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       1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學員免費頒發(fā)相關工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。

• 課程信息
  大數(shù)據(jù)分析和挖掘在互聯(lián)網(wǎng)公司中已經(jīng)得到實質(zhì)性的推進和應用，典型的應用場景包括搜索引擎的搜索結果和搜索廣告排序、電商網(wǎng)站的商品推薦和虛假信息檢測、電子郵件服務中垃圾郵件檢測、互聯(lián)網(wǎng)安全公司的病毒和木馬檢測、視頻和新聞分享網(wǎng)站中視頻和新聞推薦、互聯(lián)網(wǎng)金融服務中的用戶信譽評估等。
  特別的場景包裹，社交網(wǎng)絡的火爆可以看成是促使大數(shù)據(jù)技術迅猛發(fā)展的直接驅(qū)動原因。社交網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)大規(guī)模、異構、網(wǎng)狀相連的特征，為大數(shù)據(jù)挖掘提供了更復雜、更有挑戰(zhàn)的案例。在社交網(wǎng)絡中，大數(shù)據(jù)挖掘的應用更是覆蓋了70%左右的場景。經(jīng)典的使用場景諸如好友新鮮事（tweets）智能排序、好友推薦、好友搜索、社交廣告等。
  當前，本地生活服務、O2O、互聯(lián)網(wǎng)金融、企業(yè)級服務等的火爆，更是大數(shù)據(jù)的用武之地，成為成為助推業(yè)務發(fā)展最有效的技術利器和產(chǎn)品設計及運營的思維。
  大數(shù)據(jù)受到廣泛認可，究其原因，主要是如果大數(shù)據(jù)相關技術得到較好的使用，會帶來從服務的訪問量到收入變現(xiàn)能力等關鍵數(shù)據(jù)指標的實質(zhì)提升。以講師親身項目經(jīng)驗為例：一個新的好友推薦算法的上線可能帶來80%以上的“關注量”或者“加好友申請量”的提高；對手機通訊錄匹配算法的優(yōu)化升級，可使手機號對應的社交網(wǎng)絡的用戶帳號匹配量增加55%以上；社交廣告中用戶定向和廣告排序算法的引入，可使廣告收入暴漲100%以上。又如，用戶社交圈智能劃分算法的上線，使很多用戶的三四百個好友被自動合理分到合適的社交圈中，免去他們手動逐個操作的麻煩，提升了用戶體驗，他們評價“真心覺得做到了我的心里”、“給數(shù)據(jù)挖掘跪了”。
• 培訓特色
  大量大數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`案例難點理論講述淺顯易懂數(shù)據(jù)挖掘算法講述會超出傳統(tǒng)教科書的講解范疇，不會贅述具體經(jīng)典算法，而是講述經(jīng)典課本上不會出現(xiàn)的適應大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)挖掘的實用新技術
• 目標收益
  本課程將圍繞大數(shù)據(jù)最本質(zhì)的特點—智能化為主線，從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品思維、數(shù)據(jù)分析重要工具、數(shù)據(jù)挖掘核心技術等層面深入講述
  數(shù)據(jù)挖掘的高階話題，包括有偏數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)流挖掘、在線學習、高級數(shù)據(jù)預處理技術等。同時課程案例豐富，重點從社交網(wǎng)絡圖譜挖掘、推薦引擎等做實站案例講解。該課程使學員：
  理解大數(shù)據(jù)基本概率、理解大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設計思維、理解大數(shù)據(jù)基礎技術架構
  掌握社交圖譜挖掘的一到兩個經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘案例的解決方案
  掌握社交好友推薦中一到兩個經(jīng)典案例的解決方案
  掌握如何搭建一個實用的推薦引擎的方法；
  掌握數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典方法論：數(shù)據(jù)挖掘過程、模型評估標準等
  側重掌握最普遍使用的分類預測技術的方法，
• 培訓對象
• 重點面向產(chǎn)品和技術人員，包括數(shù)據(jù)挖掘工程師、數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)工程師、算法專家、項目經(jīng)理、技術經(jīng)理、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理以及其他具有一定數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗的人員。
• 主題 內(nèi)容
  1.大數(shù)據(jù)時代概述
• 1.1 大數(shù)據(jù)解決的問題是什么？
  1.2 大數(shù)據(jù)公司（部門）的都在做什么？
  1.3 如何建立自己的大數(shù)據(jù)能力？
• 2.數(shù)據(jù)挖掘過程和實用工具使用
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘過程的方法及其思想介紹
  2.2 挖掘工具Weka使用實踐
• 3.深入分類挖掘新技術
• 3.1 產(chǎn)業(yè)實戰(zhàn)中如何研發(fā)一個新的數(shù)據(jù)挖掘算法
  3.2 機器學習算法理論深入
  3.3 常用多模型算法詳解
  3.4 Dynamic Data Mining（DDM）：分而治之的多模型框架研發(fā)過程
  3.5 模型評估高級話題
• 4.深入常用實戰(zhàn)數(shù)據(jù)預處理與有偏挖掘技術
• 4.1 有偏數(shù)據(jù)挖掘
  4.2 高級數(shù)據(jù)預處理實戰(zhàn)策略
• 5.深入在線學習與數(shù)據(jù)流挖掘
• 5.1 在線數(shù)據(jù)流挖掘基本概念
  5.2 數(shù)據(jù)流挖掘的關鍵挑戰(zhàn)
  5.3 兩類經(jīng)典在線流挖掘算法匯總
  5.4 進階：有偏在線數(shù)據(jù)流挖掘的解決方案
  5.5 在線數(shù)據(jù)流挖掘總結
• 6.深入社交圖譜及推薦引擎實戰(zhàn)
• 6.1 推薦引擎解決的問題
  6.2 推薦系統(tǒng)歷史
  6.3 通用推薦引擎基礎架構
  6.4 社會化推薦引擎
  6.5 社會化推薦引擎算法案例講解
  6.6 社交圖譜挖掘介紹
  6.7 社交圖譜挖掘案例講解：好友親密度模型
  6.8 社交圖譜挖掘案例講解：好友自動分組