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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
Python开发者, 大数据开发者, Spark开发者, 零基础初学者
你将会学到：
零基础学习使用Python编写Spark代码，贯穿课程的项目进行实战锻炼。学习使用Spark进行数据预处理、数据分析、机器学习、构建推荐引擎等。
课程简介：
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。现在Spark的应用越来越广泛，市场上对Spark工程师的需求量也越来越大。
目前市面上的Spark课程基本上都是使用scala语言。但是随着Python在数据分析、大数据和人工智能的广泛使用，越来越多的企业选择使用Python来编写Spark代码。为适应更多企业的实际需求，特此推出Python大数据之Spark编程基础与提升系列课程。
本课程由清华学神51CTO高级讲师刘声老师亲自零基础授课，内容详实，深入浅出。学员可在两周内学习大数据Spark开发的Python编程技术。
此外，学员还可以学习刘声老师的另一个大数据课程《Python大数据之Hadoop编程基础与提升》https://edu.51cto.com/course/12650.html
课程目录
一、Spark入门
Spark简介和启动方法
【案例】使用Spark分析商品数据
【案例】使用Spark交互式分析商品数据
二、Spark数据预处理与分析
【案例】电影数据分析——用户分析
【案例】电影数据分析——电影分析
【案例】电影数据分析——评分分析
三、Spark机器学习之特征提取
one-hot向量的原理与实战
Spark提取特征1
Spark提取特征2
四、Spark机器学习之核心应用
Spark SQL库介绍
Spark机器学习库ml介绍
Spark机器学习实战
五、企业项目实战：使用Spark机器学习库构建电影推荐引擎
spark机器学习之推荐引擎1
spark机器学习之推荐引擎2
六、附：使用Spark完成Hadoop作业
【作业解答】商品数据分析
课程大纲-Python大数据之Spark编程基础与提升视频课程
第1章Spark入门(1小时3分钟3节)
第2章Spark数据预处理与分析(1小时46分钟3节)
第3章Spark机器学习之特征提取(1小时7分钟3节)
第4章Spark机器学习之核心应用(1小时14分钟3节)
第5章企业项目实战：使用Spark机器学习库构建电影推荐引擎(37分钟2节)
第6章附：使用Spark完成Hadoop作业(13分钟1节)
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