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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，本套为第十一季。

 

课程目录：

第十一季

01.机器学习-Tokenizer-按照空格进行切割

02.机器学习-RegexTokenizer-支持正则表达式分词

03.机器学习-word中文分词-自定义停用词

04.机器学习-idf模型训练-结果考察-公式原理

05.机器学习-pipeline操作-英文停用词组合

06.机器学习-pipeline java代码实现

07.机器学习-松散向量密度化处理

08.机器学习-推荐系统-指标概述

09.机器学习-推荐系统-用户行为数据说明

10.机器学习-推荐系统-相似度算法-userCF

11.机器学习-推荐系统-余弦相似度计算

12.机器学习-推荐系统-用户相似度矩阵计算

13.机器学习-推荐系统-相似度矩阵排序

14.机器学习-推荐系统-使用userCF算法实现用户u对商品i的偏好计算

 

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