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Spark數(shù)據(jù)分析

課程編號:29154

課程價格:¥23000/天

課程時長:5 天

課程人氣:560

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:大數(shù)據(jù) 

授課講師:孫增輝

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對象】
開發(fā)人員

【培訓(xùn)收益】


第1天
主題 Spark 的環(huán)境搭建與運行
大綱 Spark 的本地安裝與配置
Spark 集群
Spark 編程模型
主題 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)商業(yè)案例
大綱 個性化
目標(biāo)營銷和客戶細(xì)分
預(yù)測建模與分析
機器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)架構(gòu)
第2天
主題 Spark 上數(shù)據(jù)的獲取、處理與準(zhǔn)備
大綱 獲取公開數(shù)據(jù)集
處理與轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)
從數(shù)據(jù)中提取有用特征
主題 構(gòu)建基于Spark 的推薦引擎
大綱 推薦模型的分類
提取有效特征
訓(xùn)練推薦模型
使用推薦模型
推薦模型效果的評估.
第3天
主題 Spark 構(gòu)建分類模型
大綱 分類模型的種類
從數(shù)據(jù)中抽取合適的特征
訓(xùn)練分類模型
使用分類模型
評估分類模型的性
改進(jìn)模型性能以及參數(shù)調(diào)優(yōu).
主題 Spark 構(gòu)建回歸模型
大綱 回歸模型的種類
從數(shù)據(jù)中抽取合適的特征
回歸模型的訓(xùn)練和應(yīng)用
評估回歸模型的性能
改進(jìn)模型性能和參數(shù)調(diào)優(yōu).
第4天
主題 Spark 構(gòu)建聚類模型
大綱 聚類模型的類型
從數(shù)據(jù)中提取正確的特征
訓(xùn)練聚類模型
使用聚類模型進(jìn)行預(yù)測
評估聚類模型的性能
主題 Spark 應(yīng)用于數(shù)據(jù)降維
大綱 降維方法的種類
從數(shù)據(jù)中抽取合適的特征
訓(xùn)練降維模型
使用降維模型
第5天
主題 Spark 高級文本處理技術(shù)
大綱 處理文本數(shù)據(jù)有什么特別之處
從數(shù)據(jù)中抽取合適的特征
評估文本處理技術(shù)的作用
主題 Spark Streaming 在實時機器學(xué)習(xí)上的應(yīng)用
大綱 在線學(xué)習(xí).
流處理.
使用Spark Streaming 進(jìn)行在線學(xué)習(xí) 

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