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一、目標(biāo)：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理論、方法，學(xué)習(xí)Spark大數(shù)據(jù)平臺(tái)有關(guān)使用及MLLib編程應(yīng)用，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)語言Scala的基礎(chǔ)應(yīng)用，通過若干案例介紹Scala語言在Spark平臺(tái)上的應(yīng)用。

通過課程學(xué)習(xí)能讓學(xué)員具備在Spark平臺(tái)上進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)編程的基本技能。

二、主要內(nèi)容：

數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)基本理論：

1、概述

2、數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)約

3、數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法：分類與預(yù)測、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、智能推薦、回歸分析

Scala語言編程：

1、Scala簡介

2、類和對(duì)象

3、基本類型和操作

4、函數(shù)式對(duì)象

5、內(nèi)建控制結(jié)構(gòu)

6、函數(shù)和閉包

7、特質(zhì)

8、樣本類和模式匹配

9、集合類型

10、隱式轉(zhuǎn)換

Spark大數(shù)據(jù)平臺(tái)及MLlib

1、Spark概述

2、Spark內(nèi)核RDD

3、Spark資源調(diào)度

4、Spark工作流程

5、Spark編程接口

6、Spark?Machine Learning

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