深入浅出Spark机器学习实战（用户行为分析）_spark机器学习

深入浅出Spark机器学习实战（用户行为分析）
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课程出自学途无忧网：http://www.xuetuwuyou.com

一、课程目标
 熟练掌握SparkSQL的各种操作，深入了解Spark内部实现原理
 深入了解SparkML机器学习各种算法模型的构建和运行
 熟练Spark的API并能灵活运用
 能掌握Spark在工作当中的运用

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：
Spark2.0，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

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