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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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5 t% I5 ^' F4 }6 `java视频教程详情描述：
c$ x+ k; U3 d; O( ~) Q* xA091《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$ C4 U6 p( Z0 B) Z
课程目录：/ u6 y3 r) \# X9 Q1 S0 y6 D
# ]2 ]: r3 v- o" O' U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 |7 G6 x0 Q u8 x
第2节scala和IDE的安装以及使用以及maven插件的安装.mp4" Q3 y2 s" ^0 M0 h- A8 E
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; n. w9 K+ x/ t9 ]
第4节scala基础知识讲解-1.mp4
0 W4 M5 a9 I+ s, t第5节scala基础知识讲解-函数和闭包-2.mp4
! G6 `2 s; b2 ~) D' Q# v第6节scala基础知识讲解-数组和集合-3.1.mp42 N7 r( ~7 M% ?+ m3 q, D$ [9 ?! F+ x
第7节scala基础知识讲解-数组和集合-3.2.mp4
5 d' W, o D# E- s/ h( ^第8节scala基础知识讲解-类和对象-4.mp4
2 h+ w- A; k+ j第9节scala基础知识讲解-特征和模式匹配-5.mp4* s& D A3 ^% \ Q- w( Q! 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
, f1 v6 v6 {0 u第11节-26节：课件资料.rar. z4 h; o' }+ y* l0 G6 v6 z. L; G" o) f% b
第11节scala基础知识讲解-知识回顾.mp4 ?" m9 C2 b" E! }0 i, ~% G! z! c: C1 j4 J7 w4 w8 e
第12节nosql数据库mongodb安装.mp48 S( Y7 I& W& \+ a
0 C2 P/ R3 c3 p! A2 f第13节spring data for mongodb-简单连接mongodb.mp4
% Z/ I" p: p0 {0 V7 {7 S7 u1 o第14节spring data for mongodb-spring配置+CRUD操作(不实现repo，默认操作).mp4
( n+ q( ?. y1 @; F" e# R第15节spring data for mongodb-实现repo接口+mongoTemplate+CRUD操作.mp4; H" [# }; k# z
第16节spring data for mongodb-分页查询.mp4+ T7 o3 R4 J, z8 I, H+ x& O
第17节zookeeper集群安装.mp4
7 y/ d: W. {% a# |0 S第18节zookeeper基本介绍-1.mp41 v Z& b+ V+ i, {( Q. T8 ]4 T
第19节zookeeper工作原理-选举流程（basic paxos算法）-2.mp4
2 j8 z7 q" c) a: T. U8 f* | h( ~第20节zookeeper工作原理-选举流程（fast paxos算法）-3.mp4
+ m- T, j/ P; I第21节kafka-背景及架构介绍.mp4
2 S/ E$ d1 T t第22节kafka集群安装以及测试.mp4( ^3 @: K( `& p- x7 j1 J* e" q8 k9 y1 C9 b3 B: e% I5 U5 L' K9 \8 n1 W
第23节kafka数据发送与接收实现-java.mp4
- F" W. d K! u7 l第24节hdfs单机安装部署.mp40 Z2 \3 i, ]; F) S4 Y' g" \* Z3 f/ |1 i8 u" ^7 U4 I, |
第25节连接hdfs查询存储-java.mp4
) y0 B2 M. O' t8 I/ N* X) \4 _第26节机器学习基本线性代数介绍.mp4 R, G8 `' \0 N4 X& P+ _$ k( z. q5 L* e. T/ w
第27节-32节：课件资料.rar+ a, O* w5 o9 B+ x
第27节IKAnalyzer中文分词工具介绍.mp4$ U+ J. ?, Z+ w; C1 K' n- \8 K+ s6 J4 M8 t# q# o3 r, |2 x
第28节IKAnalyzer中文分词工具结合java应用.mp45 y( x6 b' U/ J \& A# y
第29节Spark以及生态圈介绍.mp49 X: D, L n# r- U* V( J( J
第30节Spark运行架构介绍及原理之job，stage，task.mp47 \+ o0 @0 e+ H5 a1 t, t/ c% |" z( o3 v
第31节Spark编程模型RDD设计以及运行原理.mp4( z0 z0 n H0 g4 \$ ~! X
