大資料丨獨家內部教材，讓你掌握前沿技術演算法

大資料處理關鍵技術一般包括:大資料採集、大資料預處理、大資料儲存及管理、大資料分析及挖掘、大資料展現和應用(大資料檢索、大資料視覺化、大資料應用大資料安全等)。

大資料採集技術:

資料是指透過REID射頻資料、傳威器資料、社交網路互動資料及移動網際網路資料等方式獲得的各種型別的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量資料，是大資料知識服務模型的根本。重點要突破分散式高速高可靠資料爬取或採集、高速資料全映像等大資料收集技術;突破高速資料解析、轉換與裝載等大資料整合技術;設計質量評估模型，開發資料質量技術。

大資料採集一般分為大資料智慧感知層:主要包括資料感測體系、網路通訊體系、感測適配體系、智慧識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量資料的智慧化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、訊號轉換、監控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大資料來源的智慧識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。基礎支撐層;提供大資料服務平臺所器的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化資料的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。重點攻克分散式虛擬儲存技術，大資料獲取、儲存、組織、分析和決策操作的視覺化介面技術，大資料的網路傳輸與壓縮技術，大資料隱私保護技術等。

大資料預處理技術:

主要完成對已接收資料的辨析、抽取、清洗等操作。

1)抽取:因獲取的資料可能具有多種結構和型別，資料抽取過程可以幫助

我們將這些複雜的資料轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。

2)清洗:對於大資料，並不全是有價值的，有些資料並不是我們所關心的

內容，而另一些資料則是完全錯誤的干擾項，因此要對資料透過過濾“去噪”從而提取出有效資料。

大資料儲存及管理技術:

大資料儲存與管理要用儲存器把採集到的資料儲存起來，建立相應的資料庫，並進行管理和呼叫。重點解決複雜結構化、半結構化和非結構化大資料管理與處理技術。主要解決大資料的可儲存、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等兒個關鍵問題。開發可靠的分散式檔案系統(DFS)、能效最佳化的儲存、計算融入儲存、大資料的去冗餘及高效低成本的大資料儲存技術;突破分散式非關係型大資料管理與處理技術異構資料的資料融合技術，資料組織技術，研究大資料建模技術;突破大資料索引技術;突破大資料移動、備份、複製等技術:開發大資料視覺化技術。

開發新型資料庫技術，資料庫分為關係型資料庫、非關係型資料庫以及資料庫快取系統。其中，非關係型資料庫主要指的是NoSQL資料庫，分為:鍵值資料庫、列存資料庫、圖存資料庫以及文件資料庫等型別。關係型資料庫包含了傳統關聯式資料庫系統以及NewSQL 資料庫。

開發大資料安全技術。收進資料銷燬、透明加解密、分散式訪問控制、資料審計等技術:突破隱私保護和推理控制、資料真偽識別和取證、資料持有完整性驗證等技術。

大資料分析及挖掘技術:

大資料分析技術。改進已有資料探勘和機器學習技術;開發資料網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型資料探勘技術;突破基於物件的資料連線相似性連護第大資料融合技術:突破使用者興趣分析、網路行為介析、情感語義介析等面向領域的大資料探勘技術。

資料探勘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用資料中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的資訊和知識的過程。資料探勘涉及的技術方法很多，有多種分類法。根據挖掘任務可分為分類或預測模型發現、資料總結、聚類關聯規則發現、序列模式發現、依賴關係或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等;根據挖擁物件可分為關聯式資料庫、物件導向資料庫、空間資料庫、時態資料庫、文字資料來源、多媒體資料庫、異質資料庫、遺產資料庫以及環球網Web;根據挖掘方法分，可粗分為:機器學習方法、統計方法、神經網路方法和資料庫方法。機器學習中，可細分為:歸納學習方法(決策樹、規則歸納等)、基於 X 例學習、遺傳演算法筆。統讓方法中，可細分為:迴歸分析(多元/口歸、自迴歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非引數判別等) 聚類分析(系統聚類、動態聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等。神經網路方法中，可細分為:前向神經網路(BP演算法等)、自組織神經網路(自組織特徵對映、競爭學習等)等。資料庫方法主要是多維資料分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

