课程简介：

为解决广大系统设计人员深入研究与开发大数据挖掘和实时分析的需要，培训中心特举办“Spark大数据挖掘工具MLlib实战”培训班，本课程主要讲解Spark MLlib，Spark MLlib是一种高效、快速、可扩展的分布式计算框架，实现了常用的机器学习，如：聚类、分类、回归等算法。讲解各个算法的理论、详细展示Spark源码实现，最后均会通过实例进行解析实战，帮助大家真正从理论到实践全面掌握Spark MLlib分布式机器学习和大数据挖掘方法。

培训要点：

互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论，成为了海量信息的多种形式。当数据以成百上千TB不断增长的时候，我们在内部交易系统的历史信息之外，需要一种基于大数据实时分析的决策模型和技术支持。

大数据通常具有：数据体量(Volume)巨大,数据类型(Variety)繁多,价值(Value)密度低,处理速度(Velocity)快等四大特征。如何有效管理和高效处理这些大数据已成为当前亟待解决的问题。大数据实时处理意味着更严峻的挑战，更好地管理和处理这些数据也将会获得意想不到的收获。

本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用MLLib工具来解决具体的问题，并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。

本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会在实验环境中演示、实践，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，希望推动Spark相关的项目开发上升到一个新水平。

培训对象：

1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。

2，对数据仓库与大数据实时处理有一定的基础知识。

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