- 第 1 章 ： 大数据平台技术与分析挖掘案例
- 第 1 节 ： 大数据分析挖掘软件
- 课时1：大数据平台与分析软件下载地址
- 课时2：SPSS大数据建模软件下载地址
- 第 2 节 ： Hadoop的运行启动
- 课时3：虚拟机的用户名密码
- 课时4：启动并运行Hadoop集群
- 课时5：HDFS的NFS本地化挂载方法
- 第 2 章 ： SPSS数据建模与挖掘
- 课时6：SPSS数据建模与挖掘实验指导手册与数据集
- 第 3 章 ： Hive大数据仓库OLAP多维分析
- 第 1 节 ： Hive数据仓库启动与运行
- 课时7：Hive数据仓库集群的启动与运行步骤
- 第 4 章 ： ELK日志分析挖掘
- 第 5 章 ： 文本分析挖掘
- 第 6 章 ： Spark大数据分析挖掘（多维分析、机器学习、图分析）
- 课时8：启动Spark大数据实时平台并处理Hadoop Hive中的数据步骤
- 第 1 节 ： Spark SQL多维分析
- 第 2 节 ： Spark MLlib机器学习
- 第 3 节 ： Spark Graphx图分析
- 第 7 章 ： 深度学习
- 第 8 章 ： 决策树建模方法
- 第 9 章 ： 关联规则分析建模方法
- 第 10 章 ： Mahout机器学习和推荐分析
- 第 11 章 ： 数据分析、建模、挖掘技术方法与案例
- 第 12 章 ： 机器学习建模的案例分析（客户画像与标签分析）
授课教师
博士
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