大数据挖掘系列课：Spark Mllib 机器学习实战

[CSDN学习]

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


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。

从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最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，可以说是决定最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。

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
02 Spark Mllib 机器学习实践课程第二节：Spark MLlib 深入浅出
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
楚门智能数据学院创始人
Cloudera认证管理员及讲师
原阿里巴巴资深数据平台研发工程师，算法研发工程师
原联想集团电商数据平台资深架构师
8年大数据平台研发经验，咨询经验。为多家企业提供大数据咨询业务。涉及电信，银行，电力等多个行业。搭建大数据集群超过2000+节点
擅长Spark平台研发与优化，实时计算应用平台架构设计与研发。搭建过超200节点的Spark集群。

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

相关链接：https://edu.csdn.net/huiyiCourse/series_detail/93?utm_source=edu_bbs_autocreate