Spark 2.x + Python 大数据机器学习实战 视频教程 价值399

1. **Analyze the Request:** * **Role:** Course editor for GetFromCode, audience: developers needing source code, tutorials, and actionable engineering references. * **Tone:** Engineering-oriented, structural, reuse-focused, no marketing fluff. * **Perspective:** Tech stack, project structure, reusable modules, learning path. * **Hard Constraints:** * No full directory listing, no zip/mp4 filenames. * No clichés: "Course recommended", "Skill harvest", "Employment development", "Industry veteran crafted", "Complete learning path from beginner to advanced". * No self-introduction as AI, no other site names. * Simplified Chinese only. * Output: HTML fragment using `

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• `. No ``/``. * Length: 500-1000 Chinese characters (excluding punctuation/English). Strictly no padding. * Structure: 2-3 subheadings, each with a clear paragraph. * Must include: Problem solved, suitable foundation, which sections to look at first, independent tasks after learning, how materials support practice. * Course title: "Spark 2.x + Python 大数据机器学习实战 视频教程 价值399" (Must be specific, not a generic template). * Course title constraint: Only include the IT/programming part, ignore non-IT prefixes. * Material线索: Only to understand the theme, no copying filenames/formats. 2. **Deconstruct the Course:** * **Topic:** Spark 2.x + Python big data machine learning practical tutorial. * **Problem Solved:** Training ML models on large datasets requires massive data and distributed computing. Spark handles distributed compute, Python handles data processing/ML logic. The gap is bridging Spark 2.x APIs with Python ML workflows for big data. * **Suitable Foundation:** Basic Python, basic Spark concepts, basic ML algorithms. * **First sections to look at:** Spark 2.x Python integration (PySpark), distributed data processing (structured/unstructured), then ML pipelines. * **Independent tasks:** Build a distributed data preprocessing pipeline, train a large-scale model, deploy a Spark-MLflow or similar workflow. * **Material support:** Video + source code, hands-on examples, reusable code snippets. 3. **Drafting - Section by Section (incorporating constraints):** * *Subheading 1: Problem Solved & Suitable Foundation* * Focus: What it solves (distributed ML compute gap), who it's for (devs with basic Python/Spark). * Draft: 这门课解决的核心问题是：如何在 Spark 2.x 的分布式计算架构下，用 Python 高效完成大规模机器学习的数据处理与模型训练。面对海量数据，单机跑模型必然超时，而传统 Hadoop 生态又过于笨重。本课通过 PySpark 将 Python 的 ML 库与 Spark 内存计算优势结合，让开发者在集群上实现低延迟、高吞吐的机器学习流水线。适合具备 Python 基础、了解 Spark 基本概念，但缺乏分布式工程实战经验的开发者。 * *Subheading 2: Suggested Sections & Independent Tasks* * Focus: What to watch first, what you can build independently. * Draft: 建议先关注 Spark 2.x 的 Python 调用新特性与分布式数据处理模块，再进入结构化与非结构化数据的处理流程。学完核心模块后，你可以独立搭建一个包含数据清洗、特征工程与模型训练的分布式流水线，并完成从本地数据集到集群部署的端到端验证。资料包中的源码与视频对照实践，将直接提供可复用的数据处理与特征提取代码片段，帮助你跳过理论空谈，直接落地到项目里。 * *Subheading 3: Material Support for Practice* * Focus: How the materials support hands-on learning. * Draft: 资料包以视频教程与配套源码的形式呈现，所有案例均提供完整的工程参考。你无需从零搭建环境，只需对照视频中的步骤运行代码即可。视频侧重于架构与逻辑讲解，源码则展示了具体 API 的调用方式与工程化封装思路。通过这种“看懂了代码就能直接复用”的模式，你将掌握如何将 Spark 作业拆解为可复用的微服务模块，并在实际业务中处理结构化和非结构化数据的混合计算。 4. **Review and Refine (Character Count & Constraints Check):** * *Subheading 1:* 这门课解决的核心问题是：如何在 Spark 2.x 的分布式计算架构下，用 Python 高效完成大规模机器学习的数据处理与模型训练。面对海量数据，单机跑模型必然超时，而传统 Hadoop 生态又过于笨重。本课通过 PySpark 将 Python 的 ML 库与 Spark 内存计算优势结合，让开发者在集群上实现低延迟、高吞吐的机器学习流水线。适合具备 Python 基础、了解 Spark 基本概念，但缺乏分布式工程实战经验的开发者。 (177 chars) * *Subheading 2:* 建议先关注 Spark 2.x 的 Python 调用新特性与分布式数据处理模块，再进入结构化与非结构化数据的处理流程。学完核心模块后，你可以独立

