java视频教程名称：大数据-基于Spark的机器学习 智能客户系统实战项目 机器学习视频教程
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java视频教程详情描述：
0 v b: `" Y7 y. _# G$ wA091《大数据-基于Spark的机器学习》智能客户系统实战项目 机器学习 大数据实战项目视频教程
0 O+ c! t6 C J5 D课程目录：# y9 z! V E6 k$ g q
( u. ]' u7 ?2 Y, }" {6 l, q第1节项目介绍以及在本课程中能学到什么东西、如何应用到实际项目中.mp47 j; f/ Z/ C9 |
- @! U+ G" ~) W% T2 F第2节scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装.mp4. u( ?; H+ ]% a1 Q, d
第3节Centos环境准备（java环境、hosts配置、防火墙关闭）.mp4$ z& Q: Q# \& D, K' i F' V- |; Z$ v( y
第4节scala基础知识讲解-1.mp4
2 N# Q' g; Y& R* S0 H第5节scala基础知识讲解-函数和闭包-2.mp4
- [$ \+ A' N& m0 w4 o第6节scala基础知识讲解-数组和集合-3.1.mp42 N7 r( ~7 M% ?+ m
. X' o [( q8 t* }第7节scala基础知识讲解-数组和集合-3.2.mp4
0 P( H7 l; M/ }6 G; b. f$ V$ l第8节scala基础知识讲解-类和对象-4.mp44 A% Q6 j) F# L0 F
第9节scala基础知识讲解-特征和模式匹配-5.mp4
8 R2 I3 G! _7 C9 Q! a第10节scala基础知识讲解-正则表达式和异常处理-6.mp46 u# D1 t4 i' N) ^4 Q, v6 t+ L, l) b3 r+ N. m1 J; h( y
第11节-26节：课件资料.rar. z4 h; o' }+ y* l0 G, D3 f7 Q m& l* s0 t8 z
第11节scala基础知识讲解-知识回顾.mp4 ?" m9 C2 b" E! }0 i, ~% G! z
0 R5 z* ?) m2 F* \第12节nosql数据库mongodb安装.mp48 S( Y7 I& W& \+ a- a; M. d( o# V$ f( c
第13节spring data for mongodb-简单连接mongodb.mp47 S x/ o" R% ]1 R
第14节spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo，默认操作).mp4: h: }. ?, ]; q5 w
第15节spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作.mp4
6 z: x8 Y- o4 G3 {; s0 G9 s! x5 K! H第16节spring data for mongodb-分页查询.mp4: H1 r) t) r' z o7 p/ j6 f& P7 b
第17节zookeeper集群安装.mp44 R1 o% X- `4 f- d6 G
第18节zookeeper基本介绍-1.mp4& L; h( M& G M( H% c i3 o
第19节zookeeper工作原理-选举流程（basic paxos算法）-2.mp4* J! S3 O8 O/ ^" H6 j
第20节zookeeper工作原理-选举流程（fast paxos算法）-3.mp4! `; }6 |# }+ C8 i! D2 c. ~
第21节kafka-背景及架构介绍.mp4& ^5 X5 K( V( ?5 O
第22节kafka集群安装以及测试.mp4( ^3 @: K( `& p- x7 j1 J* e" q8 k9 y1 C
3 c$ K ~, \" r' |- q第23节kafka数据发送与接收实现-java.mp4
1 b8 V3 ~7 @- Y3 b7 l# R; @5 N第24节hdfs单机安装部署.mp40 Z2 \3 i, ]; F) S$ J7 D7 Q. E; }. B) k2 [' u! h; F& q
第25节连接hdfs查询存储-java.mp4: i+ F6 y* C( A9 H) q- U
第26节机器学习基本线性代数介绍.mp4 R, G8 `' \0 N4 X& P+ _$ k
" a4 v6 Y" n# d4 V# v. U: \第27节-32节：课件资料.rar0 t+ K. h/ v" d0 d/ F$ e8 _
第27节IKAnalyzer中文分词工具介绍.mp4$ U+ J. ?, Z+ w; C1 K' n- \8 K+ s6 J4 M
( ~ O3 v8 b- }第28节IKAnalyzer中文分词工具结合java应用.mp4
9 i# |' L" g* k0 ?5 h9 H第29节Spark以及生态圈介绍.mp4
2 `6 ?3 k4 x! S* N5 r第30节Spark运行架构介绍及原理之job，stage，task.mp47 \+ o0 @0 e+ H9 t" U7 I# x* Q. w! G5 U
第31节Spark编程模型RDD设计以及运行原理.mp4
+ o5 \. m9 v. ^: x5 I2 y第32节纯手写第一个Spark应用程序：WordCount.mp4* i/ c& w I! d' v2 {( f3 v I
