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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9 J% p4 L: \* [6 Q7 Y* P
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年度VIP：使用期限365天
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java视频教程详情描述：
. J" s/ P( \8 ^4 v9 {& RA091《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3 J4 [0 a* a) x( }' x
课程目录：
- \% I8 h! U/ Y8 Z
# ^; Z% p5 [- B& `& r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 |
6 ]$ n X* r" C3 y5 M第2节scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装.mp4( ?- X( e* W. Z0 V* o
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
3 q" n4 J3 U U3 `, o第4节scala基础知识讲解-1.mp4
4 S: x8 p j+ c第5节scala基础知识讲解-函数和闭包-2.mp4
: A" n. S+ M0 p6 G2 [0 ?/ q& i v第6节scala基础知识讲解-数组和集合-3.1.mp42 N7 r( ~7 M% ?+ m
; m5 f3 X) ^8 y8 {! R; w3 ~& E第7节scala基础知识讲解-数组和集合-3.2.mp4
. i+ F. h8 N, n5 L' l第8节scala基础知识讲解-类和对象-4.mp4
, {6 I" j) D4 B1 A% ^" n. H第9节scala基础知识讲解-特征和模式匹配-5.mp4+ k* q& q- U; t+ t. J
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
% A- H2 f3 V9 h; v, Z+ @第11节-26节：课件资料.rar. z4 h; o' }+ y* l0 G
5 W! S; U8 p O! x+ g' C" j第11节scala基础知识讲解-知识回顾.mp4 ?" m9 C2 b" E! }0 i, ~% G! z
' D! G9 k0 |' h" M' H$ t# d L第12节nosql数据库mongodb安装.mp48 S( Y7 I& W& \+ a
7 w4 s% A) A' Q! y' U3 _第13节spring data for mongodb-简单连接mongodb.mp4
) M, c! V& Q: N' y第14节spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo，默认操作).mp4( @+ ?6 F# k' U5 N& e! I5 h
第15节spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作.mp48 Q O. w9 P! ^9 v" D5 f, s }
第16节spring data for mongodb-分页查询.mp4
+ N- |! K, ^3 L9 P3 Z第17节zookeeper集群安装.mp4/ A- J) u" G) @
第18节zookeeper基本介绍-1.mp4
3 {- T( o+ D5 \% A5 b3 m3 ~第19节zookeeper工作原理-选举流程（basic paxos算法）-2.mp42 n2 V4 I7 I8 p) O: ]" {- D5 d7 A
第20节zookeeper工作原理-选举流程（fast paxos算法）-3.mp40 u! h& L. t& X, D; P! b1 ~* Y! f
第21节kafka-背景及架构介绍.mp4
2 d+ @7 O; _, b第22节kafka集群安装以及测试.mp4( ^3 @: K( `& p- x7 j1 J* e" q8 k9 y1 C
! s( M9 v D% `: W7 T第23节kafka数据发送与接收实现-java.mp48 _1 x& l' w" N( h: L
第24节hdfs单机安装部署.mp40 Z2 \3 i, ]; F) S
* z9 V2 \; c' q) g) O9 s2 @' z第25节连接hdfs查询存储-java.mp4% Q4 W8 P- ?+ ~0 g$ [ [, y; q v
第26节机器学习基本线性代数介绍.mp4 R, G8 `' \0 N4 X& P+ _$ k3 T# }/ I0 q/ R1 G9 l9 X
第27节-32节：课件资料.rar
u/ V# O' X' x0 H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
# q$ i$ g6 t6 O/ t' W l第28节IKAnalyzer中文分词工具结合java应用.mp4
* c3 j& L) r9 Q! I7 _# B第29节Spark以及生态圈介绍.mp4
9 R" |: v# l9 ?$ j第30节Spark运行架构介绍及原理之job，stage，task.mp47 \+ o0 @0 e+ H2 ~! k, m# b3 v7 P2 O% m1 l, J
