HCIE-Big Data-Data Mining
Huawei Certified ICT Expert-Big Data-Data Mining

 

培训与认证具备通过华为FusionInsight HD或开源技术平台进行大数据端到端建模，解决业务实际问题能力的专家
 

通过认证验证的能力
掌握大数据挖掘主流技术和复杂数据挖掘方法，具备通过华为FusionInsight HD或开源技术平台进行大数据端到端建模，解决业务实际问题的能力，实现数据蕴含的商业价值变现
 

建议掌握的知识
数据挖掘数理知识；数据挖掘平台工具；爬虫技术；ETL技术；常用数据挖掘算法；模型评估；Spark Mllib；华为机器学习服务；FusionInsight Miner；大数据架构和大数据治理等
 

面向对象
希望向AI和行业大数据领域发展的技能提升人员； 希望成为数据挖掘专家的人员

认证前提
建议具备扎实的数理统计知识和计算机知识； 建议5年以上相关工作经验

考试科目
考试代码    认证考试
H13-731    HCIE-Big Data-Data Mining（笔试）
H13-732    HCIE-Big Data-Data Mining（实验）
H13-733    HCIE-Big Data-Data Mining（面试）
 

培训目标

完成该项目培训后，您将能够：
（1）掌握数据挖掘方法
（2）掌握FusionInsight MRS使用方法
（3）掌握Spark MLlib使用方法
 

培训对象

大数据开发工程师、大数据分析工程师、大数据挖掘工程师
 

入学要求

了解大数据组件、了解python语言
 

培训内容

1.数据挖掘介绍
数据挖掘概述；数据挖掘流程；数据、属性和度量；数据挖掘开发工具；数据挖掘学习路径
2.预备知识(Data Mining)2-1
矩阵和线性代数；概率论和数理统计；信息熵与基尼系数；最优化
3.预备知识(Data Mining)2-2
Python语言基础；数据采集与爬虫；数据可视化
4.数据预处理2-1
数据抽取、转换和加载；数据清洗
5.数据预处理2-2
数据清洗；特征处理
6.特征选择与降维-特征选择
特征选择概述、Filter、Wrapper、Embedded、其他方法和特征扩增
7.特征选择与降维-降维
降维导入、PCA、LDA、LLE、SVD
8.有监督学习-理论-2-1
有监督学习的预备知识；线性回归；逻辑回归；KNN
9.有监督学习-理论-2-2
朴素贝叶斯；SVM；决策树；集成算法
10.有监督学习-实验-2-1
随堂实验
11.有监督学习-实验-2-2
随堂实验
12.无监督学习-理论
无监督学习概念与导入；聚类算法；关联算法
13.无监督学习-实验
随堂实验
14.模型评估与优化
模型评估与优化预备知识；最优化模型；模型评估与选择；正则化
15.数据挖掘综合应用-理论
数据挖掘的流程；综合应用的案例分析
16.数据挖掘综合应用-实验
随堂实验
17.Spark MLlib数据挖掘-2-1
Spark MLlib基础入门；Spark MLlib基础统计分析；Spark MLlib特征提取和转换
18.Spark MLlib数据挖掘-2-2
Spark MLlib分类与回归；Spark MLlib聚类与降维；Spark MLlib关联规则与推荐算法；Spark MLlib评估矩；随堂实验
19.华为云机器学习服务MLS
华为MLS服务介绍；申请华为MLS服务；创建华为MLS工作流；典型算法的应用；机器学习平台FusionInsight Miner
20.大数据挖掘思路和案例&大数据架构和大数据治理
大数据挖掘通用思路；数据挖掘案例；什么是大数据架构；大数据架构在大数据中的重要性；大数据架构师所具备的能力；如何构建大数据架构平台；大数据治理系统整体架构；大数据治理关键要素；如何规划企业数据；企业大数据治理模型；大数据治理案例
21.大数据挖掘综合实验-1
房价售价预测
22.大数据挖掘综合实验-2
信用违约预测；使用Logistic Regression建模；使用RandomForest建模
23.大数据挖掘综合实验-3
犯罪类型预测；使用GBTD算法；使用随机森林算法
24.大数据挖掘综合实验-4
分类模型；使用决策树；使用随机森林；使用梯度提升