從挖掘任務和挖掘方法的角度，著重突破:1視覺化分析。資料視覺化無論對於普通使用者或是資料分析專家，都是最基本的功能。資料影像化可以讓資料自己說話，讓使用者直觀的感受到結果。2資料探勘演算法。影像化是將機器語言翻譯給人看，而資料探勘就是機器的母語。分割、叢集、孤立點分析還有各種各樣五花八門的演算法讓我們精煉資料，挖掘價值。這些演算法一定要能夠應付大資料的量，同時還具有很高的處理速度。3.預測性分析。預測性分析可以讓分析師根據影像化分析和資料探勘的結果做出一些前瞻性判斷。4.語義引擎。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從資料中主動地提取資訊。語言處理技術包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智慧輸入、問答系統等。5.資料質量和資料管理。資料質量與管理是管理的最佳實踐，透過標準化流程和機器對資料進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。

大資料展現與應用技術:大資料技術能夠將隱藏於海量資料中的資訊和知識挖掘

出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的執行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大資料將重點應用於以下三大領域:商業智慧、政府決策、公共服務。例如:商業智慧技術，政府決策技術，電信資料資訊處理與挖掘技術，電網資料資訊處理與挖掘技術，氣象資訊分析技術，環境監測技術，敬務雲應用系統(道路監控、影片監控、網路監控、智慧交通、反電信詐騙、指揮排程等公安資訊系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web資訊挖掘技術，多媒體資料並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲端計算和海量資料處理應用技術等。

分享安排

時間： 2022年11月24日 — 2022年11月28日  線上直播 

目標：1.掌握大資料建模分析與使用方法。

2.掌握大資料平臺技術架構。

3.掌握國內外主流的大資料分析與BI商業智慧分析解決方案。

4.掌握大資料分析在搜尋引擎、廣告服務推薦、電商資料分析、金融客戶分析方面的應用。

5.掌握主流的基於大資料Hadoop和Spark、R的大資料分析平臺架構和實際應用。

6.掌握基於Hadoop大資料平臺的資料探勘和資料倉儲分散式系統平臺應用，以及商業和開源的資料分析產品加上Hadoop平臺形成大資料分析平臺的應用剖析。

7.掌握常見的機器學習演算法。

大資料課程知識點：

一、大資料概述：1.大資料及特點分析；2.大資料關健技術；3.大資料計算模式；4.大資料應用例項

二、大資料處理架構Hadoop：1.Hadoop專案結構；2.Hadoop安裝與使用；3.Hadoop叢集的部署與使用；4.Hadoop 代表性元件

三、分散式檔案系統HDFS ：1.HDFS體系結構；2.HDFS儲存；3.HDFS資料讀寫過程

四、分散式資料庫HBase ：1.HBase訪問介面；2.HBase資料型別；3.HBase實現原理；4.HBase執行機制；5.HBase應用

五、MapReduce ：1.MapReduce體系結構；2.MapReduce工作流程；3.資源管理排程框架YARN ；4.MapReduce應用

六、Spark ：1.Spark生態與執行架構；2.Spark SQL；3.Spark部署與應用方式

七、IPython Notebook執行Python Spark程式：1.Anaconda；2.IPython Notebook使用Spark；3.使用IPython Notebook在Hadoop YARN模式執行

八、Python Spark整合開發環境 ：1.Python Spark整合開發環境部署配置；2.Spark資料分析庫MLlib的開發部署

九、Python Spark決策樹二分類與多分類 ：1.決策樹原理；2.大資料問題；3.決策樹二分類；4.決策樹多分類

十、Python Spark支援向量機 ：1.支援向量機SVM 原理與演算法；2.Python Spark SVM程式設計

十一、Python Spark 貝葉斯模型 ：1.樸素貝葉斯模型原理；2.Python Spark貝葉斯模型程式設計

十二、Python Spark邏輯迴歸 ：1.邏輯迴歸原理；2.Python Spark邏輯迴歸程式設計

十三、Python Spark迴歸分析 ：1.大資料分析；2.資料集介紹；3.Python Spark迴歸程式設計

十四、Spark ML Pipeline 機器學習流程分類 ：1.機器學習流程元件：StringIndexer、OneHotEncoder、VectorAssembler等

2.使用Spark ML Pipeline 機器學習流程分類程式設計

十五、Python Spark 建立推薦引擎 ：1.推薦演算法；2.推薦引擎大資料分析使用場景；3.推薦引擎設計

十六、專案實踐：1.日誌分析系統與日誌挖掘專案實踐；2.推薦系統專案實踐

學習和關注人工智慧技術與諮詢，更多詳情可諮詢175-3102-1189（v同號）qq群：189696007。