今天所產生的數據比過去幾年所產生的數據大好幾個數量級，企業有了能夠輕松訪問和分析數據以提高性能的新機會，如何從數據中獲取價值顯得尤為重要，也是大數據相關技術急需要解決的問題。大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。數據建模不僅僅是任意組織數據結構和關系，還必須與最終用戶的需求和問題聯系起來，并提供指導，幫助確保正確的數據正確使用正確的方法獲得正確的結果.生命科學作為21世紀最重要的科學分支之一，高性能計算在生命科學的研究和發展中起了非常重要的作用。目前，高性能計算在生命科學領域中的應用主要包括：基因測序，分子動力，虛擬篩選。而對于高性能計算在生命科學領域的主要作用是對實驗儀器測量數據處理和分析，分子動力學模擬以及計算機輔助藥物設計類計算。隨著人類基因組計劃的相繼完成，以及各種模式的生物基因組計劃的實施，基因測序技術也在不斷發展。同時，關于生物基因組序列的海量數據不斷涌現，因此就需要用通過高性能計算對這些數據加以整理和存儲。實驗儀器測量數據處理和分析，首先通過實驗儀器對生物分子進行測量，使用一些后處理軟件對原始的大量數據進行處理和分析，然后對序列數據進行同源及相似性搜尋、比對、序列分析、遺傳發育分析等，應用軟件數量巨大，各種軟件在同源性分析算法上各有特點，最常用的有BLAST，FASTA，HMMER，ClustalW，DNASTAR，PHYLIP，PAML，PAUP，T-Coffee，EMBOSS等。有對蛋白質分子進行研究的三維冷凍電鏡方法及結構解析軟件EMAN，SPIDER;利用Xray方法測量用軟件CCP4、ARP/wARP，CNS進行解析等;質譜儀測序以及后續處理軟件tandom(X!tandom)等。分子動力學模擬是在原子水平上利用牛頓經典力學方程模擬分子的運動，隨著高性能計算能力的提高，分子動力學模擬已經成為生物大分子理論研究的有力工具，目前，用于分子動力學模擬的主要軟件有AMBER ，Charmm，NAMD，Gromacs等，這類應用非常適合大規模并行。計算機輔助藥物設計是根據受體的結構是否已知，分為直接藥物設計和間接藥物設計。通過分子模擬軟件分析結合部位的結構性質。然后運用數據庫搜尋或者全新藥物分子設計技術識別得到分子形狀和理化性質與受體作用位點相匹配的分子，合成并測試這些分子的生物活性，經過幾輪的循環，就可以發現新的先導化合物。因此，計算機輔助藥物設計大致包括活性點位分析法，數據庫搜尋，全新藥物設計。根據計算方法的不同分剛性對接、半柔性對接和柔性對接，應用軟件有DOCK ，AutoDock，FlexX，Discovery Studio，ZDOCK，RDOCK，MORDOR等。對海量研究數據的生命科學領域計算，北鯤云可以提供完整的行業解決方案。不僅如此，北鯤云超算平臺預安裝了300多款軟件，研究人員在北鯤云超算平臺可以根據自身的研究需要，隨時啟用已經安裝好的軟件，方便快捷。北鯤云超算平臺采用公有云計算資源，最新的CPU及GPU資源，最高可申請100000CPU核心,滿足不同應用軟件對高性能計算資源的不同需求。

目標

1.掌握大數據建模分析與使用方法。

2.掌握大數據平臺技術架構。

3.掌握國內外主流的大數據分析與BI商業智能分析解決方案。

4.掌握大數據分析在搜索引擎、廣告服務推薦、電商數據分析、金融客戶分析方面的應用。

5.掌握主流的基于大數據Hadoop和Spark、R的大數據分析平臺架構和實際應用。

6.掌握基于Hadoop大數據平臺分布式系統平臺應用，以及商業和開源的數據分析產品加上Hadoop平臺形成大數據分析平臺的應用剖析。

7.掌握常見的機器學習算法。

計劃

第一天

? ? 一、大數據概述

1.大數據及特點分析

2.大數據關健技術

3.大數據計算模式

4.大數據應用實例? ?

? ? 二、大數據處理架構Hadoop

1.Hadoop項目結構

2.Hadoop安裝與使用

3.Hadoop集群的部署與使用

4.Hadoop 代表性組件??

1.Hadoop Single Node Cluster

2. Hadoop Multi Node Cluster

? ? 三、分布式文件系統HDFS? ?

1.HDFS體系結構

2.HDFS存儲

3.HDFS數據讀寫過程? ?

1.創建與查看HDFS目錄

2.從本地計算復制文件到HDFS

3.將HDFS文件復制到本地計算機

4.復制與刪除HDFS文件

5.Hadoop HDFS Web瀏覽HDFS

? ? 四、分布式數據庫HBase? ?

1.HBase訪問接口

2.HBase數據類型

3.HBase實現原理

4.HBase運行機制

5.HBase應用? ?

第二天

? ? 五、MapReduce

1.MapReduce體系結構

2.MapReduce工作流程

3.資源管理調度框架YARN

4.MapReduce應用? ?

? ? 六、Spark

1.Spark生態與運行架構

2.Spark SQL

3.Spark部署與應用方式??

1.?Spark 安

2.本地運行pyspark程序

3.在Hadoop YARN 運行pyspark

4.Spark Web UI

? ? 七、IPython Notebook運行Python Spark程序??

1.Anaconda

2.IPython Notebook使用Spark

3.使用IPython Notebook在Hadoop YARN模式運行? ?

