培訓背景

針對貴方培訓需求之R語言與Hadoop環境下大數據分析與挖掘課程，特編制此課程的方案。課程要點應答方案包括課程目標設計、課程實施大綱與框架、師資隊伍配備、課程訓后評估及手段、課程質量控制流程、課程后期服務承諾、課程培訓承諾、課程培訓優勢、課程成功案例等內容。

培訓收益

1.本課程盡量避開數學公式，按照“講清思想方法原理—結合具體案例—R語言實現細節”思路，讓即使是幾乎沒有什么基礎的學員，掌握R語言數據挖掘的基本思路和模式，打下未來深入的良好基礎，能在工作和學習中結合具體問題立馬上手操作解決；

2.課程注重學練結合的方法，會采取小組討論的方法，充分調動大家思考的積極性，在做中掌握相關知識和技能；

3.課程緊緊抓住R語言和數據挖掘的重點和難點，詳細的分析和講解，在理解難、容易出錯的地方反復提醒，以便學員在課后容易的進行自己復習和相關拓展；

4.本課程讓學員領略大數據技術的魅力和廣闊前景，使學員掌握主流的大數據（包括結構化、半結構化和非結構化數據）的表示、建模、存儲、管理、分析處理、挖掘、推薦技術、匹配技術與關聯分析技術，以及機器學習平臺的原理與應用實戰；

5.課程緊密結合行業市場需求和國際國內最新技術發展潮流，讓學員掌握大數據分析挖掘平臺架構和應用部署，分享成功的大數據應用項目實施經驗，學習大數據分析應用項目解決方案咨詢服務；

6.讓學員掌握常見的大數據分析方法和數據挖掘算法使用方法，以及大數據開發與運維技術。讓學員掌握基于Hadoop大數據平臺的數據挖掘平臺Mahout、MLbase機器學習算法庫應用、數據倉庫HIVE、實時分析平臺Spark、實時挖掘平臺Shark、分布式機器學習與推薦系統平臺Oryx的入門、中級以及高級應用，并對主流的大數據分析建模與挖掘推薦平臺產品剖析。

培訓特色

本次培訓從案例分析與行業應用穿插；專家精彩內容解析、學員專題討論、分組研究；通過全面知識理解、專題技能演示和實踐引導學員掌握課程內容。

課程大綱