Spark MLlib 机器学习算法与源码解析

2016-5-11 16:39| 发布者: 岸岸| 查看: 398131| 评论: 0|原作者: 岸岸

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Spark是一个开源集群运算框架，最初是由加州大学柏克利分校AMPLab所开发。Spark使用了内存内运算技术，在内存上的运算速度比Hadoop MapReduce的运算速度快上100倍，即便是在磁盘上运行也能快10倍。Spark允许将数据加载至集群内存，并多次对其进行查询，非常适合用于机器学习算法。

目前，Spark成为了现在大数据领域最火的开源软件，Spark也被许多企业尤其是互联网企业广泛应用到商业项目中，在国内包括阿里、百度、腾讯、网易、搜狐等。

本课程主要讲解Spark MLlib，Spark MLlib是一种高效、快速、可扩展的分布式计算框架；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Spark的基础知识、矩阵向量的基础知识开始，然后再透彻讲解各个算法的理论、详细展示Spark源码实现，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 MLlib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 MLlib机器学习，进而能够在实际工作中进行MLlib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 MLlib基础入门
1、Spark介绍
2、Spark MLlib介绍
3、课程的基础环境
4、Spark RDD操作
5、RDD操作的代码实操

第二课 Spark MLlib矩阵向量
1、Spark MLlib矩阵向量
2、矩阵向量的代码实操

第三课 Spark MLlib线性回归算法
1、线性回归算法
2、源码分析
3、实例
4、实例的代码实操

第四课 Spark MLlib逻辑回归算法
1、逻辑回归算法
2、源码分析
3、实例
4、实例的代码实操

第五课 Spark MLlib贝叶斯分类算法
1、贝叶斯分类算法
2、源码分析
3、实例
4、实例的代码实操

第六课 Spark MLlib决策树算法
1、决策树算法
2、源码分析
3、实例
4、实例的代码实操

第七课 Spark MLlib KMeans聚类算法
1、KMeans聚类算法
2、源码分析
3、实例
4、实例的代码实操

第八课 Spark MLlib FPGrowth关联规则算法
1、FPGrowth关联规则算法
2、源码分析
3、实例
4、实例的代码实操

第九课 Spark MLlib协同过滤推荐算法
1、协同过滤推荐算法
2、源码分析
3、实例
4、实例的代码实操

第十课 Spark MLlib神经网络算法
1、神经网络算法
2、源码分析
3、实例
4、实例的代码实操

开课时间：
课程预计2017年6月16日开课，预计课程持续时间为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：
Spark1.4.1, Spark 1.5.1

预期收获：
通过该课程的学习，同学们可以全面掌握Spark MLlib机器学习，进而能够在实际工作中进行MLlib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

课程试听：

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。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：Spark MLlib 机器学习算法与源码解析

咨询Email ：edu01@dataguru.cn，edu02@dataguru.cn
课程入门讨论咨询群：303917420（群内有培训公开课视频供大家免费观看）

咨询QQ： 2222010006 (上班时间在线）

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