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： 4 q T! ]% c4 {: e2 W$ k
A091《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) d4 D2 q! S& q+ x
课程目录：
5 s5 o6 ^0 E7 P7 x x: d/ k
1 H A3 [ E& o0 Q3 l5 D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 | `. ^3 j& v8 h' T" G% j, I
第2节scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装.mp4' P! z, R) `$ g/ v9 g" ~
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' i0 v2 J# o8 y: b" C9 r
第4节scala基础知识讲解-1.mp49 e" t, o/ B- e' o+ a$ j
第5节scala基础知识讲解-函数和闭包-2.mp4& \5 Q, c5 W b6 f- l' x2 }2 _
第6节scala基础知识讲解-数组和集合-3.1.mp42 N7 r( ~7 M% ?+ m
: S9 @' V+ l% A, {第7节scala基础知识讲解-数组和集合-3.2.mp4
* |9 r o1 P1 C9 w# G第8节scala基础知识讲解-类和对象-4.mp48 R/ C# Z, Z! C3 r0 u5 W
第9节scala基础知识讲解-特征和模式匹配-5.mp4
+ K! n) T) w' l3 w7 }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, c7 z, k; V! `) ]" O/ H1 p
第11节-26节：课件资料.rar. z4 h; o' }+ y* l0 G1 g5 [7 J2 g: a
第11节scala基础知识讲解-知识回顾.mp4 ?" m9 C2 b" E! }0 i, ~% G! z
/ O7 b* W/ |; F. L第12节nosql数据库mongodb安装.mp48 S( Y7 I& W& \+ a( i( d6 F+ d% q/ n) Y# y1 V9 T
第13节spring data for mongodb-简单连接mongodb.mp4
& @$ u1 r! i- M( a& b1 M第14节spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo，默认操作).mp4
3 _2 ~/ d) x' j/ V5 V3 R2 G: a第15节spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作.mp4# u- ]: M. ?, I I/ x9 L2 a$ V6 H
第16节spring data for mongodb-分页查询.mp42 Q! k: E$ q3 N* ~8 k
第17节zookeeper集群安装.mp4$ U7 k+ Z; x" `7 l: t
第18节zookeeper基本介绍-1.mp4
# j0 O' O1 i+ \" g0 {第19节zookeeper工作原理-选举流程（basic paxos算法）-2.mp41 J$ g; \9 G: V
第20节zookeeper工作原理-选举流程（fast paxos算法）-3.mp4
% m1 v6 `$ I8 d" b第21节kafka-背景及架构介绍.mp4
* o; @ w& Q, B5 y0 \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 T1 f. Y0 N" ?& t$ \' a第23节kafka数据发送与接收实现-java.mp4) _; J I2 ?0 Z5 P1 A
第24节hdfs单机安装部署.mp40 Z2 \3 i, ]; F) S! h7 c4 }8 O$ `/ `
第25节连接hdfs查询存储-java.mp47 l2 E1 l4 O/ L, I- k
第26节机器学习基本线性代数介绍.mp4 R, G8 `' \0 N4 X& P+ _$ k
3 v& l' g: c; ?4 L G. p" W第27节-32节：课件资料.rar' j4 U, N% M/ b' F8 U
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
* f! h2 X3 Y8 M- z第28节IKAnalyzer中文分词工具结合java应用.mp43 J2 T$ T! `5 U8 i, n- b9 i
第29节Spark以及生态圈介绍.mp4( U4 ^5 B% v+ {# p, I5 f' m% [
第30节Spark运行架构介绍及原理之job，stage，task.mp47 \+ o0 @0 e+ H
v' K e9 k! H- c5 a) E第31节Spark编程模型RDD设计以及运行原理.mp4' a. j! F0 l1 f% \- p
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- _" Q% Z& V$ a# k6 F& e
第33节-38节：课件资料.rar9 U# G& Y' N6 A& w6 i" W! V3 q
: m" N4 ^# s1 O1 t2 K第33节RDD常用函数介绍.mp4
! n1 O4 a7 S" s) I1 \& q) j& i4 D9 g- \第34节Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化.mp4" O7 g3 h4 s' i
第35节Spark Streaming介绍.mp4! @$ g; _) a& y8 _& ]. }/ J1 E4 I
第36节Spark Streaming+Kafka集成操作.mp45 K+ ]0 r$ ?# [% {$ O, g a) B
第37节avro结合maven使用,实现序列化和反序列化.mp4
" j: t) c$ {3 a# L2 K7 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 ]; p$ |- W1 r- Z2 \: o' Z% I
第39节-44节：课件资料.rar0 [8 B, Y! {( _, m; Y
第39节特征抽取：TF-IDF原理介绍.mp4: E c* F7 Q) _: P& p7 w
$ ~& d8 |' p+ k7 D: J第40节特征提取：TF-IDF代码实现计算.mp4. c6 l! `8 _# @5 y
' y0 [( Z: ~0 d+ N第41节聚类算法：KMEANS原理介绍.mp46 {$ T8 N2 }8 C- T i
第42节聚类算法：KMEANS代码实现计算.mp48 ^; y, M" K. h" @9 p+ n9 ]
第43节其它Spark ML算法简单介绍.mp4& y) k4 ]" ] {1 t0 n! ~
: n6 z8 g1 b! n3 U; ^4 J1 W) R1 F第44节Spark连接Mongodb代码实现.mp48 L! x+ X6 A; Y ?2 u7 K/ ~" A( K N+ k E# U
第45节-48节：课件资料.rar6 y% q6 f W* j( ^1 t
第45节Mesos总体架构介绍.mp46 }- t# E% K4 r
第46节Mesos安装部署.mp4( @( _, \1 s. Z+ I) a( p; Q
0 p: L X5 u4 N& c2 S# t' A! q第47节Spark on Mesos安装部署.mp46 b& g) L2 M; L- d; }) Y0 i6 i3 v& w
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）.mp48 m J1 v: e9 L( ~8 f
第49节项目代码：父类工程，管理各个jar的版本.mp4* i* b$ D! ^( G$ o( l
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" R6 j$ O5 H% F& Y* P: J
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
( y$ Z$ q- N' \第52节项目代码：工具类jar，实现操作hdfs、切词以及操作mongodb.mp4. q9 A& t \ i6 J9 u
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. F: ]" _& L! x: C. A$ f; w
第54节项目代码：机器学习集合jar，主要用来存放record.mp4
' q k+ ^& X5 O+ O1 E- e1 T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$ a8 D$ [% s1 n; _: w& 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
) R0 q. ]* f) x' I( b+ x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; H N+ h+ z* o$ \; O/ ^: y o
第58节-61节：课件资料.rar; `! E8 g/ U% M; E
5 K/ M8 b" y8 k8 B5 \1 _第58节Spark on Mesos部署提交参数介绍.mp4# g) `( L6 J! w" j b& F8 s1 Q. W$ v7 R& a5 v% B3 [
第59节Spark代码提交到Mesos运行（Spark-submit）.mp44 m7 U8 b+ [+ H
5 G, @/ N' W! p* ~7 D8 N9 r3 {" @5 U第60节项目整体流程跑通，结果展示.mp4( {+ h0 O+ j+ U- }% O. [3 u
' n0 Q( T# x; z' n. a! C5 q第61节Spark调优介绍.mp4
# U+ b, Z2 J( E F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' i$ l% J- E5 @2 i: h2 z
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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