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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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) f+ S9 J9 Z6 bjava视频教程详情描述：
# S% o, V% I' {. v$ BA091《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
* j# M, _; h$ x) o$ E+ O课程目录： L: v. o, O7 d& b6 T y! y
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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 |
2 ^1 h1 n8 c" p* J8 _7 ]第2节scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装.mp4" p' d8 B f" Z5 \/ h* k0 Y
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
: I. n$ R7 @3 c8 o) |1 d第4节scala基础知识讲解-1.mp4
# D: ]9 X7 I% r3 a$ n6 T第5节scala基础知识讲解-函数和闭包-2.mp4
% U7 ? b7 \4 b第6节scala基础知识讲解-数组和集合-3.1.mp42 N7 r( ~7 M% ?+ m3 y% e/ @% e# w2 F/ A1 x3 ~
第7节scala基础知识讲解-数组和集合-3.2.mp49 ?! ^/ m% K. f( L
第8节scala基础知识讲解-类和对象-4.mp4) d3 X0 p' \# h. l
第9节scala基础知识讲解-特征和模式匹配-5.mp4
& @" x+ Y. b6 Y& ~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
& H' }' X, }- h7 H5 F( W/ `第11节-26节：课件资料.rar. z4 h; o' }+ y* l0 G
% Q2 h, p( r- c' m) X第11节scala基础知识讲解-知识回顾.mp4 ?" m9 C2 b" E! }0 i, ~% G! z
: }3 w9 n$ q% Q$ D第12节nosql数据库mongodb安装.mp48 S( Y7 I& W& \+ a; T/ x$ P8 l% B
第13节spring data for mongodb-简单连接mongodb.mp43 k. ~4 O. P9 Q5 r' k8 F7 c
第14节spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo，默认操作).mp4/ y9 j9 Z0 q/ y/ H! v: v. G
第15节spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作.mp4$ Q5 i5 J/ U& o Y2 l" U. C9 m
第16节spring data for mongodb-分页查询.mp4
9 _ G2 `, i* D- p0 @4 j, @, y( E* ]第17节zookeeper集群安装.mp4
. B1 X$ B6 z, L1 s第18节zookeeper基本介绍-1.mp4
! X4 U+ ?8 K) P, f) c第19节zookeeper工作原理-选举流程（basic paxos算法）-2.mp4
1 L+ | |+ v, m, `第20节zookeeper工作原理-选举流程（fast paxos算法）-3.mp4/ S' J% n$ {) P- X& j9 D% H! C
第21节kafka-背景及架构介绍.mp4
! V% u7 A! ?1 ?% x% i第22节kafka集群安装以及测试.mp4( ^3 @: K( `& p- x7 j1 J* e" q8 k9 y1 C
& @+ j0 n4 |* m# A2 L第23节kafka数据发送与接收实现-java.mp4
9 e3 W1 M3 P* {! M5 X7 R& N第24节hdfs单机安装部署.mp40 Z2 \3 i, ]; F) S! O$ z% R" L. k2 v) Q( n2 }
第25节连接hdfs查询存储-java.mp48 t. r6 k- a( j6 T/ _
第26节机器学习基本线性代数介绍.mp4 R, G8 `' \0 N4 X& P+ _$ k8 f) \" y9 S% r/ y& P
第27节-32节：课件资料.rar) S6 q6 {/ w; n/ D7 p
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# X" d" ?" l. j
第28节IKAnalyzer中文分词工具结合java应用.mp4
/ s i8 t; K$ s9 j第29节Spark以及生态圈介绍.mp4. }4 @' T0 s5 P& w
第30节Spark运行架构介绍及原理之job，stage，task.mp47 \+ o0 @0 e+ H1 y' p3 T& i. ~, R
第31节Spark编程模型RDD设计以及运行原理.mp47 E% c6 {0 _2 l
第32节纯手写第一个Spark应用程序：WordCount.mp4* i/ c& w I! d' v2 {( f3 v I9 g$ H9 a5 i) b; Z( W
第33节-38节：课件资料.rar9 U# G& Y' N6 A& w6 i" W! V3 q
# b% @. ]7 z4 y! t0 M第33节RDD常用函数介绍.mp4$ }7 B l1 p6 V: l9 i, z) }! z* P
第34节Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化.mp4$ F3 c1 `0 [$ `; [: k, n
第35节Spark Streaming介绍.mp4
9 H1 ]6 ?: l* J第36节Spark Streaming+Kafka集成操作.mp4+ P7 e) f6 t) I; {$ o* a
第37节avro结合maven使用,实现序列化和反序列化.mp4, w; S2 k, R4 E% v# _: d' e
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: M) w$ k- d, a+ M/ k* C- U
第39节-44节：课件资料.rar/ K0 }* p; e8 j8 l& Y0 M2 I% g" Y
第39节特征抽取：TF-IDF原理介绍.mp4: E c* F7 Q) _: P& p7 w
2 G+ j$ p6 z* D( ?( P第40节特征提取：TF-IDF代码实现计算.mp4. c6 l! `8 _# @5 y! V* J, X' k+ @) G
第41节聚类算法：KMEANS原理介绍.mp4# i4 r; M, h1 |; R
第42节聚类算法：KMEANS代码实现计算.mp4
. q6 Z8 R1 y8 [; G% @, M* {第43节其它Spark ML算法简单介绍.mp4& y) k4 ]" ] {1 t0 n! ~8 g" _+ o- j2 H% N0 k
第44节Spark连接Mongodb代码实现.mp48 L! x+ X6 A; Y ?2 u
* a' J/ l5 @3 `, i) K第45节-48节：课件资料.rar `0 M L" i& G. y1 a! A- |
第45节Mesos总体架构介绍.mp4
; z$ _/ P7 P A; t, U第46节Mesos安装部署.mp4( @( _, \1 s. Z+ I) a( p; Q1 d% O& S$ j5 i; b
第47节Spark on Mesos安装部署.mp4
9 j# T O1 Q; ~ S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）.mp44 i& j' [& S! a, u% I$ f9 u
第49节项目代码：父类工程，管理各个jar的版本.mp46 m- Y/ j. [ r& l0 }8 ?' B. x# _
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" R
6 m. K$ T5 @' u! Q' n( a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# }# n9 Z2 `; x5 S( r4 C
第52节项目代码：工具类jar，实现操作hdfs、切词以及操作mongodb.mp4
, z5 n; T: H) H/ x" t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
0 Z P6 O" H' p2 B% g第54节项目代码：机器学习集合jar，主要用来存放record.mp48 Q- [" p h- T x( [$ o8 O9 H1 B
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
: b5 D* Q- q5 D5 w$ W% V' f8 ~4 O# w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
" |/ V7 A% @2 o0 r- z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( [) d1 |# m7 t3 ] K7 D/ @9 a
第58节-61节：课件资料.rar; `! E8 g/ U% M; E
8 l) d' x- Z/ h第58节Spark on Mesos部署提交参数介绍.mp4# g) `( L6 J! w" j b& F
! f- X4 c0 a# D; _: x第59节Spark代码提交到Mesos运行（Spark-submit）.mp44 m7 U8 b+ [+ H, I* J; O2 Q" q
第60节项目整体流程跑通，结果展示.mp4( {+ h0 O+ j+ U- }% O. [3 u
; E f# X9 B/ t第61节Spark调优介绍.mp4 T$ O+ [4 {2 K/ b; s
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.mp40 t I# O4 r* c
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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