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        1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學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
機器學習 前面課程大家已經(jīng)掌握第一代機器學習工具R，而后又學習了第二代機器學習工具Mahout，這里大家將會學習第三代機器學習工具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)，應用數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和可視化技術，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)。 涉及到所學知識如下：
項目技術架構體系：
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) 機器學習 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，項目目標通過機器學習所學知識挖掘平臺手機用戶喜好，給用戶準確推薦手機軟件，類似360手機助手、華為手機助手、百度手機助手推薦功能。
項目技術架構體系：
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 Dubboxe) 規(guī)則過濾 Droolsf) 機器學習 MLlib
網(wǎng)絡流量異常檢測項目
項目目標通過機器學習所學知識檢測出異常，包括檢測欺詐，網(wǎng)絡攻擊，服務器傳感器故障燈（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)絡安全予以重視和預防以及檢測。
項目技術架構體系：
a) 數(shù)據(jù)存儲 Hadoop b) 數(shù)據(jù)準備 Spark c) 數(shù)據(jù)分析 R RStudio d) 機器學習 MLlib e) 數(shù)據(jù)評價及調(diào)參