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《黄美灵的Spark ML机器学习实战》

2017-8-25 14:44| 发布者: 岸岸| 查看: 3672| 评论: 0|原作者: 岸岸
算法 模型 基础 机器学习 Spark 快速报名:黄美灵的Spark ML机器学习实战(第一期) 本课程主要讲解基于Spark 2.x的ML,ML是相比MLlib更高级的机器学习库,相比MLlib更加高效、快捷;ML实现了常用的机器学习,如:聚类、分类、回归等算法。本课拒绝枯燥的讲述,将循序渐进从Spark2.x的基础知识开始,然后再透彻讲解各个算法的理论、详细展示Spark实现,最后均会通过实例进行解析实战,帮助大家真正从理论到实践全面掌握Spark ML分布式机器学习。

通过该课程的学习,同学们可以全面掌握Spark ML机器学习,进而能够在实际工作中进行ML的应用开发和定制开发。且该课程优异毕业生均可获得老师内推机会,职位:数据挖掘工程师,就职企业:久邦数码、唯品会、腾讯等。掌握技术,高薪就业,课程等待你的加入!

课程大纲:
第一课 Spark ML基础入门
1、Spark介绍
2、Spark ML介绍
3、课程的基础环境
4、Spark SparkSession
5、Spark Datasets操作
6、Datasets操作的代码实操

第二课 Spark ML Pipelines(ML管道)
1、Pipelines的主要概念
2、Pipelines实例讲解
3、ML操作的代码实操
4、使用 ML Pipeline 构建机器学习工作流案例展示
5、实例的代码实操

第三课 Spark ML数学基础
1、ML矩阵向量计算
2、分类效果评估指标及ML实现详解
3、交叉-验证方法及ML实现详解
4、实例的代码实操

第四课 Spark ML特征的提取、转换和选择
1、特征的提取及ML实现详解
2、特征的转换及ML实现详解
3、特征的选择及ML实现详解
4、实例的代码实操

第五课 Spark ML线性回归/逻辑回归算法
1、线性回归算法
2、逻辑回归算法
3、ML回归算法参数详解
4、ML实例
5、实例的代码实操

第六课 Spark ML决策树/随机森林/GBDT算法
1、决策树算法
2、随机森林算法
3、GDBT算法
4、ML树模型参数详解
5、ML实例
6、实例的代码实操

第七课 Spark ML KMeans聚类算法
1、KMeans聚类算法
2、ML KMeans模型参数详解
3、ML实例
4、实例的代码实操

第八课 Spark ML LDA主题聚类算法
1、LDA主题聚类算法
2、ML LDA主题聚类模型参数详解
3、ML实例
4、实例的代码实操

第九课 Spark ML协同过滤推荐算法
1、协同过滤推荐算法
2、ML协同过滤分布式实现逻辑
3、ML协同过滤源码开发
4、实现实例
5、实例的代码实操

第十课 大型案例:基于Spark的推荐模型开发

1、案例背景
2、架构设计
3、数据准备
4、模型训练
5、模型预测
6、脚本封装

开课时间:本期课程将于9月30日开始。课程持续时间大约为12周。


课程基础:学习者需要有一些Spark/Scala/线性代数基础知识。

授课对象:对spark有兴趣,有志从事数据分析,数据挖掘工作方向的朋友

课程环境:Spark2.0, Spark2.1, Spark2.2

预期收获:

通过该课程的学习,同学们可以全面掌握Spark2.0 ML机器学习,进而能够在实际工作中进行ML的应用开发和定制开发。该课程优异毕业生均可获得老师内推机会,职位:数据挖掘工程师,就职企业:久邦数码、唯品会、腾讯等。

讲师简介:

黄美灵,Spark爱好者,现从事移动互联网的计算广告和数据变现工作,专注Spark机器学习在计算广告中的研究和实践。现著有:《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》
CSDN博客专家:http://blog.csdn.net/sunbow0 

课程视听:



新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!

本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元,其中100元为固定 收费,另外300是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面和互动作业,则300元全款退回,优秀的学员还可以获得礼品 奖励。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!

课程授课方式:
1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业:老师每周布置书面及互动作业,学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导:根据作业批改中发现的问题,针对性给予辅导,帮助大家掌握知识。
4、 结业测验:通过测验,完成学业。

您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入 FAQ,您的问题将基本得到解答
全国统一咨询热线 4008-010-006

课程现开始接受报名,报名方式
网上报名 请点击:《黄美灵的Spark ML机器学习实战》
咨询Email : edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
课程入门讨论咨询群:
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