《Spark机器学习》读后感10篇(2)

二、适合人群

适合给，有java，scala基础，想往大数据spark机器学习这块发展

适合给想学习spark，往数据仓库，大数据挖掘机器学习，方向发展的学员

三、课程用到的软件及版本：

ark2.0，Spark1.6.2，STS，maven，Linux Centos6.5，mysql，mongodb3.2

四、课程目录：

课时1：Spark介绍

课时2：Spark2集群安装

课时3：Spark RDD操作

课时4：SparkRDD原理剖析

课时5：Spark2sql从mysql中导入

课时6：Spark1.6.2sql与mysql数据交互

课时7：SparkSQL java操作mysql数据

课时8：Spark统计用户的收藏转换率

课时9：Spark梳理用户的收藏以及订单转换率

课时10：最终获取用户的收藏以及订单转换率

课时11：Spark Pipeline构建随机森林回归预测模型

课时12：Spark 随机森林回归预测结果并存储进mysql

课时13：Spark的决策树算法实现收藏转换率预测

课时14：Spark机器学习各种分类算法介绍

课时15：Spark机器学习协同过滤算法，构建用户与产品模型

课时16：Spark协同算法完成给用户推荐产品。

课时17：Spark与mongodb整合

课时18：Spark的随机森林算法预测产品收藏购买结果存储进mongodb

课时19：Spark操作RDD需要注意点，以及Spark资源参数调优

课时20：Spark整个学习过程及其总结

《Spark机器学习》读后感(五)：**********《大数据数据分析与挖掘高级工程师》课程资源下载Spark**********

大数据数据分析与挖掘高级工程师资源下载：https://pan.baidu./s/1rgMb1MAz-RDV4LGe9xJr-A

1、Level Ⅰ业务数据分析师

1、Excel必备常用工具使用与高级技巧

2、MySQL数据库

3、SPSS Modeler数据挖掘

4、数据挖掘分析师之软技能数据分析入门

5、数据挖掘分析师之软技能 - 实战需求分析

6、数据挖掘分析师之软技能 - 实战竞品分析

7、数据挖掘分析师之软技能 - 实战产品规划与设计

8、Tableau商业智能与可视化应用实战

9、Echarts从入门到上手实战

2、Level Ⅱ建模分析师

1.实用型大数据挖掘算法

2.SPSS Modeler数据挖掘项目实战

3.Python 开发新手扫盲

4.实战基于Python的网络爬虫技术

5.R语言数据挖掘和分析

6.实战机器学习(基于Python)

7.零基础实战机器学习

8.大数据挖掘分析师之硬技能 - 基于金融行业的大数据挖掘分

9.Python2基础+数据分析

10.python3基础编程

3、Level Ⅲ大数据分析师

1、大数据挖掘分析师之硬技能 - Java语言基础

2、大数据挖掘分析师之硬技能 - 大数据必备的数据结构与算法

3、大数据挖掘分析师之硬技能 - Linux必知必会

4、大数据挖掘分析师之硬技能 - Hadoop大数据开发技术入门

5、基于Hadoop技术实现的离线电商分析平台

4、Level IV数据分析专家

1、数据分析专家之软技能 - 卓越的项目管理应用与实践

2、数据分析专家之软技能 - 大道至简之软件开发从设计到编码全程

3、数据分析专家之软技能 - 系统架构设计的原理、核心技术与案例分析

4、数据分析专家之硬技能 - Spark基础--快学Scala8

5、数据分析专家之硬技能 - 大数据Spark从入门到精通

6、数据分析专家之 BI 扩展技能 - 高端微软BI商业智能实战

7、数据分析专家之 BI 扩展技能 - 中小型企业商业智能平台

8、MySQL和Oracle两大数据库

拓展课程

MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流数据库快速上手

驴妈妈旅游网大型离线数据电商分析平台

某团购网大型离线电商数据分析平台

数据可视化工具之Tableau

拓展课程目录.xlsx

答疑录屏

课程进度安排表

数据分析阶段测试

资料与作业

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