深入浅出Spark机器学习实战（用户行为分析）
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一、课程目标
熟练掌握SparkSQL的各种操作，深入了解Spark内部实现原理
深入了解SparkML机器学习各种算法模型的构建和运行
熟练Spark的API并能灵活运用
能掌握Spark在工作当中的运用
二、适合人群
适合给，有java，scala基础，想往大数据spark机器学习这块发展
适合给想学习spark，往数据仓库，大数据挖掘机器学习，方向发展的学员
三、课程用到的软件及版本：
Spark2.0，Spark1.6.2，STS，maven，Linux Centos6.5，mysql，mongodb3.2
四、课程目录：
课时1：Spark介绍
课时2：Spark2集群安装
课时3：Spark RDD操作
课时4：SparkRDD原理剖析
课时5：Spark2sql从mysql中导入
课时6：Spark1.6.2sql与mysql数据交互
课时7：SparkSQL java操作mysql数据
课时8：Spark统计用户的收藏转换率
课时9：Spark梳理用户的收藏以及订单转换率
课时10：最终获取用户的收藏以及订单转换率
课时11：Spark Pipeline构建随机森林回归预测模型
课时12：Spark 随机森林回归预测结果并存储进mysql
课时13：Spark对收藏转预测换率与真正的转换率对比，以及决策树模型构建
课时14：Spark机器学习对各种监督与非监督分类学习详细介绍
课时15：Spark协同过滤算法，构建用户与产品模型
课时16：Spark协同算法完成给用户推荐产品
课时17：mongodb的安装以及其基本操作
课时18：Spark与mongodb整合
课时19：Spark预测收藏以及给用户推荐的产品存储进mongodb
课时20：操作RDD需要注意点，以及Spark内存分配资源调优
课时21：Spark整个学习过程及其总结
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