第31节Spark编程模型RDD设计以及运行原理.mp4
2 _# I& S3 g, |5 {0 d第32节纯手写第一个Spark应用程序：WordCount.mp4* i/ c& w I! d' v2 {( f3 v I2 ]5 U8 l& E: b9 V) |# Q5 N4 L# [
第33节-38节：课件资料.rar9 U# G& Y' N6 A& w6 i" W! V3 q5 j7 m9 ~6 @+ W3 j' k
第33节RDD常用函数介绍.mp4
8 e4 o: T j- A {) f: `. s第34节Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化.mp4- V$ v: P3 a# e) v
第35节Spark Streaming介绍.mp4. {- T% v1 c/ A$ N
第36节Spark Streaming+Kafka集成操作.mp4
* c T2 F" w- ~: M* ?第37节avro结合maven使用,实现序列化和反序列化.mp4" U! P5 H" G. a8 j
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! f& l- i! a$ n$ i9 m5 V: Z, r
第39节-44节：课件资料.rar
) D/ A8 w, c5 Y! H& e6 U第39节特征抽取：TF-IDF原理介绍.mp4: E c* F7 Q) _: P& p7 w# r5 i8 c* V# l* A9 d& S7 b8 ?6 s
第40节特征提取：TF-IDF代码实现计算.mp4. c6 l! `8 _# @5 y
- `. f; G# T9 T: {7 y7 z第41节聚类算法：KMEANS原理介绍.mp4: m' z! @9 p+ N: w" R* f/ V$ x8 C
第42节聚类算法：KMEANS代码实现计算.mp4
+ l9 B. V2 c& ^. l, n( \) z0 P4 R第43节其它Spark ML算法简单介绍.mp4& y) k4 ]" ] {1 t0 n! ~
4 Y9 [- o2 y9 M9 ^' K; |第44节Spark连接Mongodb代码实现.mp48 L! x+ X6 A; Y ?2 u
) v& w) ^) T$ T7 ]第45节-48节：课件资料.rar0 P1 |, f1 X( X3 B
第45节Mesos总体架构介绍.mp4
" f7 T9 w, e. M& B第46节Mesos安装部署.mp4( @( _, \1 s. Z+ I) a( p; Q
2 E6 B' W3 j3 U( x: P第47节Spark on Mesos安装部署.mp42 Y6 b7 O9 {# t+ v# Y/ N6 M
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
9 U8 u8 [5 T* J& d2 K第49节项目代码：父类工程，管理各个jar的版本.mp42 f) O7 {. D+ }* L( g( p
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" R7 N& @+ H. c1 T" z R
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
' _, J# m) S6 x; N( i" Y; f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, F+ Q+ F1 _, O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! v, q/ `! p7 j" j6 t1 y1 k7 a
第54节项目代码：机器学习集合jar，主要用来存放record.mp45 \4 e3 K1 P/ U% u6 M. e
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/ [8 Z, D! ^) h3 B9 k
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
; Y5 g. H% Z+ l" |9 B- |: y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.mp42 p- a+ q1 r; g% Q/ r( g. u, L! m; s7 ^
第58节-61节：课件资料.rar; `! E8 g/ U% M; E
6 U! {9 j; B u- i8 S第58节Spark on Mesos部署提交参数介绍.mp4# g) `( L6 J! w" j b& F$ l" z1 ~% P8 t, H
第59节Spark代码提交到Mesos运行（Spark-submit）.mp44 m7 U8 b+ [+ H9 Z6 {0 w( N3 H: o) L) U9 v
第60节项目整体流程跑通，结果展示.mp4( {+ h0 O+ j+ U- }% O. [3 u
7 S6 P$ p" l* R8 W4 }' ^第61节Spark调优介绍.mp4
5 e7 `4 N" V9 {. C8 c! Z/ _. u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
6 J* z4 f6 O2 W+ W/ T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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