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“云环境下大数据挖掘和分析技术实战”公开课在北京举行

随着互联网、移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。为此,7月11日,培训中心“云环境下大数据挖掘和分析技术实战”公开课在北京举行。本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度,结合理论和实践,全方位地介绍基于Yarn的Mahout和基于Spark的MLl

转变观念,移动互联网时代下,数据分析师该如何与时俱进?

在移动互联网时代下,单一的数据分析人才不但要提高技术水平,还要与时俱进,懂得从产品运营中获取数据,分析出更有价值的产品,满足用户日益增长的需求体验!

数据仓库与数据挖掘

随着近年来数据资源的日益丰富,从数据资源提取信息和知识进行辅助决策非常必要。如何从企业内部众多的信息系统中提取真正反映企业运营状况的有效信息资源、深入挖掘价值客户信息,从而提高经营管理决策的支撑能力和快速响应能力,以期对纷繁变化的市场和竞争对手有足够的洞察力、掌控力和预判力,成为企业下一阶段信息系统建设的目标和方向。而这一目标正是要靠IT领域中的数据仓库和商务智能技术来实现和达到。本次培训重在

#数据仓库#数据挖掘
每周一书《Spark与Hadoop大数据分析》分享!

Spark与Hadoop大数据分析比较系统地讲解了利用Hadoop和Spark及其生态系统里的一系列工具进行大数据分析的方法,既涵盖ApacheSpark和Hadoop的基础知识,又深入探讨所有Spark组件——SparkCore、SparkSQL、DataFrame、DataSet、普通流、结构化流、MLlib、Graphx,以及Hadoop的核心组件(HDFS、MapReduce和Yarn)等

#大数据
R语言数据挖掘中的,“回归分析”是如何操作的?

回归分析是对多个自变量(又称为预测变量)建立一个函数来预测因变量(又称为响应变量的值)。

#数据挖掘#r语言
大数据分析架构中需要权衡的四个因素

通过提供对更广泛信息集的访问,大数据就可以为数据分析师和业务用户产生分析见解提供一臂之力。成功的大数据分析应用程序会揭示某些趋势和模式,以此来为决策制定提供更好的服务,并会指出新的创收机会和让企业领先于他们的商业竞争对手的方法。但首先,企业往往需要增强他们现有的IT基础设施建设以及数据管理流程以支持大数据架构的规模和复杂性。  Hadoop系统和NoSQL数据库已经成为管理大数据环境的重要工具

#大数据#架构
基于Hadoop/Mahout/Mllib的大数据挖掘培训开课

3月16日,由培训中心举办的“大数据分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/MLlib的大数据挖掘”在北京厦门大厦开课。20位来自政府机关,金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人参加了培训。

#大数据#hadoop#storm +1
大数据分析- 基于Hadoop/Mahout的大数据挖掘

随着互联网、移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop平台。Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。为解决广大系统设计人员深入研究

#hadoop#数据库#数据挖掘
大数据分析- 基于Hadoop/Mahout的大数据挖掘

随着互联网、移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop平台。Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。 一、培训对象1,

#数据分析#大数据
福州某科技公司“数据仓库与数据挖掘”内训圆满结束!

近日,我中心为福州某科技公司进行 “数据仓库与数据挖掘”内训。本次课程形式为面授加远程授课,大家利用周末休息时间来为自己充电。现场上课的学员在老师不断穿插的各种案例中理解技术要点;远程听课的小伙伴则早早的在课前做好调试,保证授课音频清晰达到最佳的上课效果,并且通过文字来交流课程问题。大家跟着老师共同完成了挖掘工具的实操,并且根据工作中的遇到的问题积极讨论。课程后期了解到大家

#数据挖掘#数据仓库
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