3小时掌握数据挖掘 直播
如果说云计算还有些忽悠概念之嫌,而以Spark为基础的大数据则显得更为脚踏实地一些。在互联网思维、互联网经济、移动互联、电子商务等新兴产业纷纷走上历史舞台的大背景下,越来越多的数据使得单纯扩展服务器硬盘容量、提升磁盘阵列性能等传统的存储数据的方式越来越不适应企业的实际需求,以Spark架构为代表的分布式计算平台也必然成为时代的新宠,大数据时代来临了,大数据分析行业也应运而生。
众所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定终信息是否有价值的决定性因素。本次课程将带大家,深入学习如何使用Spark MLlib进行机器学习项目开发。
本课程以理论+实践相结合的形式授课,学完后您将掌握:
1.熟悉大数据挖掘与机器学习基本流程
2.掌握Spark 基础与核心概念
3.了解推荐系统原理
4.了解Spark MLlib类库
5.掌握Spark 推荐系统实现原理与方法
6.掌握使用Spark Mllib进行大数据挖掘算法开发
直播时间
5月8、11、15日 晚8:00-9:00 直播+答疑
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技术进阶
希望了解数据挖掘技术与数据分析技术的人员
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算法提升
希望掌握Spark算法的工程师
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工作需要
正在工作中面临Spark挖掘问题的架构师,分析师等
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01
Spark Mllib 机器学习实践课程第一节:机器学习与数据挖掘原理入门
钱兴会
Part1: 机器学习与数据挖掘原理入门
1.人工智能、数据挖掘、大数据与机器学习的关系深入刨析
2.机器学习需要的基础知识与概念
3.机器学习常见算法介绍:分类,聚类,关联等
4.机器学习项目应用案例分析:阿里巴巴推荐系统,电信用户营销系统等
5.课程小结
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02
Spark Mllib 机器学习实践课程第二节:Spark MLlib 深入浅出
钱兴会
Part2: Spark MLlib 深入浅出
1. Spark技术介绍:RDD,运行结构,生态系统
2. Spark MLlib 核心组件与类库介绍
3. Spark Mllib 开发流程
4. 案例实践:使用Spark Mllib实现决策树算法
5. 案例实践:使用Spark Mllib实现贝叶斯算法
6. 案例实践:使用Spark Mllib实现逻辑回归算法
7. 课程小结
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03
Spark Mllib 机器学习实践课程第三节:Spark Mllib推荐系统实践
钱兴会
Part3:Spark Mllib推荐系统实践
1、推荐系统原理与架构解析
1.1 优酷推荐系统实践
1.2 爱奇艺推荐系统架构
2、推荐系统评价方法
3、推荐系统核心算法介绍
3.1 基于用户的推荐算法
3.2 基于物品的推荐算法
3.3 基于内容的推荐算法
3.4 ALS算法介绍
3.5 案例分析:快手短视频推荐算法实现
3.6 案例分析:阿里巴巴推荐系统实现
4. Spark 推荐系统实现
4.1 Spark 推荐系统类库介绍
4.2 Spark 推荐系统算法实现
4.2.1 协同过滤
4.2.1 用户相似度算法
4.2.3 物品相似度算法
5.课程小结
2. 掌握Spark 基础与核心概念
3. 了解推荐系统原理
4. 了解Spark MLlib类库
5. 掌握Spark 推荐系统实现原理与方法
6. 掌握使用Spark Mllib进行大数据挖掘算法开发
【IOS用户】
IOS用户购买地址看这里哈(复制到浏览器):https://edu.csdn.net/huiyiCourse/series_detail/91

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4.学习中遇到问题怎么办?答:学员付费后会有vip付答疑费专享群,讲师不定期答疑,并且可长期享受答疑服务,让您的学习全程无忧。
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5.报名后如何进入直播间听课?答:PC端输入网址https://edu.csdn.net 在”我的—我的直播课”。(微信购买学院,请通过微信扫码登录)、微信端在“直播讲堂—我的”直播讲堂
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6.报名后如何查看订单?答:PC端,在“我的”--->“我的订单”进入查看即可。微信端,在“在线课程—我的—我的订单”中查看。
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7.报名后是否可以开发票?答:可以开具发票,请联系学院页面右侧的“学院客服”提交开票申请。
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