实战 \掌握Spark机器学习库 大数据开发技能更进一步
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掌握Spark机器学习库 大数据开发技能更进一步

兼顾机器学习算法&常见业务场景 整合机器学习&大数据

掌握Spark机器学习库 大数据开发技能更进一步

难度 中级 ·
时长 9小时30分钟 ·
学习人数 126 ·
综合评分 10.00分
¥ 199.00

掌握Spark机器学习库 大数据开发技能更进一步

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掌握Spark机器学习库 大数据开发技能更进一步
“大数据时代”已经不是一个新鲜词汇了,随着技术的商业化推广,越来越多的大数据技术已经进入人们的生活。与此同时,大数据技术的相关岗位需求也越来越多,更多的同学希望向大数据方向转型。本课程主要讲解Spark机器学习库,侧重实践的讲解,同时也以浅显易懂的方式介绍机器学习算法的内在原理。学习本课程,可以为想要转型大数据工程师或是入行大数据工作的同学提供实践指导作用。欢迎感兴趣的小伙伴们一起来学习。
Wotchin

全栈工程师

兼顾常见业务场景&算法 整合大数据&机器学习

算法
  • 统计学
    数据可视化
  • 矩阵运算
    分类算法
  • 聚类算法
    降维算法
实例
  • • 房价预测与分析
  • • 让机器识别不同的鸢尾花
  • • Spark实战聚类算法
  • • Spark实战推荐系统
Spark机器学习
  • 机器学习算法功用
  • 有竞争力的实践操作能力
  • 机器学习处理大数据

更贴近后端开发的讲解 让你迅速掌握Spark机器学习库

侧重实践 ,解决实际问题; 浅显易懂, 讲述内在原理
注重实践
介绍MLlib与ML
实战环境搭建
打包与运行
常用方法的讲解
原创案例
构建Wordcount程序
实现图表
实现相关系数
文本情感预测
实用技能
Spark shell
数据可视化
实践向量的使用
实践矩阵的使用
学习统计分析
算法知识
回归算法
分类算法
聚类算法
降维算法
···

案例+原理+代码 聚焦Spark核心技术

回归技术本身 揭开代码后面的奥秘
  • Spark 函数式编程:深入理解Spark编程的方法

  • Spark 机器学习库:大数据工程师的必修科目

  • 数据可视化:使用Echarts实现分析结果可视化

  • 机器学习算法:理论分析+方法实践,以工程角度讲解
    及实用性进行讲解

  • 数据统计学习:便于用Spark完成高效的统计分析,
    并生成报表展示

物超所值的Spark大数据课程

专注Spark的机器学习库进行讲解

最新实践例证代码,
新鲜度高于网上现有源码

多个案例+多重原理讲解,
对Spark的方方面面进行说明

更丰富的扩展,更贴近实际,
支持更复杂功能

学员专享增值服务

问答专区

关于课程的问题都可在问答区随时提问,讲师会进行
集中答疑

源码开放

课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知
识自行修改、优化

适合人群

想转型大数据工程师or算法工程师/刚转型做大数据开发/技术栈不丰富/
想进一步获得职场竞争力的同学,这门课适合你来学习。

技术储备要求

具备Spark基础,Scala编程基础,
对大数据有一定的了解,了解一定数学知识

万事俱备 只等你来

  • licslan

    2倍速度观看 听起来也很清晰 哈哈 讲的挺好的 希望老师后面也能带来spark streaming 整合ML/graphx 的实战 或是 flink 整合 ml 的课程 好像目前flink对于机器学习的支持没有spark好勒

  • tkestee

    总体来讲课程还是非常不错的,讲解的内容也比较实用,言简意赅,尤其是每一个算法都有对应的例子补充,这样才能更好地理解算法的用途嘛!比枯燥地讲算法强的多,手动点个赞!不过,也是需要多思考才能真正消化,我打算多看几遍,嗯,先就这样吧。

  • 慕虎9012390

    看了前几章,感觉内容还是很实用的,讲的也挺清晰。写了几年的业务代码,数学方面感觉都忘得差不多了,本以为听起来会很费力,但是目前来说接受得还不错!期待快点更新!!!

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