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深入浅出Spark机器学习实战(用户行为分析)

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    计价单位:
    品牌: spark

    一、课程用到的软件及版本:
    Spark2.0,Spark1.6.2,STS,maven,Linux Centos6.5,mysql,mongodb3.2


    二、课程目录:

    课时1:Spark介绍
    课时2:Spark2.0集群安装?
    课时3:Spark RDD操作?
    课时4:SparkRDD原理剖析
    课时5:Spark2.0sql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对收藏转预测换率与真正的转换率对比,以及决策树模型构建
    课时14:Spark机器学习对各种监督与非监督分类学习详细介绍?
    课时15:Spark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:mongodb的安装以及其基本操作?
    课时18:Spark与mongodb整合?
    课时19:Spark预测收藏以及给用户推荐的产品存储进mongodb?
    课时20:操作RDD需要注意点,以及Spark内存分配资源调优
    课时21:Spark整个学习过程及其总结