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Python玩转大数据--105精讲视频

张敏
开发组长/高级工程师/技术专家
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大数据工程师/算法工程师/大数据讲师,毕业于西华大学软件工程专业。在大数据领域有着丰富的实战经验。 擅长领域:Spark/Hadoop、算法设计及系统架构、数据挖掘、机器学习~。在Spark内核方面有深入的研究,参与Scala基础入门,Spark内核及性能优化相关书籍部分内容的编写工作。
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【课程介绍】
该课程采用时下后的编程语言Python讲解,囊括了当前火的大数据技术Spark/Hadoop/Hive知识,学习环境是基于Docker搭建的5个容器。通过这门课程不仅可以学到Spark/Hadoop/Hive大数据知识,还可以学到当下后的云计算技术Docker.

任务作业:
很多人都想入门机器学习和人工智能,挑战高薪!殊不知人工智能和机器学习的基础是数据及数学,特别是在大数据时代,90%以上的公司不单单是招聘算法工程师,到猎聘Boss直聘上查找算法岗位,查看其招聘条件往往都需要熟练使用大数据平台。这门课程涵盖Docker云计算容器技术,要求学员学完本门课程能够使用Docker容器部署4个容器的Spark集群并能用学到的Docker技术制作一个微服务镜像并对外提供服务;本课程全面讲解了Spark原理及接口,要求学员学完本课程能用网络爬虫爬取全国各地的房价数据,并用Spark编写mapreduce程序分析房价分布情况;本课程涉及分布式机器学习SparkML,要求学员学完本课程,能用SVR,LinearRegreesion,多层感知机算法,决策树回归算法等算法进行房价预测。
人人都想入门人工智能,殊不知人工智能的入门准则是基础的算法和数据处理的能力,学完本课程希望人人拿高薪!

(注意: 作业需写在CSDN博客中,请把作业链接贴在评论区,老师会定期逐个批改~~)
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【课程收益】
通过这门课程,带领广大学员入门大数据,胜任大数据Spark开发工作,熟悉Docker云计算容器技术,掌握Spark基于RDD的原理知识,熟练使用Spark Sql进行数据分析,挑战Spark ML机器学习。
第一章:课程简介
第二章:Docker知识快速入门
第三章:Docker搭建Spark学习环境,一键部署So Easy!
第四章:pyspark基础及原理快速入门,细致详尽
第五章:pyspark之SparkSQL,入门到精通
第六章:pyspark机器学习,挑战高薪
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