 模型实验e)回忆第三章数据挖掘实战3分布式计算: 大数据基础设施1)分布式环境简介a)分布式环境的基石b)Apache Hadoop生态环境2)分布式计算举例a)Mapreduce原理b)WordCount: 基本案例c)WordMedian: WordCount的深化d)计算π值：统计学与大数据e)分布式Naïve Bayes：从单机小数据到分布式大数据。