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黄美灵的Spark ML机器学习实战(第十期)

08月20日

10周

1人

此课程所属【hadoop大数据工程师职业方向】, 【人工智能职业方向】, 【数据分析师专业方向】专业,专业内有不少于15门推荐课程,目前平台推出【专业课程0元学】活动,只需0元即可在所有的专业课程中任选5门学习,超值优惠,助您快速成长!点击这里了解

讲师
sunbow
黄美灵,Spark爱好者,现从事移动互联网的计算广告和数据变现工作,专注Spark机器学习在计算广告中的研究和实践。现著有:《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》
CSDN博客专家:http://blog.csdn.net/sunbow0
课程简介
本课程主要讲解基于Spark 2.x的ML,ML是相比MLlib更高级的机器学习库,相比MLlib更加高效、快捷;ML实现了常用的机器学习,如:聚类、分类、回归等算法。本课拒绝枯燥的讲述,将循序渐进从Spark2.x的基础知识开始,然后再透彻讲解各个算法的理论、详细展示Spark实现,最后均会通过实例进行解析实战,帮助大家真正从理论到实践全面掌握Spark ML分布式机器学习。

通过该课程的学习,同学们可以全面掌握Spark ML机器学习,进而能够在实际工作中进行ML的应用开发和定制开发。且该课程优异毕业生均可获得老师内推机会,职位:数据挖掘工程师,就职企业:久邦数码、唯品会、腾讯等。掌握技术,高薪就业,课程等待你的加入!
课程章节
  • 第1课 Spark ML基础入门
    • 1-1 Spark介绍
    • 1-2 Spark ML介绍
    • 1-3 课程的基础环境
    • 1-4 Spark SparkSession
    • 1-5 Spark Datasets操作
    • 1-6 Datasets操作的代码实操
  • 第2课 Spark ML Pipelines(ML管道)
    • 2-1 Pipelines的主要概念
    • 2-2 Pipelines实例讲解
    • 2-3 ML操作的代码实操
    • 2-4 使用 ML Pipeline 构建机器学习工作流案例展示
    • 2-5 实例的代码实操
  • 第3课 Spark ML数学基础
    • 3-1 ML矩阵向量计算
    • 3-2 分类效果评估指标及ML实现详解
    • 3-3 交叉-验证方法及ML实现详解
    • 3-4 实例的代码实操
  • 第4课 Spark ML特征的提取、转换和选择
    • 4-1 特征的提取及ML实现详解
    • 4-2 特征的转换及ML实现详解
    • 4-3 特征的选择及ML实现详解
    • 4-4 实例的代码实操
  • 第5课 Spark ML线性回归/逻辑回归算法
    • 5-1 线性回归算法
    • 5-2 逻辑回归算法
    • 5-3 ML回归算法参数详解
    • 5-4 ML实例
    • 5-5 实例的代码实操
  • 第6课 Spark ML决策树/随机森林/GBDT算法
    • 6-1 决策树算法
    • 6-2 随机森林算法
    • 6-3 GDBT算法
    • 6-4 ML树模型参数详解
    • 6-5 ML实例
    • 6-6 实例的代码实操
  • 第7课 Spark ML KMeans聚类算法
    • 7-1 KMeans聚类算法
    • 7-2 ML KMeans模型参数详解
    • 7-3 ML实例
    • 7-4 实例的代码实操
  • 第8课 Spark ML LDA主题聚类算法
    • 8-1 LDA主题聚类算法
    • 8-2 ML LDA主题聚类模型参数详解
    • 8-3 ML实例
    • 8-4 实例的代码实操
  • 第9课 Spark ML协同过滤推荐算法
    • 9-1 协同过滤推荐算法
    • 9-2 ML协同过滤分布式实现逻辑
    • 9-3 ML协同过滤源码开发
    • 9-4 实现实例
    • 9-5 实例的代码实操
  • 第10课 大型案例:基于Spark的推荐模型开发
    • 10-1 案例背景
    • 10-2 架构设计
    • 10-3 数据准备
    • 10-4 模型训练
    • 10-5 模型预测
    • 10-6 脚本封装
学费

学费: ¥400 ( 固定学费: ¥100, 逆向学费: ¥300 )

新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元逆向学费,学习圆满则逆向学费全额返还给学员!




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