第32节纯手写第一个Spark应用程序：WordCount.mp4* i/ c& w I! d' v2 {( f3 v I8 ^# A: h4 b# L3 k ~& l* |
第33节-38节：课件资料.rar9 U# G& Y' N6 A& w6 i" W! V3 q
) z/ i* X6 A1 d Y5 C+ Z第33节RDD常用函数介绍.mp4* M8 y2 Z) P+ V8 H# ] R- K* E6 w
第34节Spark Sql介绍、DataFrame创建以及使用、RDD DataFrame DataSet相互转化.mp4% I( h& ~/ y3 o |) p
第35节Spark Streaming介绍.mp4% d7 T% T) q2 l, y' {- C
第36节Spark Streaming+Kafka集成操作.mp4
5 [3 u% \1 G Q. p第37节avro结合maven使用,实现序列化和反序列化.mp4: e' g9 [- @5 T% V+ \
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
# D' f+ n0 D/ g& |1 d7 D! v第39节-44节：课件资料.rar" H% D$ Y' o8 Y! g! A
第39节特征抽取：TF-IDF原理介绍.mp4: E c* F7 Q) _: P& p7 w
7 q- D' v0 P' v; ?第40节特征提取：TF-IDF代码实现计算.mp4. c6 l! `8 _# @5 y) C, _9 [! K. d1 O
第41节聚类算法：KMEANS原理介绍.mp4! C9 N7 q' E2 ^; W4 R' r# c
第42节聚类算法：KMEANS代码实现计算.mp4
W. }# G' i* n, I8 o第43节其它Spark ML算法简单介绍.mp4& y) k4 ]" ] {1 t0 n! ~( T8 y; K6 P- A& G* t: V! k9 u
第44节Spark连接Mongodb代码实现.mp48 L! x+ X6 A; Y ?2 u
( ~/ H* b1 Z4 o1 a! ~ N第45节-48节：课件资料.rar
3 z% h0 f7 S9 F. h6 U3 y# ?- z第45节Mesos总体架构介绍.mp4: p3 s% x" o9 K/ m& k
第46节Mesos安装部署.mp4( @( _, \1 s. Z+ I) a( p; Q1 M" [4 Q0 @2 H6 d5 U
第47节Spark on Mesos安装部署.mp49 G* }! {& D+ {9 y: v/ G8 {
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# U, R K6 x* Y( ^" i9 S
第49节项目代码：父类工程，管理各个jar的版本.mp4
' R; h2 B- j1 N! \; v! o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
9 ^! V4 |5 t7 {( x8 s! G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# }# n5 ]: ~: @4 Y) u* _! H4 p
第52节项目代码：工具类jar，实现操作hdfs、切词以及操作mongodb.mp4
7 N5 s" D9 K7 ~! v" |; 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; r+ e) c- |. ~4 ^, Z$ X" X0 M" U6 c9 U
第54节项目代码：机器学习集合jar，主要用来存放record.mp4
9 i, T& h4 A/ p/ O/ 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
( f4 `" ^0 j( h2 Q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
9 y, N' ? t. r' l5 ~$ 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
: T) H. x, _1 v- Y$ [) u% @' J+ V+ d第58节-61节：课件资料.rar; `! E8 g/ U% M; E Q3 ]* y& }+ B4 }8 N7 C
第58节Spark on Mesos部署提交参数介绍.mp4# g) `( L6 J! w" j b& F, H0 e, @- u; _
第59节Spark代码提交到Mesos运行（Spark-submit）.mp44 m7 U8 b+ [+ H
6 Y. o4 i; u: E# ]& \第60节项目整体流程跑通，结果展示.mp4( {+ h0 O+ j+ U- }% O. [3 u
; |3 S+ v. H" A3 n/ x6 f' D第61节Spark调优介绍.mp4
8 |, H6 q( s2 \, t5 G! B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.mp49 B h! f9 a) N. l$ [
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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