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【快班】黃美靈的Spark ML機器學習實戰
此課程所屬 【hadoop大數據工程師職業方向】, 【人工智能職業方向】, 【數據分析師專業方向】專業,報名專業套餐,可享受0元學習特惠!點擊了解詳情
隨報隨學 共10課 ★☆☆
開課時間 課程周期 難易度
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模型 算法 基礎 機器學習 Spark
課程介紹
本課程主要講解基于Spark 2.x的ML,ML是相比MLlib更高級的機器學習庫,相比MLlib更加高效、快捷;ML實現了常用的機器學習,如:聚類、分類、回歸等算法。本課拒絕枯燥的講述,將循序漸進從Spark2.x的基礎知識開始,然后再透徹講解各個算法的理論、詳細展示Spark實現,最后均會通過實例進行解析實戰,幫助大家真正從理論到實踐全面掌握Spark ML分布式機器學習。

通過該課程的學習,同學們可以全面掌握Spark ML機器學習,進而能夠在實際工作中進行ML的應用開發和定制開發。且該課程優異畢業生均可獲得老師內推機會,職位:數據挖掘工程師,就職企業:久邦數碼、唯品會、騰訊等。掌握技術,高薪就業,課程等待你的加入!
課程大綱
第一課 Spark ML基礎入門
1、Spark介紹
2、Spark ML介紹
3、課程的基礎環境
4、Spark SparkSession
5、Spark Datasets操作
6、Datasets操作的代碼實操

第二課 Spark ML Pipelines(ML管道)
1、Pipelines的主要概念
2、Pipelines實例講解
3、ML操作的代碼實操
4、使用 ML Pipeline 構建機器學習工作流案例展示
5、實例的代碼實操

第三課 Spark ML數學基礎
1、ML矩陣向量計算
2、分類效果評估指標及ML實現詳解
3、交叉-驗證方法及ML實現詳解
4、實例的代碼實操

第四課 Spark ML特征的提取、轉換和選擇
1、特征的提取及ML實現詳解
2、特征的轉換及ML實現詳解
3、特征的選擇及ML實現詳解
4、實例的代碼實操

第五課 Spark ML線性回歸/邏輯回歸算法
1、線性回歸算法
2、邏輯回歸算法
3、ML回歸算法參數詳解
4、ML實例
5、實例的代碼實操

第六課 Spark ML決策樹/隨機森林/GBDT算法
1、決策樹算法
2、隨機森林算法
3、GDBT算法
4、ML樹模型參數詳解
5、ML實例
6、實例的代碼實操

第七課 Spark ML KMeans聚類算法
1、KMeans聚類算法
2、ML KMeans模型參數詳解
3、ML實例
4、實例的代碼實操

第八課 Spark ML LDA主題聚類算法
1、LDA主題聚類算法
2、ML LDA主題聚類模型參數詳解
3、ML實例
4、實例的代碼實操

第九課 Spark ML協同過濾推薦算法
1、協同過濾推薦算法
2、ML協同過濾分布式實現邏輯
3、ML協同過濾源碼開發
4、實現實例
5、實例的代碼實操

第十課 大型案例:基于Spark的推薦模型開發
1、案例背景
2、架構設計
3、數據準備
4、模型訓練
5、模型預測
6、腳本封裝
授課講師
黃美靈,Spark愛好者,現從事移動互聯網的計算廣告和數據變現工作,專注Spark機器學習在計算廣告中的研究和實踐。現著有:《Spark MLlib機器學習:算法、源碼及實戰詳解》
CSDN博客專家:http://blog.csdn.net/sunbow0
課程環境
Spark2.0, Spark2.1, Spark2.2
授課對象
對spark有興趣,有志從事數據分析,數據挖掘工作方向的朋友
收獲預期
通過該課程的學習,同學們可以全面掌握Spark2.0 ML機器學習,進而能夠在實際工作中進行ML的應用開發和定制開發。該課程優異畢業生均可獲得老師內推機會,職位:數據挖掘工程師,就職企業:久邦數碼、唯品會、騰訊等。
課程學費
學費:400元(固定學費:300元 + 逆向學費:100元)
新穎的課程收費形式:“逆向收費”約等于免費學習,課程收取300元固定收費 + 100元逆向學費,學習圓滿則全額獎勵返還給學員!
特別說明如下
本門課程本來打算完全免費,某位大神曾經說過“成功就是正確的方向再加上適度的壓力”。考慮到講師本身要付出巨大的勞動,為了防止一些朋友在學習途中半途而廢,浪費了講師的付出,為此我們計劃模仿某些健身課程,使用“逆向收費”的方法。 在 報名時每位報名者收取400元,其中300元為固定 收費,另外100元是暫存學費,即如果學員能完成全部課程要求,包括完成全部的書面作業,則100元全款退回。如果學員未能堅持到完全所有的學習計劃任務,則會被扣款。期望這種方式可以轉化為大家強烈的學習愿望和驅動力!
課程授課方式

1、 學習方式:老師發布教學資料、教材,幻燈片和視頻,學員通過網絡下載學習。同時通過論壇互動中老師對學員進行指導及學員之間相互交流。

2、 學習作業:每課均有布置課后作業,學員完成書面作業后則可進入下一課學習。

3、 老師輔導:通過論壇站內信及郵件等多種方式與老師進行一對一互動。

4、 完成課程:最后一課作業交納后,老師完成作業批改,即可完成課程并取回相應剩余的逆向學費。

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