In dieser 2-tägigen Schulung "Hadoop & Mahout – Vertiefungs-Workshop" lernen Sie das leistungsstarke Hadoop Distributed File System (HDFS) kennen und erhalten einen Überblick über Data Mining Methoden und deren Anwendung in Mahout. Sie führen praktische Übungen zu Naive Bayes, Klassifikations-Methoden, Cluster-Methoden und Warenkorb-Analysen durch. Zudem bearbeiten Sie eigenständig eine komplexe Aufgabenstellung und erhalten eine Zusammenfassung der Ergebnisse.
Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.
In dem ersten Modul wird die Hadoop-Sandbox vorgestellt und gemeinsam evaluiert.
Das Kernstück von Hadoop ist ein leistungsstarkes, robustes und extrem skalierbares Dateisystem. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Elemente für den Datenaustausch mit HDFS evaluiert.
Es wird ein Überblick über die Data Mining Methoden und ihre Anwendungsmöglichkeiten für die Analyse und Vorhersage gegeben. Es wird ihre Umsetzung bzw. Entsprechung in Mahout vorgestellt.
Die Teilnehmer machen sich mit der Mining Methode Naive Bayes vertraut und wenden sie in unterschiedlichen Aufgabenstellungen an.
Die Teilnehmer machen sich mit der Mining Methode Klassifikation vertraut und wenden sie in unterschiedlichen Aufgabenstellungen an.
Die Teilnehmer machen sich mit der Mining Methode des Clusterings vertraut und wenden sie in unterschiedlichen Aufgabenstellungen an.
Die Teilnehmer machen sich mit dem Ansatz für Warenkorbanalysen vertraut und wenden diesen in unterschiedlichen Aufgabenstellungen zur Ableitung von Empfehlungen an.
Die Teilnehmer bearbeiten eigenständig eine vollständige Aufgabenstellung.
Zum Abschluss werden die Ergebnisse zusammengefasst und die durchgeführten Übungen auf ihre Praxistauglichkeit bewertet.
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Zuletzt aktualisiert am 06.12.2023.
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