各有关单位：
中国科学院计算技术研究所是国家专门的计算技术研究机构，同时也是中国信息化建设的重要支撑单位，中科院计算所培训中心是致力于高端IT类人才培养及企业内训的专业培训机构。中心凭借科学院的强大师资力量，在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上，自主研发出一整套课程体系，其目的是希望能够切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才，提升整体研发能力，迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员，并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训服务。
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与开发大数据技术的需要，培训中心特在“大数据处理技术-基于Hadoop的实战”课程的基础上，针对已有或即将建立Hadoop集群，拥有海量数据，需要做用户推荐、产品聚类、信息分类等大数据分析用户，举办“大数据分析-基于Hadoop/Mahout的大数据挖掘”培训班，具体事宜通知如下：
一、培训对象
1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
2，牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。
3，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。
4，高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。
二、学员基础
1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
2，有一定的数据仓库与大数据处理的基础知识。
3，有一定的Hadoop技术的基础知识。
三、师资
由业界知名大数据专家亲自授课：
杨老师主要研究网络信息分析以及云计算相关技术，长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作，主持和参与了多个国家和省部级基金项目，具有丰富的工程实践及软件研发经验。
四、培训要点
互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论，成为了海量信息的多种形式。当数据以成百上千TB不断增长的时候，我们在内部交易系统的历史信息之外，需要一种基于大数据分析的决策模型和技术支持。
大数据通常具有：数据体量(Volume)巨大,数据类型(Variety)繁多,价值(Value)密度低,处理速度(Velocity)快等四大特征。如何有效管理和高效处理这些大数据已成为当前亟待解决的问题。大数据处理意味着更严峻的挑战，更好地管理和处理这些数据也将会获得意想不到的收获。
Google发布的GFS和MapReduce等高可扩展、高性能的分布式大数据处理框架，证明了在处理海量网页数据时该框架的优越性。GFS/MapReduce框架实现了更高应用层次的抽象，使用户无需关注复杂的内部工作机制，无需具备丰富的分布式系统知识及开发经验，即可实现大规模分布式系统的部署与大数据的并行处理。
ApacheHadoop开源项目开发团队。他们克隆了GFS/MapReduce框架，推出了Hadoop系统。该系统已受到学术界和工业界的广泛认可和采纳，并孵化出众多子项目(如Pig，Zookeeper和Hive等)，日益形成一个易部署、易开发、功能齐全、性能优良的系统。
本课程从大数据技术以及Hadoop实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop以及Mahout大数据挖掘工具的开发技巧。涉及的主题包括：大数据挖掘及其背景，Hadoop及Mahout大数据挖掘工具，推荐系统及电影推荐案例，分类技术及聚类分析，流挖掘及其它挖掘技术，大数据挖掘前景分析。
教学过程中贯穿了案例分析来帮助学员了解如何用Hadoop和Mahout挖掘工具来解决具体的问题，在关键点上搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。
五、培训内容
第一讲大数据挖掘及其背景
1)数据挖掘定义
2)Hadoop相关技术
3)大数据挖掘知识点
第二讲MapReduce计算模式
1）分布式文件系统
2）MapReduce
3）使用MR的算法设计
第三讲Hadoop中的云挖掘工具Mahout
1）Mahout介绍
2）推荐系统
3）信息聚类
4）分类技术
5）其它挖掘
第四讲推荐系统及其应用开发
1）一个推荐系统的模型
2）基于内容的推荐
3）协同过滤
4）电影推荐案例
第五讲分类技术及其应用
1）分类的定义
2）分类主要算法
3）Mahout分类过程
4）评估指标以及评测
5）贝叶斯算法新闻分类实例
第六讲聚类技术及其应用
1）聚类的定义
2）聚类的主要算法
3）K-Means、Canopy及其应用示例
4）FuzzyK-Means、Dirichlet及其应用示例
5）路透新闻聚类实例
第七讲关联规则和相似项发现
1）购物篮模型
2）Apriori算法
3）抄袭文档发现
4）近邻搜索的应用
第八讲流数据挖掘相关技术
1）流数据挖掘及分析
2）流数据模型
3）数据抽样
4）流过滤
第九讲大数据挖掘应用前景
1）与Hadoop集群应用的协作
2）与RHadoop等其它云挖掘工具配合
3）大数据挖掘行业应用展望
六、培训目标
1,全面了解大数据处理技术的相关知识。
2，学习Hadoop的核心技术方法以及应用特征。
3，深入使用Mahout挖掘工具在大数据中的使用。
4，掌握流数据挖掘和其它大数据挖掘关键技术。
七、培训时间、地点
时间：2014年7月31日-8月2日地点：北京
时间：2014年8月28日-8月30日地点：上海
八、证书
培训结束，颁发中科院计算所职业培训中心“大数据分析-基于Hadoop/Mahout的大数据挖掘”结业证书。
九、费用
培训费：5500元/人（含教材、证书、午餐、学习用具）。食宿协助安排，费用自理。
十、付款方式
名称：北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校
开户行：北京银行中关村支行
帐号：01090302900120105445661
单 位
（盖章）
地 址
邮编
网 址
传真
联系人
电话
email
学员代表
电话
手机
学员姓名（注明性别）
北京（ ） 上海（ ）
学员姓名（注明性别）
北京（ ） 上海（ ）
学员姓名（注明性别）
北京（ ） 上海（ ）
学员姓名（注明性别）
北京（ ） 上海（ ）
学员姓名（注明性别）
北京（ ） 上海（ ）
注：1.此表复印有效。
2.请参加学习人员尽快发送此回执，我们将提前安排培训期间事宜。
