深入浅出Hadoop Mahout数据挖掘实战(算法分析、项目实战、中文分词技术)
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课程分类：Greenplum
适合人群：高级
课时数量：17课时
更新程度：完成
服务类型：C类（普通服务类课程）
用到技术：MapReduce并行分词程序 Mahout
涉及项目：Hadoop综合实战-文本挖掘项目 Mahout数据挖掘工具
随着云计算、大数据迅速发展，亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈。谷歌、淘宝、百度、京东
等底层都应用hadoop。越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才。由于掌握Hadoop技术
的开发人员并不多，直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员。
Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上，工作1年可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万 。
一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习hadoop技术也是进大公司的捷径！
中关村被称为中国硅谷，这里有着一群被外界称之为程序员的IT从业者。
但是一眼望去，大多数一线程序员的年龄均在20至30岁左右，40、50岁的人在这个行业内颇为罕见。
为什么在国内没有“老”程序员，而在国外五六十岁仍奋斗在一线岗位的程序员比比皆是？造成这种现象的原因是多方面的。
课程大纲
Mahout数据挖掘工具（10课时）
数据挖掘概念、系统组成
数据挖掘常用方法及算法（回归分析、分类、聚类等）
数据挖掘分析工具
Mahout支持的算法
Mahout起源和特点
Mahout安装、配置及测试
实战：Mahout K-means聚类分析
Mahout实现Canopy算法
Mahout实现分类算法
实战：Mahout逻辑回归分类预测
实战：Mahout朴素贝叶斯分类
推荐系统的概念及分类
协同过滤推荐算法概念、分类及应用
实战：实现基于Mahout的电影推荐系统
Hadoop综合实战-文本挖掘项目（7课时）
文本挖掘的概念及应用场景
项目背景
项目流程
中文分词技术
庖丁分词器的使用
MapReduce并行分词程序的设计与实现
Pig划分数据集
Mahout构建朴素贝叶斯文本分类器
模型应用-计算用户偏好类别
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