1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
       2、培训结束后,授课老师留给学员联系方式,保障培训效果,免费提供课后技术支持。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，端海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，端海的证书受到广泛认可。

• 目标收益
  本课程将围绕大数据最本质的特点—智能化为主线，从大数据的产品思维、数据分析重要工具、数据挖掘核心技术等层面深入讲述
  数据挖掘的高阶话题，包括有偏数据挖掘、数据流挖掘、在线学习、高级数据预处理技术等。同时课程案例丰富，重点从社交网络图谱挖掘、推荐引擎等做实站案例讲解。该课程使学员：
  理解大数据基本概率、理解大数据产品设计思维、理解大数据基础技术架构
  掌握社交图谱挖掘的一到两个经典数据挖掘案例的解决方案
  掌握社交好友推荐中一到两个经典案例的解决方案
  掌握如何搭建一个实用的推荐引擎的方法；
  掌握数据挖掘的经典方法论：数据挖掘过程、模型评估标准等
  侧重掌握最普遍使用的分类预测技术的方法，
• 培训对象
• 重点面向产品和技术人员，包括数据挖掘工程师、数据分析师、大数据工程师、算法专家、项目经理、技术经理、数据产品经理以及其他具有一定数据挖掘经验的人员。
• 课程大纲
  
• 主题 内容
  1.大数据时代概述
• 1.1 大数据解决的问题是什么？
  1.2 大数据公司（部门）的都在做什么？
  1.3 如何建立自己的大数据能力？
• 2.数据挖掘过程和实用工具使用
• 2.1 数据挖掘过程的方法及其思想介绍
  2.2 挖掘工具Weka使用实践
• 3.深入分类挖掘新技术
• 3.1 产业实战中如何研发一个新的数据挖掘算法
  3.2 机器学习算法理论深入
  3.3 常用多模型算法详解
  3.4 Dynamic Data Mining（DDM）：分而治之的多模型框架研发过程
  3.5 模型评估高级话题
• 4.深入常用实战数据预处理与有偏挖掘技术
• 4.1 有偏数据挖掘
  4.2 高级数据预处理实战策略
• 5.深入在线学习与数据流挖掘
• 5.1 在线数据流挖掘基本概念
  5.2 数据流挖掘的关键挑战
  5.3 两类经典在线流挖掘算法汇总
  5.4 进阶：有偏在线数据流挖掘的解决方案
  5.5 在线数据流挖掘总结
• 6.深入社交图谱及推荐引擎实战
• 6.1 推荐引擎解决的问题
  6.2 推荐系统历史
  6.3 通用推荐引擎基础架构
  6.4 社会化推荐引擎
  6.5 社会化推荐引擎算法案例讲解
  6.6 社交图谱挖掘介绍
  6.7 社交图谱挖掘案例讲解：好友亲密度模型
  6.8 社交图谱挖掘案例讲解：好友自动分组