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         每期人數(shù)限3到5人。
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  上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區(qū)1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日
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     質(zhì)量保障
 

        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。

 
課程大綱
   
 
  • Spark是目前最流行的大數(shù)據(jù)處理框架,以簡單、易用、性能卓越著稱。豐富的程序接口和庫文件也使得Spark成為業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)快速處理和分布式機器學習的必備工具。

    學習目標:

    1.了解Spark的組件和應用場景 ;

    2.能夠部署Spark Standalone模式 ;

    3.能夠使用Spark進行交互式開發(fā) ;

    4.能夠發(fā)布獨立應用程序并使用spark-submit 提交 。

    5.掌握Pair RDD的操作 ;

    6.掌握Pair RDD如何與一般RDD結合 ;

    7.掌握RDD的輸出操作 ;

    8.了解RDD的持久化、累加器和廣播變量 。

    9.掌握DataFrame的操作 ;

    10.掌握不同數(shù)據(jù)源的加載方法 ;

    11.了解UDF的定義方法 。

    12.掌握Spark圖形化工具的查看 。

    13.了解Spark Streaming的特點 ;

    14.掌握流式處理的基本操作 ;

    15.理解狀態(tài)操作和窗口操作的概念 。

    16.能夠根據(jù)生產(chǎn)環(huán)境特點,組織基于spark sql 的周期任務完成基本日志系統(tǒng)的構建。

    17.掌握不同需求下Spark組件的選擇 ;

    18.掌握Spark參數(shù)調(diào)優(yōu) ;

    19.掌握各組件之間的調(diào)用及thrift接口的使用 。

    20.了解Spark作為機器學習工具的優(yōu)勢 ;

    21.了解機器學習算法的分類 ;

    22.通過K-means算法進行玩家付費行為聚類 。

    ?

    *擴展技能:

    python開發(fā)基礎數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘

    學習數(shù)據(jù)挖掘工具Sklearn,熟悉數(shù)據(jù)挖掘樸素貝葉斯算法和數(shù)據(jù)挖掘SVM分類算法,并且最終使用Sklearn實現(xiàn)貝葉斯以及SVM算法 。

android開發(fā)板
linux_android開發(fā)板
fpga圖像處理
端海培訓實驗設備
fpga培訓班
 
本課程部分實驗室實景
端海實驗室
實驗室
端海培訓優(yōu)勢
 

??????? Troubleshooting Java Applications
? ? ? ? ? ? ? ? Classpath Errors
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??????? Troubleshooting Servers
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