6 k) _5 ~7 P9 ^4 H0 m第33节-38节：课件资料.rar9 U# G& Y' N6 A& w6 i" W! V3 q8 i+ }# F2 X: s" w( y1 b) |" d
第33节RDD常用函数介绍.mp4
0 j+ ^) D9 w3 d0 W0 r' `6 D第34节Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化.mp4! @ D8 X9 ], p3 |$ R5 f
第35节Spark Streaming介绍.mp4
6 z. ~9 X" m5 V: o: E1 m第36节Spark Streaming+Kafka集成操作.mp4
! N8 ]* g/ n0 \/ W# d% }, W第37节avro结合maven使用,实现序列化和反序列化.mp4
, e3 ]) K% u. f+ p7 ^$ T' |第38节Spark ML（机器学习）介绍（监督学习、半监督学习、无监督学习）.mp4! H" V, r# k. `4 a# X
) N6 j; S* T$ q( G) G! B第39节-44节：课件资料.rar
5 Y/ O* q" ]( i2 _( }) d& X第39节特征抽取：TF-IDF原理介绍.mp4: E c* F7 Q) _: P& p7 w
8 W: o- G; J7 F, P* t) _( q2 ~第40节特征提取：TF-IDF代码实现计算.mp4. c6 l! `8 _# @5 y9 Q6 q! x% y# T) a4 A
第41节聚类算法：KMEANS原理介绍.mp4
$ r0 |; Y$ E f+ V* f: e第42节聚类算法：KMEANS代码实现计算.mp4
0 t- z& u5 w+ @/ ^4 ^4 W: d第43节其它Spark ML算法简单介绍.mp4& y) k4 ]" ] {1 t0 n! ~
( Z- b z2 r# X( o0 }/ D( z第44节Spark连接Mongodb代码实现.mp48 L! x+ X6 A; Y ?2 u
: k' J/ U! S( d' x1 F) H! b0 h5 T第45节-48节：课件资料.rar" z4 @4 e; l2 |5 l. l, c5 g0 U
第45节Mesos总体架构介绍.mp44 M# D# @$ p7 h. ~. f' G$ [
第46节Mesos安装部署.mp4( @( _, \1 s. Z+ I) a( p; Q
4 S- I% C6 w0 x2 M; m7 i3 ^/ b第47节Spark on Mesos安装部署.mp4
9 \* z% x! o/ `. t' {9 Y5 B. q第48节系统整体架构再次介绍+技术串联介绍（将学习的技术全部整合到项目中）.mp4
, |7 S+ z3 W# T2 J9 @第49节项目代码：父类工程，管理各个jar的版本.mp43 Q% W+ v( D7 y) t8 A1 _$ T
第50节项目代码：avro序列化jar，用于客户端和机器学学习实现序列化和反序列化.mp43 ~% v' ^2 M* k" R5 M* `5 I, @6 \' G( s0 a s7 d
第51节项目代码：kafka发送数据jar，给app调用并实现切词并发送数据到kafka.mp4& r# U5 g, p5 n( c2 H: v# }# n
4 {; u4 Z7 n' A4 R5 u9 j$ B第52节项目代码：工具类jar，实现操作hdfs、切词以及操作mongodb.mp4
) i& G. H3 U; V) D第53节项目代码：操作类jar，调用工具类具体进行切词以及数据清洗并且存储到Hdfs.mp4
/ t9 n# l* F2 o% m S5 m2 A+ u第54节项目代码：机器学习集合jar，主要用来存放record.mp4- q% I, [% e/ w$ |9 k$ r, P
第55节项目代码：机器学习算法jar，主要进行tf-idf以及kmeans计算，主要实现企业上下游、供求上下游模型计算.mp4. J% h# s8 u+ F: @4 @- i1 N$ D
第56节项目代码：流式计算jar，主要是接受客户端发送到kafka的数据加载模型进行计算.mp4
- g% \ L% A0 Y3 e第57节项目代码：测试模拟jar，主要模拟实现用户加载avro序列化jar写数据到kafka.mp4
" j/ W$ _* g8 t6 V5 w" F7 l( _8 v第58节-61节：课件资料.rar; `! E8 g/ U% M; E
. X! U6 ?; H, Q6 y" s% _. b第58节Spark on Mesos部署提交参数介绍.mp4# g) `( L6 J! w" j b& F
+ b5 e) r5 S, |$ ]( r第59节Spark代码提交到Mesos运行（Spark-submit）.mp44 m7 U8 b+ [+ H3 F% Y( _: H/ I2 v e
第60节项目整体流程跑通，结果展示.mp4( {+ h0 O+ j+ U- }% O. [3 u% r- h: A. ?, {4 u3 N3 }3 ^
第61节Spark调优介绍.mp4
. C) o2 W: Q/ D# b# X& T8 O+ z第62节基于Spark的机器学习项目-智能客户系统实战课程总结.mp4
$ w- z. n% s' B6 w第63节实际工作及面试注意问题.mp4
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发表于 2018-3-14 23:30:48
发表于 2018-4-13 22:19:12
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