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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

1) Spark Streaming：數(shù)據(jù)源和DStream2) 無狀態(tài)transformation與有狀態(tài)transformation3) Streaming Window的操作4) sparksql 編程實戰(zhàn)5) spark的多語言操作6) spark新版本的新特性
Spark MLlib
機器學(xué)習(xí) 前面課程大家已經(jīng)掌握第一代機器學(xué)習(xí)工具R，而后又學(xué)習(xí)了第二代機器學(xué)習(xí)工具Mahout，這里大家將會學(xué)習(xí)第三代機器學(xué)習(xí)工具MLlib，大家不僅將會了解MLlib的組件及其調(diào)用，而且會通過Spark的項目深入了解MLlib的現(xiàn)實使用。通過此部分大家也可以看出課程不僅著眼于現(xiàn)在，更是著眼于大家的未來在行業(yè)中的發(fā)展。
1) 介紹
a) Spark MLlib組件介紹 b) 基本數(shù)據(jù)類型
2) 回歸算法
c) 廣義線性模型 d) 邏輯回歸
3) 分類算法
e) 樸素貝葉斯 f) 決策樹 g) 隨機森林
4) 第四章 推薦系統(tǒng)
5) 第五章 聚類
h) Kmeans i) Sparse kmeans j) Kmeans++ k) Kmeans II
l) Streaming kmeans m) Gaussian Mixture Model
Spark GraphX
圖計算
a) 二分圖b) 概述c) 構(gòu)造圖d) 屬性圖e) PageRank
項目實戰(zhàn)
智慧城市大數(shù)據(jù)分析項目
城市中每時每刻都會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)和可視化技術(shù)，分析出的數(shù)據(jù)可以改進城市規(guī)劃，緩解交通擁堵，抓捕罪犯。項目會使用真實的數(shù)據(jù)。 涉及到所學(xué)知識如下：
項目技術(shù)架構(gòu)體系：
a) 實時流處理 Kafka，Spark Streaming b) 分布式運算 Hadoop，Spark c) 數(shù)據(jù)庫 Hbase，Redis d) 機器學(xué)習(xí) Spark Mllib e) 前臺web展示數(shù)據(jù) Struts2，echart
手機軟件推薦系統(tǒng)項目
使用數(shù)據(jù)來自某互聯(lián)網(wǎng)平臺手機助手，項目目標(biāo)通過機器學(xué)習(xí)所學(xué)知識挖掘平臺手機用戶喜好，給用戶準(zhǔn)確推薦手機軟件，類似360手機助手、華為手機助手、百度手機助手推薦功能。
項目技術(shù)架構(gòu)體系：
a) 分布式平臺 Hadoop，Spark
b) 數(shù)據(jù)清洗 Hivec) 數(shù)據(jù)分析 R RStudiod) 推薦服務(wù) Dubboxe) 規(guī)則過濾 Droolsf) 機器學(xué)習(xí) MLlib
網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測項目
項目目標(biāo)通過機器學(xué)習(xí)所學(xué)知識檢測出異常，包括檢測欺詐，網(wǎng)絡(luò)攻擊，服務(wù)器傳感器故障燈（本項目用戶現(xiàn)在熱門的電商網(wǎng)站的流量分析檢測，比如京東，天貓，淘寶等）。項目功能應(yīng)用于各大互聯(lián)網(wǎng)平臺中，各大互聯(lián)網(wǎng)平臺均需要網(wǎng)絡(luò)安全予以重視和預(yù)防以及檢測。
項目技術(shù)架構(gòu)體系：
a) 數(shù)據(jù)存儲 Hadoop b) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 Spark c) 數(shù)據(jù)分析 R RStudio d) 機器學(xué)習(xí) MLlib e) 數(shù)據(jù)評價及調(diào)參