课程购买咨询和资料获取请加老师QQ 2020363447
本课程讲解大规模数据处理的统一分析引擎—Spark。在本课程中基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark原理和新特性,且会包含完全从企业真实业务需求中抽取出的案例实战。除Spark全体系外还包含机器学习、算法、推荐系统等。
本套大型Spark架构师系列教程共计13季,本套为第十季。
课程目录:
第十季
01.模型持久化-外部加载
02.机器学习-线性回归-java API编程
03.机器学习-逻辑回归-scala API编程白酒质量预测
04.机器学习-回归计算器-评测模型-使用误差计算公式
05.机器学习-贝叶斯分类器
06.机器学习-贝叶斯分类器Scala编程
07.机器学习-贝叶斯分类器实现红酒二元分类
08.机器学习-precision-recall-accuracy-f1score
09.机器学习-MulticlassClassificationEvaluator公式验证
10.机器学习-MulticlassClassificationEvaluator-f1分数考察
11.机器学习-LogisticRegressWithSGD实现垃圾邮件分类
12.机器学习-TF-IDF概念回顾
13.机器学习-ml-mllib包类区分使用
14.机器学习-kmean聚类学习
13季全部掌握可以达到如下效果:
1.代码和原理驱动讲解Spark的各个技术点(全部手敲代码),全程图文解读
2.能够对常见的Spark性能问题,使用各种技术进行性能调优
3.熟练掌握Spark全体系的知识和操作,可以开发各种复杂的大数据离线批处理程序
4.透彻理解Spark新特性和原理,可以对Spark企业级案例,进行调优和故障排查
5.能熟练对Spark、Sclala、Kafka、机器学习、朴素贝叶斯算法等技术融汇贯通