大數據智能分析和挖掘在互聯網中的實戰案例培訓課程

1.大數據時代概述

1.1 大數據解決的問題是什么？
1.2 大數據公司（部門）的都在做什么？
1.3 如何建立自己的大數據能力？

2.數據挖掘基礎及Weka 工具使用

2.1 數據挖掘過程與挖掘工具Weka使用實踐
2.2 數據挖掘模型評估方法
2.3 數據挖掘的模型評估指標

3. 如何研發大數據算法：以數據分類挖掘新技術為例

3.1 工業界應用舉例
3.2 分類挖掘原理探索：經典的單模型方法
3.4 多模型重要算法匯總
3.5 如何研發一個新的數據挖掘算法：案例講解

4.以大數據挖掘為中心的推薦引擎實戰

4.1 推薦引擎解決的問題
4.2 推薦系統歷史
4.3 通用推薦引擎基礎架構
4.4 社會化推薦引擎
4.5 社會化推薦引擎算法案例講解

5.以大數據為中心的社交網絡應用挖掘實戰

5.1 社交圖譜挖掘介紹
5.2 社交圖譜挖掘案例講解：好友親密度模型
5.3 社交圖譜挖掘案例講解：好友自動分組

6.以大數據為中心的瀏覽型和金融支付保險型互聯網應用的數據挖掘實戰

6.1 互聯網應用的分類
6.2 流量型應用中的大數據應用實例

7.學員問題解答

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