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大数据开发性能调优

1、深入Java性能调优
2、JAVA企业级开放必备高级技术(Weblogic Tomcat集群 Apach集群)
3、大数据高并发系统架构实战方案(LVS负载均衡、Nginx、共享存储、海量数据、队列缓存 )
4、大数据高并发服务器实战教程

Mahout-机器学习框架

1、数据降维—主成分分析和因子分析
2、数据挖掘常用方法及算法(回归分析、分类、聚类等)
3、数据挖掘分析工具
4、Mahout支持的算法、安装、配置及测试
5、Mahout K-means聚类分析、逻辑回归分类预测、朴素贝叶斯分类
6、推荐系统的概念及分类
7、协同过滤推荐算法概念、分类及应用
8、实战:实现基于Mahout的电影推荐系统
9、Hadoop综合实战-文本挖掘项目

Spark Mllib-机器学习框架

1、Spark MLlib基础入门
2、Spark MLlib矩阵向量
3、Spark MLlib线性回归算法
4、Spark MLlib逻辑回归算法
5、Spark MLlib贝叶斯分类算法
6、Spark MLlib决策树算法
7、Spark MLlib KMeans聚类算法
8、Spark MLlib FPGrowth关联规则算法
9、Spark MLlib协同过滤推荐算法
10、Spark MLlib神经网络算法

分布式网络爬虫

1、第一个爬虫
2、多线程、多进程的爬虫
3、分布式数据库 Mongo HBase 及 Redis 的使用
4、爬虫任务调度、分布式爬虫
5、PageRank、动态重排技术
6、更有效率的爬取:利用网站的分布式部署及应对反爬
7、表单登录、动态页面抓取
8、Scrapy
9、Scrapy进阶
10、网页排重
11、验证码识别与微博数据抓取
12、正文提取
13、文本分类
14、搜索引擎原理及应用

Python数据分析与数据挖掘

1、Python数据分析与挖掘技术基础
2、Python数据可视化分析实现
3、Python数据清洗、集成与变换
4、数据转换、属性构造、数据规约
5、文本挖掘
6、文本相似度分析
7、Python数据分析与挖掘实战 上
8、Python数据建模与分类实现 下
9、Python数据分析与挖掘聚类实现与回归分析
10、Python数据分析与挖掘实战
11、Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训上
12、Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训下

R语言数据分析与数据挖掘

1、R语言快速入门
2、R语言数据对象
3、数据读入
4、数据基本管理
5、描述性统计分析
6、R语言绘图基础之常用参数设置
7、R语言绘图基础之低级绘图函数
8、R语言绘图基础之高级绘图函数
9、R语言绘图高级篇之ggplot2包
10、R语言绘图高级篇之交互式绘图
11、玩转shiny--快速搭建数据挖掘平台
12、R语言之数据探索
13、R语言模型
14、数据挖掘可视化工具:Rattle

深度神经网络

1、机器学习基础
2、常用软件集合和环境配置
3、数据分组和关联分析算法
4、分类器
5、神经网络
6、稀疏自编码器
7、数据预处理
8、Softmax回归
9、深度网络简介
10、自编码算法(AE)
11、大型图片处理
12、编程实战

基于金融行业的大数据挖掘/分析实战

1、Python与金融应用概述
2、Python的基本数据类型与数据结构
3、Python数据可视化
4、金融时间序列分析
5、输入输出操作
6、提升Python效率
7、数学工具
8、随机分析随机分析
9、使用Python操作Excel
10、Python面向对象编程与图形用户界面


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