1.在不同模式運行IPython Notebook運行Python Spark命令

2.Python 程序開發

? ? 八、Python Spark集成開發環境? ?

1.Python Spark集成開發環境部署配置

2.Spark數據分析庫MLlib的開發部署??Spark MLlib應用程序示例

第三天

? ? 九、Python Spark決策樹二分類與多分類? ?

1.決策樹原理

2.大數據問題

3.決策樹二分類

4.決策樹多分類? ? 1.搜集數據

2.數據準備：導入并轉換數據、提取特征字段、提取標簽

3. Python Spark建模，訓練模型

4.預測數據

5.評估數據，給出評價指標并得到評估結果

? ? 十、Python Spark支持向量機

1.支持向量機SVM 原理與算法

2.Python Spark SVM程序設計??

1.數據準備

2.建立SVM模型，訓練模型

3.評估參數并找出最優參數

4.根據模型進行預測

? ? 十一、Python Spark 貝葉斯模型? ?

1.樸素貝葉斯模型原理

2.Python Spark貝葉斯模型程序設計

1.建模貝葉斯模型，并進行對參數估計

2.訓練模型，得到最優參數

3.根據模型進行預測

? ? 十二、Python Spark邏輯回歸

1.邏輯回歸原理

2.Python Spark邏輯回歸程序設計??

1.Python Spark邏輯回歸建模

2.根據模型進行分類

第四天

? ? 十三、Python Spark回歸分析

1.大數據分析

2.數據集介紹

3.Python Spark回歸程序設計? ?

1.數據準備

2.訓練回歸模型

3.建立評估指標

4.訓練回歸模型，并找到最優參數

5.根據模型進行預測

? ? 十四、Spark ML Pipeline 機器學習流程分類

1.機器學習流程組件：StringIndexer、OneHotEncoder、VectorAssembler等

2.使用Spark ML Pipeline 機器學習流程分類程序設計??

1.數據準備

2.建立機器學習Pipeline流程

3.使用Pipeline流程訓練

4.使用PipelineModel預測

5.評估模型準備率

? ? 十五、Python Spark 創建推薦引擎??

1.推薦算法

2.推薦引擎大數據分析使用場景

3.推薦引擎設計? ?

1.搜索數據

2.準備數據

3.訓練模型

4.使用模型進行推薦

? ? 十六、項目實踐

1.日志分析系統與日志挖掘項目實踐

a、Hadoop，Spark，ELK技術構建日志數據倉庫

b、互聯網微博日志分析系統項目

1.推薦系統項目實踐

a、電影數據分析與個性化推薦關聯分析項目

人工智能是產業變革的基石，對于不同行業和場景的智能化改造將成為未來趨勢。安防金融、醫療、汽車制造業、智能家居、凈水器維修等領域都是人工智能的發展方向。未來幾年人工智能有望在語音識別、工業、輔助醫療、服務機器人、無人駕駛、虛擬現實等前沿領域嶄露頭角，千億級市場盛宴將開啟。由中國人工智能學會、北京工業大學主辦的中國人工智能院長與名師論壇在線舉行。國務院參事、中國人工智能學會理事長、中國工程院院士戴瓊海，中國人工智能學會常務理事、北京工業大學副校長喬俊飛出席開幕式并代表主辦單位致辭。中國人工智能學會副理事長、中科院自動化所副所長劉成林擔任主論壇主持嘉賓。《藍皮書》認為，認知是人類智能的重要表現，其基石和燃料是規范化的知識（如概念、屬性和關系等），基于規范化知識就可形成對學習對象的理解和分類。如13世紀末雷蒙·盧爾提出的“知識樹”和萊布尼茲提出的“人類知識字母表”就是對知識進行規范的一種努力。對人工智能所涵蓋內容分類越細致周全，明晰不同內容之間的邊界和聯系，對人工智能的理解就越清晰純凈。為此，需要對人工智能不同知識概念有序組織起來，形成規范化的圖景，由此由點到線、由線到面、由面到體，明晰人工智能宏大復雜的知識網絡，《藍皮書》即為實現這一目標的重要嘗試，對人工智能知識點全景化凝練。《藍皮書》回顧了人工智能于1956年在達特茅斯啟航后，因為英國政府20世紀70年代發布“萊特希爾（Lighthill）報告”和20世紀80年代神經網絡模型能力受限，使得當時人們對人工智能研究產生了質疑，人工智能發展隨即兩次先后墜入了低谷。人工智能兩次進入發展冬天的本質原因在于人們對人工智能期望過大以及對新生事物的未來發展前景難以預測，當時人工智能理論和方法未能產生所承諾的重大影響又進一步影響了人工智能的研究環境。回顧這些發展歷程中的主要挫折，不難發現，當與信息環境的變化趨勢不符時，往往就會導致失敗。促使人工智能變化的動力既有來自人工智能研究的內部驅動力，也有來自信息環境與社會目標的外部驅動力，兩者都很重要，但相比之下，往往后者的動力更加強大。作為一種使能技術，人工智能天然具有與其他學科研究進行交叉的秉性，從這個意義而言，人工智能可謂“至小有內涵，至大可交叉”。 因此，人工智能研究本身以及人工智能人才培養需要融合來自神經科學、腦科學、物理學、數學、電子工程、生物學、語言學、認知學等方面的知識，從而使得研究本身能夠解決更復雜問題、所培養人才能夠應對復雜問題挑戰。此外，《藍皮書》還對計算機課程體系發展中人工智能知識點演變脈絡進行了梳理，展示了人工智能知識體系從強調程序設計、到算法研究以及功能實現的變化過程。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据时代的发展的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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