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課時一：概念綜述
1.大數(shù)據(jù)的定義由來和原因
1.大數(shù)據(jù)的6V特征
1.從數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫到大數(shù)據(jù)
1.大數(shù)據(jù)相關技術和處理

課時二：Hadoop生態(tài)圈、spark生態(tài)圈、搜索引擎概述
1.hadoop：HDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive等
1.spark：scala、spark-SQL、spark-Streaming等
1.搜索引擎：lucene（solr）、ES
1.并發(fā)的機器學習工具：R-hadoop、spark-MLLIB、 spark-R、pyspark

課時三：存儲在hbase中的數(shù)據(jù)
1.NoSQL（key-value）
1.Hbase：安裝
1.行鍵與列簇
1.如何利用Hbase的特點存儲數(shù)據(jù)
1.應用程序如何訪問Hbase中的數(shù)據(jù)
1.數(shù)據(jù)遷移：sqoop
1.Hbase的應用場景

課時四：Hive：為用SQL的開發(fā)者留的活路
1.Hive：安裝（單用戶與多用戶）
1.Hive：基本操作
1.Hive：與典型的關系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別
1.如果“想慢”，你可以這樣…（不恰當使用hive的案例介紹）
1.Hive的應用場景

課時五：Spark各組件在衛(wèi)生領域的應用
1.Hadoop*的特點是什么？
1.Spark概述與安裝
1.Scala：你可以一直“點”下去
1.RDD：“映射”、“轉(zhuǎn)換”解決一切
1.spark-SQL
1.spark-streaming
1.spark的其他組件
1.應用場景

課時六：機器學習算法介紹—I
1.綜述（人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、機器智能、大數(shù)據(jù)：這些詞的確切含義）
1.監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習與強化學習
1.工具：R、Python等
1.決策樹詳解（熵、貪心法、連續(xù)的和離散的）
1.神經(jīng)網(wǎng)絡詳解（神經(jīng)元、激勵函數(shù)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的BP算法，其他神經(jīng)網(wǎng)絡）

課時七：機器學習算法介紹—II
1.關聯(lián)規(guī)則詳解（頻繁項集、Apriori、支持度、置信度）
1.聚類詳解（k-means、k-medoid）
1.常見算法的簡述（Na?ve-Bayes、k-NN、HMM、SVM等）