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课程培训
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数据科学与大数据分析的高级方法培训
课程收益 1. 本课程秉承开放和技术中立的方法，利用一些开源分析工具来解决大数据分析的挑战。 2. 本课程帮助建立发展数据科学和大数据分析的技术. 3. 开发和执行MapReduce功能 4. 熟悉用于分析大规模非结构化数据集的NoSQL 数据库和Hadoop生态圈。 5. 发展工作知识能力，例如自然语言处理，社交网络分析，和数据可视化概念等。 6. 在Hadoop环境中使用高级量化分析方法 7. 并在实验中对真实数据集应用高级分析技术 学习对象 1. 完成了初级数据科学和大数据分析培训课程的数据科学家和数据分析人员。 2. 想学习MapReduce和分析非结构化数据方法的计算机科学家。 3. 想学习Hadoop (包括Pig, Hive, and HBase), 自然语言处理, 社交网络分析, 模拟, 随机森林, 多项式逻辑回归, 和数据可视化. 课程大纲 模块一: MapReduce 和 Hadoop 1. MapReduce 框架 2. Apache Hadoop 3. Hadoop 分布式文件系统File System 4. YARN 实战演练：执行MapReduce任务、使用HDFS文件工作
模块二: Hadoop 生态圈和 NoSQL 1. 数据分析生命周期 2. 成功分析项目中的角色 3. 需应用数据分析生命周期的案例分析 4. 知识测验 实战演练：实验环境简介
模块三: 自然语言处理 1. 自然语言处理NLP介绍 2. 文本预处理 3. TFIDF 4. 超越词袋技术-词和词的意义 5. 语言模型 6. POS 标签和隐式马尔科夫模型HMM 7. 情感分析和主题建模 实战演练：基本文本处理NLTK软件包、TFIDF、词性标注(POS)
模块四: 社交网络分析SNA 1. 介绍SNA 和图论 2. 最重要节点 3. 社区和小世界 4. 网络问题和SNA工具 实战演练：分析数据、可视化社交网络数据
模块五: 数据科学理论和方法 1. 模拟 2. 随机森林 3. 多项式逻辑回归 实战演练：离散事件模拟、用R和Mahout随机森林实验
模块六: 数据可视化 1. 感知和可视化 2. 多元数据可视化 如果您想学习本课程，请预约报名
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