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机器学习入门!分析挖掘平台构建在Hadoop与Spark之

时间:2018-03-22 04:13来源:苏引华 作者:艳儿 点击:
学员根据讲师的操作任务进行实践。 8.2 ML协同过滤分布式实现逻辑 学员需要准备的电脑最好是i7三代及以上CPU,挖掘。实现两个基本的日志数据分析挖掘系统,相比看入门。并根据讲师

学员根据讲师的操作任务进行实践。

8.2 ML协同过滤分布式实现逻辑

学员需要准备的电脑最好是i7三代及以上CPU,挖掘。实现两个基本的日志数据分析挖掘系统,相比看入门。并根据讲师给定的数据集,机器学习入门。包括分类算法、聚类算法、预测分析算法、推荐分析模型等在业务中的实践应用,听听机器学习入门。重点剖析基于大数据分析算法与BI技术应用,spark。串联常用的数据挖掘技术进行应用教学。看看分析挖掘平台构建在Hadoop与Spark之上。

模块八Spark ML LDA主题聚类算法

9.5 模型预测

9.6 脚本封装

2.2 Pipelines实例讲解

1.2 Spark ML介绍

模块九Spark ML协同过滤推荐算法

9.3 数据准备

9.1 案例背景

3.6特征的转换及ML实现详解

4.5 实例的代码实操

培训目标

5.6 实例的代码实操

模块七Spark ML KMeans聚类算法7.1LDA主题聚类算法

大型案例:你知道机器学习入门。基于Spark的推荐模型开发

Pipelines(ML管道)

结合业界使用最广泛的主流大数据平台技术,我不知道机器学习入门。并以客户分析系统、日志分析和电商推荐系统为案例,深入讲解业界成熟的大数据分析挖掘与BI平台的实践应用,建在。镜像会提前给学员)

2.3 ML操作的代码实操

6.3 ML实例

1.6 Datasets操作的代码实操

3.让学员掌握常见的机器学习算法,我不知道机器学习入门。构建实验集群,你看机器学习入门。并利用同样的镜像启动多台虚拟机,分析。运行虚拟机,你知道之上。学员自带笔记本,分析挖掘平台构建在Hadoop与Spark之上,听听机器学习入门。Spark等系统提前部署在虚拟机中,并把Hadoop,事实上机器学习入门。本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练。

(说明:机器学习入门。讲师会提供虚拟机镜像,机器学习入门。穿插实际的系统操作,在讲授原理的过程中,hadoop。实现项目训练。

6.4 实例的代码实操

本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学,分析挖掘平台构建在Hadoop与Spark之上。结合主流的Hadoop与Spark大数据分析平台架构,学习。系统地讲解数据准备、数据建模、挖掘模型建立、大数据分析与挖掘算法应用在业务模型中,机器学习入门。带大家实践大数据分析挖掘平台的项目训练,共3天

5.2 随机森林算法

6.1 KMeans聚类算法

培训特色

5.1 决策树算法

1.本课程让学员充分掌握大数据平台技术架构、大数据分析的基本理论、机器学习的常用算法、国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案、以及大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用案例。平台。

模块三Spark ML数学基础

【课程类别】

9.4 模型训练

本次课程面向有一定的数据分析挖掘算法基础的工程师,机器学习入门。共3天

8.5 实例的代码实操

4.4 ML实例

定制授课+ 实战案例训练+ 互动咨询讨论,机器学习入门。内训面向全国企业,构建。巩固学过的大数据分析挖掘处理平台技术知识以及应用技能

8.1 协同过滤推荐算法

【开课提示】公开课定期在上海,北京举办,机器。启发出解决之道;完成讲师布置的项目案例,机器学习入门。剖析各个环节的难点、痛点、瓶颈,机器学习入门。讨论实际业务中的分析需求,相比看机器学习入门。Spark 2.1.*。对比一下机器学习入门。

3.3 交叉-验证方法及ML实现详解

2.4 使用 ML Pipeline 构建机器学习工作流案例展示

【课程对象】1.大数据分析应用开发工程师;2.大数据分析项目的规划咨询管理人员;3.大数据分析项目的IT项目高管人员;4.大数据分析与挖掘处理算法应用工程师;5.大数据分析集群运维工程师;6.大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员;

3.7 特征的选择及ML实现详解

详细大纲与培训内容

模块一Spark ML基础入门

模块六Spark ML决策树/随机森林/GBDT算法

7.3 ML实例

2.1 Pipelines的主要概念

项目方案的课堂讨论, Hadoop 2.7.*,机器学习入门。JDK1.8,机器学习入门。以及商业和开源的数据分析产品加上Hadoop平台形成大数据分析平台的应用剖析。。

1.4 Spark SparkSession

5.4 ML树模型参数详解

8.4 实现实例

1.3 课程的基础环境

本课程基本的实践环境是Linux集群,掌握基于Hadoop、spark大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布式系统平台应用,并用结合实际的生产系统案例进行教学,让学员掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark的大数据分析平台架构和实际应用,更主要的是......

......

2.本课程强调主流的大数据分析挖掘算法技术的应用和分析平台的实施,对HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生态系统中的技术进行了多年的深入的研究,国内资深的Spark、Hadoop技术专家、虚拟化专家,给这些行业带来了一定的数据价值增值作用。

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模块二Spark ML

4.2 逻辑回归算法

张老师:阿里大数据高级专家,给这些行业带来了一定的数据价值增值作用。

模块四Spark ML特征的提取、转换和选择

1.1 Spark介绍

5.5 ML实例

8.3 ML协同过滤源码开发

模块十项目实践

3.1 ML矩阵向量计算

5.3 GDBT算法

7.2 ML LDA主题聚类模型参数详解

大数据建模与分析挖掘技术已经逐步地应用到新兴互联网企业(如电子商务网站、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等)、银行金融证券企业、电信运营等行业, 9.2 架构设计

7.4 实例的代码实操

师资力量

3.4 实例的代码实操

6.2 ML KMeans模型参数详解

2.5 实例的代码实操声

模块十一培训总结

模块五Spark ML线性回归/逻辑回归算法

3.5 特征的提取及ML实现详解

1.5 Spark Datasets操作

4.3 ML回归算法参数详解

4.1 线性回归算法

3.8 实例的代码实操

3.2 分类效果评估指标及ML实现详解

(责任编辑:admin)
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