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1. 大數(shù)據(jù)認(rèn)證培訓(xùn)
   ? 模塊一：大數(shù)據(jù)管理?
   1.1：Cloudera?Hadoop??CCAH?認(rèn)證培訓(xùn)：
   大數(shù)據(jù)時代：Hadoop認(rèn)證變身高薪敲門磚，目前我們正處在大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)要向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”模式轉(zhuǎn)換，Hadoop人才需求很大，但是國內(nèi)外Hadoop人才短缺。國外譬如Oracle，Apple和HP等都不再坐等合適的具有Hadoop技能的應(yīng)聘者上門，而是逐漸采取派遣其員工參加Cloudera的Hadoop培訓(xùn)和認(rèn)證考試。
2. 因為Cloudera目前是全球最成功的Hadoop商業(yè)化運營公司，其在業(yè)界的地位類似于Redhat在Linux的地位。Cloudera所提供Hadoop服務(wù)已經(jīng)持續(xù)了三年，同時也為其在企業(yè)級Hadoop軟件份額是最大的，甚至在Oracle大數(shù)據(jù)一體機(jī)中，采用的Hadoop也是由Cloudera所提供。在過去1年中，通過Cloudera?Hadoop培訓(xùn)的相關(guān)人才是所有Hadoop認(rèn)證人才中最搶手的。
   CCAH?認(rèn)證培訓(xùn)內(nèi)容
   Apache?Hadoop的應(yīng)用案例
   Hadoop分布式文件系統(tǒng)
   Hadoop數(shù)據(jù)載入
   MapReduce
   規(guī)劃Hadoop機(jī)群
   Hadoop安裝和基本配置
   安裝配置Hive，Impala和Pig
   Hadoop客戶端
   高級配置
   Hadoop安全
   管理和調(diào)度作業(yè)
   機(jī)群維護(hù)
   機(jī)群監(jiān)測和排錯
   1.2?大數(shù)據(jù)與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫RDBMS集成
   鑒于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫RDBMS系統(tǒng)在存儲價值數(shù)據(jù)方面目前無可取代的地位，二關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的王者非Oracle莫屬，濤德獨家推出Hadoop大數(shù)據(jù)平臺與Oracle數(shù)據(jù)庫集成培訓(xùn)。
   課程內(nèi)容：
   Oracle大數(shù)據(jù)連接件簡介
   Big?Data?Connector使用
   Oracle?Loader?For?Hadoop
   ?
   模塊二：大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)
   課程內(nèi)容：
   Hadoop基礎(chǔ)
   Pig基礎(chǔ)
   使用Pig進(jìn)行簡單數(shù)據(jù)分析
   使用Pig處理復(fù)雜數(shù)據(jù)
   使用Pig分析處理多數(shù)據(jù)集
   Pig排錯和優(yōu)化
   Hive與Impala基礎(chǔ)
   使用Hive與Impala進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
   數(shù)據(jù)管理
   數(shù)據(jù)存儲與性能
   使用Hive與Impala進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
   Impala如何執(zhí)行查詢/擴(kuò)展及改善性能
   使用Hive分析處理文本數(shù)據(jù)
   Hive優(yōu)化
   擴(kuò)展Hive
   如何選取數(shù)據(jù)分析工具
   
3. 模塊三：大數(shù)據(jù)挖掘
4. 3.1大數(shù)據(jù)環(huán)境下的R數(shù)據(jù)挖掘
   課程內(nèi)容：
   基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘
   常用數(shù)據(jù)挖掘及機(jī)器學(xué)習(xí)算法簡介
   回歸算法
   貝葉斯算法
   ROC分析
   SVM支持向量機(jī)算法基礎(chǔ)
   K-Means算法基礎(chǔ)
   O-Means算法基礎(chǔ)
   R語言基礎(chǔ)
   使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘
5. 3.2?ODM數(shù)據(jù)挖掘
   課程內(nèi)容：
   RDBMS系統(tǒng)管理大數(shù)據(jù)簡介
   安裝ODM
6. 案例介紹：某知名在線金融保險集團(tuán)數(shù)據(jù)挖掘案例?
   2?數(shù)據(jù)分類
   2?Classification?
   數(shù)據(jù)分類模型介紹
   數(shù)據(jù)源配置
   創(chuàng)建與配置聚類模型
   模型測試與比較
   商業(yè)案例分析
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   3?回歸分析
   3?Regression?Models
   回歸分析模型介紹s
   數(shù)據(jù)源配置
   創(chuàng)建與配置回歸模型
   模型測試與比較
   商業(yè)案例分析
   ?
   4?聚類分析
   5Clustering?Models
   回歸分析模型介紹s
   數(shù)據(jù)源配置
   創(chuàng)建與配置聚類模型
   模型測試與比較
   商業(yè)案例分析
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   5?實施異常檢測
   5Anomaly?Detection
   配置檢測模型與算法
   ?
   商業(yè)案例分析
7. 
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