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发表于 2015-9-17 16:14:00
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5、【Designing and Building Big Data Applications】（数据建模）
课时：4天
学习运用Apache Hadoop和企业数据枢纽中的关联工具来分析和解决实际问题，
你会遍历其设计和创建的整个过程，包括数据导入，决定恰当的文件格式来存储，
处理预存的数据，及用一个容易理解消化的形式向最终用户呈现结果。
这门4天的课程面向那些需要研发高度业务相关的应用的数据家。
【课程内容】
1、定义使用Data Sets,Metadata管理、Apache Avro、Avro Schemas演变
2、什么是the Kite SDK ,Fundamental Data Module基础概念Concepts，用Kite SDK创建新数据组
3、用Apache Sqoop输入关系数据，基本输入、限制结果、提升Sqoop性能、Sqoop 2
4、用Apache Flume捕获数据，Flume自定义组开发、使用Flume自定义拦截器写Avro对象
5、采用Apache Oozie管理工作流，定义Oozie工作流，验证、封包、部署，Oozie的Hue用户界面
6、用Apache Crunch处理数据管道，对比Crunch和Java mapreduce，应用Crunch projects，Crunch API的工具分级
7、使用Apache Hive里的表格，Basic Query Syntax,在Hive里采用RegexSerDe
8、开发用户定义功能，实现一个用户定义功能，用Impala执行互动式查询，数据和元数据管理
9、理解Cloudera Search，Search架构、支持的文件格式
10、用Cloudera Search创建索引，Collection and Schema Management，Morphlines
11、Solr Query Sybtax,采用Hue创建搜索UI，通过JDBC访问Impala,用Impala和Search增强定制的web应用
【学员基础】
该课程最适合需要使用Hadoop及其相关工具来解决现实问题的程序员、工程师和架构师。
学员应该预先参加过cloudera的Apache Hadoop程序员培训或有相当的实践经验。
需要良好的Java知识，熟悉Linux。SQL经验会有帮助。
【授课形式】
案例教学+上机实践
6、【Cloudera Introduction to Data Science】(数据科学家)
课时：3天
数据科学家创建信息平台来提出和回答以前不敢想象的问题。
学习数据学如何帮助公司降低成本，提升利润，改进产品，留住客户和发现新机会。
这门3天的课程姜帮助学员理解数据科学家做什么，他们解决什么问题，
在不同的行业里他们解决实际问题的方法。
【课程内容】
1、使用案例：金融、零售、广告业、电信和公用事业、医疗和药品
2、项目周期里的步伐、实验场景介绍
3、数据采集：数据源、采集技术
4、评估输入数据：数据格式、数据质量、数据数量
5、数据转型：匿名化、文件格式转换、联结数据组
6、数据分析和统计模式：统计与概率的关系、描述性统计、统计推断
7、机械学习基础：机械学习的3C、Naive Bayes分类器、数据和算法的重要性
8、推荐系统简介：什么是决策系统、协同过滤的类型、推荐系统的局限
9、Apache Mahout是什么（不是什么），可用性和安装、使用Mahout基于条目的推荐系统
10、用Apache Mahout实现推荐系统：二值、数值偏好的相似性度量，打分
11、实验和评估、产品部署及更多
【学员基础】
该课程适合有Apache Hadoop基本知识如HDFS、
MapReduce、Hadoop Streaming和Apache Hive的开发人员、数据分析师和统计师。
学员应熟练脚本语言：建议熟练Python，而Perl或ruby只需熟悉即可。
【授课形式】
案例教学+上机实践
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发表于 2015-9-16 15:03:10
