你将收获

快速掌握spark开发,了解实现原理

熟悉机器学习的一些算法

能自主实现一套完成的机器学习架构

适用人群

初中级程序员, 未接触过机器学习的开发人员, 未接触过spark的开发人员

课程介绍

 

根据图识,项目将分为三个部分。整个项目基本思路是如何通过爬虫爬取大量数据放到Hbase,然后通过ETL工具初步转化筛选将数据存到mongodb,抽取mongodb的数据进行清洗处理算出模型放到hdfs。后续进来数据通过模型运算出数据的类型。项目系统主要包括前端+后端+机器学习,前端采用React Native,Native,后端采用Dubbo+Spring+java,机器学习采用Spark进行实现,本项目机器学习-spark代码运行在mesos上。

本课程我们只针对以上图示的浅蓝色部分内容(即与机器学习相关的内容),通过用真实的智能客户项目系统作为案例(案例附带源码,可以直接做二次开发),主要根据项目实例穿讲机器学习以及相关知识,包括有:数据提取,数据清洗以及分词,数据特征值提取、机器学习模型计算、数据分类等等,进行详细讲解。

本课程所需掌握的技术:java、scala、IK、Hdfs、Spark ml、Spark Streaming、Spark SQL、Kafka、Zookeeper、Mongodb、Spring-Data-Mongodb,由于每个技术需要掌握的程度不一样,对于我们用到的一些开源技术,课程中将会是简单介绍如何使用,不会着重讲解。课程重点讲解spark ml、spark Streaming,以及如何使用这些技术进行项目的实战,贯穿项目系统并且最后串联所有技术。spark基于2.0.1版本讲解

课程目录

学员评价

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