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基于Python的Spark大數(shù)據(jù)挖掘技術

【課程編號】:MKT036395

【課程名稱】:

基于Python的Spark大數(shù)據(jù)挖掘技術

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:職業(yè)技能培訓

【時間安排】:2017年07月13日 到 2017年07月15日5800元/人

2017年04月10日 到 2017年04月12日5800元/人

【授課城市】:上海

【課程說明】:如有需求,我們可以提供基于Python的Spark大數(shù)據(jù)挖掘技術相關內(nèi)訓

【其它城市安排】:北京

【課程關鍵字】:上海大數(shù)據(jù)分析培訓,上海大數(shù)據(jù)挖掘培訓

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課程介紹

Python是數(shù)據(jù)分析最常用的語言之一,而Apache Spark是一個開源的強大的分布式查詢和處理引擎。本培訓用詳盡的案例介紹如何使用Python來調(diào)用Spark的新特性,如何處理結構化和非結構化的數(shù)據(jù),如何使用PySpark中一些基本的可用數(shù)據(jù)類型,如何生成機器學習模型、操作圖像、閱讀串流數(shù)據(jù)以及在云上部署模型。

本培訓結合實例來介紹PySpark大數(shù)據(jù)挖掘。內(nèi)容包括對Apache Spark基礎知識介紹,彈性分布式數(shù)據(jù)集RDD的內(nèi)部運行方式講解,分析利用DataFrame加速PySpark,準備數(shù)據(jù)建模,檢查重復數(shù)據(jù)及異常數(shù)據(jù),分析描述性統(tǒng)計、數(shù)據(jù)相關性,介紹MLlib數(shù)據(jù)挖掘工具應用,講解ML機器學習包功能,使用Blaze實現(xiàn)持久化,講解Tensorflow基礎,分析結構化流Streaming,以及打包Spark應用程序,提交作業(yè)和監(jiān)控執(zhí)行等。

本培訓將合實例,對Python和Spark進行講解,通過實際操作,了解云環(huán)境下,大數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)探索的基本方法。

培訓對象

1,對大數(shù)據(jù)的前沿技術非常感興趣的人。

2,有志于成為一名數(shù)據(jù)科學家的從業(yè)人員。

3,有一定算法和編程基礎的技術愛好者。

培訓目標

1, 學習Python和Spark的相關基礎知識。

2,學習Python和Spark的核心技術方法及應用。

3,了解Python和Spark在數(shù)據(jù)分析中的使用。

培訓內(nèi)容

第一講 Spark基礎知識

1)什么是Apache Spark

2)Spark作業(yè)和API

3)DataFrame和Dataset

4)Spark 2.0的架構

5)SparkSession介紹

6)Tungsten Phase 2

7)結構化流

第二講 彈性分布式數(shù)據(jù)集

1)RDD的內(nèi)部運行方式

2)創(chuàng)建RDD

3)全局作用域和局部作用域

4)RDD轉換

5)RDD操作

第三講 利用DataFrame加速PySpark

1)Python到RDD之間的通信

2)Catalyst優(yōu)化器刷新

3)創(chuàng)建DataFrame

4)RDD的交互操作

5)利用DataFrame API查詢

6)利用SQL查詢

7)DataFrame應用實例

第四講 準備數(shù)據(jù)建模

1)檢查重復數(shù)據(jù)及異常數(shù)據(jù)

2)描述性統(tǒng)計

3)數(shù)據(jù)相關性

4)數(shù)據(jù)可視化

5)直方圖

第五講 MLlib數(shù)據(jù)挖掘工具

1)MLlib包概述

2)加載和轉換數(shù)據(jù)

3)數(shù)據(jù)相關性和描述性統(tǒng)計

4)創(chuàng)建最終數(shù)據(jù)集

5)MLlib應用實例-預測嬰兒生存機會

第六講 ML機器學習包

1)ML包的概述

2)分類、回歸和聚類

3)使用ML預測嬰兒生存率

4)ML超參調(diào)優(yōu)

5)ML的特征提取

6)ML的其他功能

第七講 使用Blaze實現(xiàn)持久化

1)安裝Blaze

2)混合持久化

3)使用NumPy和pandas數(shù)據(jù)

4)與關系型數(shù)據(jù)庫進行交互

5)數(shù)據(jù)操作和訪問

6)數(shù)據(jù)連接

第八講 Tensorflow基礎

1)神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習

2)TensorFlow介紹和安裝

3)配置和設置TensorFlow

4)使用TensorFlow進行矩陣分析

5)TensorFlow操作示例

第九講 結構化流Streaming

1)Streaming介紹

2)Streaming的基本組件

3)Streaming應用程序數(shù)據(jù)流

4)用DStream簡化Streaming應用程序

5)全局聚合

6)結構化流介紹

第十講 打包Spark應用程序

1)spark-submit命令

2)以編程方式部署應用程序

3)配置你的SparkSession

4)創(chuàng)建SparkSession

5)模塊化代碼

6)提交作業(yè)和監(jiān)控執(zhí)行

楊老師

主要研究網(wǎng)絡信息分析以及云計算相關技術,長期從事通信網(wǎng)管系統(tǒng)、網(wǎng)絡信息處理、商務智能(BI)以及電信決策支持系統(tǒng)的研究開發(fā)工作,主持和參與了多個國家和省部級基金項目,具有豐富的工程實踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗。

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