大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法第11季

本套大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法系列课程，历经5年沉淀，调研企业上百家，通过上万学员汇总，保留较为完整的知识体系的同时，让每个模块看起来小而精，碎而不散。在本课程中基于大量案例实战，深度剖析和讲解Spark2.4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。内容涵盖Spark核心编程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark内核以及源码剖析、推荐系统、Kafka消费机制、Spark机器学习、朴素贝叶斯算法、企业级实战案例等。 通过理论和实际的紧密结合，可以使学员对大数据Spark技术栈有充分的认识和理解，在项目实战中对Spark和流式处理应用的场景、以及大数据开发有更深刻的认识；并且通过对流处理原理的学习和与批处理架构的对比，可以对大数据处理架构有更全面的了解，为日后成长为架构师打下基础。 本套教程可以让学员熟练掌握Spark技术栈，提升自己的职场竞争力，实现更好的升职或者跳槽，或者从J2EE等传统软件开发工程师转型为Spark大数据开发工程师，或是对于正在从事Hadoop大数据开发的朋友可以拓宽自己的技术能力栈，提升自己的价值。 Spark应用场景 Yahoo将Spark用在Audience Expansion中的应用，进行点击预测和即席查询等。 淘宝技术团队使用了Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。应用于内容推荐、社区发现等。 腾讯大数据精准推荐借助Spark快速迭代的优势，实现了在“数据实时采集、算法实时训练、系统实时预测”的全流程实时并行高维算法，最终成功应用于广点通pCTR投放系统上。 优酷土豆将Spark应用于视频推荐(图计算)、广告业务，主要实现机器学习、图计算等迭代计算。 本套大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法共计13季，本套为第11季。