课程介绍 机器学习是近二十来年兴起的多领域学科，机器学习算法可从数据中建立模型，并利用模型对未知数据进行预测。机器学习技术不断进步，应用相当广泛，例如推荐引擎、定向广告、需求预测、垃圾邮件过滤、医学诊断、自然语言处理、搜索引擎、诈骗侦测、证券分析、视觉辨识、语音识别、手写识别等。 为什么近年来机器学习变得如此热门，各大公司都争相投入？因为机器学习需要大量数据进行训练。大数据的兴起带来了大量的数据以及可存储大量数据的分布式存储技术，例如Hadoop HDFS、NoSQL……还有分布式计算可进行大量运算，例如 Spark 基于内存的分布式计算框架/架构，可以大幅提升性能。 Python 是数据分析最常用的语言之一，而Apache Spark是一个开源的强大的分布式查询和处理引擎。本书用详尽的例子介绍了如何使用Python来调用Spark的新特性，如何处理结构化和非结构化的数据，如何使用PySpark中一些基本的可用数据类型，如何生成机器学习模型、操作图像、阅读串流数据以及在云上部署你的模型。 本课程系统讲解如何在Spark2.0上高效运用Python来处理数据并建立机器学习模型，帮助读者开发并部署高效可拓展的实时Spark解决方案。 技术包含 本课程从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如分析、分类、训练、建模、预测、推荐引擎、二元分类、多元分类、回归分析和Pipeline等； 为降低学习大数据技术的门槛，提供了丰富的案例实践操作和范例程序编码，展示了如何在单机Windows系统上建立Spark 2.x + Python开发环境； 适合于学习大数据基础知识的初学者，更适合正在使用机器学习想结合大数据技术的人员； IT直通车论坛整理分享，全套高清无加密，可直接播放，包含配套资料。 课程目录 第一章、搭建Spark 2.x+Python开发环境及基本开发入门 1、快速环境搭建：导入Windows7虚拟机至VMWARE及启动系统和远程桌面连接 2、快速环境搭建：Windows系统如何安装pyspark模块到Anaconda及启动PyCharm了解Spark MLlib机器学习库源码及走读 3、快速环境搭建：使用PyCharm开发Spark程序（读取文本数据封装RDD） 4、PySpark SQL快速开发：结构化海量数据处理框架SparkSQL介绍、DataFrame概述及分析数据两种方式 5、PySpark SQL快速开发：使用SparkSession读取文本数据分析及CSV格式数据分析（封装DataFrame分布式数据集） 6、PySpark SQL快速开发：基于Jupyter Notebook读取航空航天数据、使用DSL分析 7、PySpark SQL快速开发：使用DSL分析航天航空数据及如何将DataFrame转换为Pandas中dataframe 第二章、Python Spark MLlib 创建推荐引擎（ALS算法篇） 8、推荐系统几大分类（不同数据、不同算法）概述、以亚马逊和JD为例查看推荐（检索物品后推荐）及推荐系统预测（评分和行为） 9、协同过滤推荐算法CF核心思想、算法数据（用户对物品的评价）及矩阵分解两种方式（SVD和ALS算法） 10、CF的两种推荐方式（基于用户推荐和基于物品推荐）、计算用户或物品相似度常见四种方式及Spark MLlib中ALS算法核心（数据封装、算法超参数） 11、推荐数据集：电影评分数据、通过源码剖析Spark MLlib中协同过滤算法实现类（Rating、ALS和MatrixFactorizationModel） 12、使用Jupyter Notebook开发电影推荐：读取MovieLens评分数据、组合特征、训练模型、预测评分和为用户或电影进行Top10推荐 第三章、Python Spark MLlib 创建推荐引擎（深入实践篇） 13、回顾综述Spark MLlib中支持推荐系统中不同算法（内容推荐Word2Vector、关联规则FP-Growth和协同过滤ALS） 14、针对电影推荐开发优化：将数据集划分为训练和测试、计算模型评估指标MSE和RMSE值 15、针对电影推荐开发优化：定义函数封装模型评估（依据传递模型和测试数据集） 16、针对电影推荐开发优化：使用多层嵌套FOR循环设置不同超参数值训练和评估模型，获取最佳模型 17、针对电影推荐开发优化：保存加载模型、机器学习简易开发流程和使用PyCharm开发封装模型训练与保存 18、针对电影推荐开发优化：依据输入用户或物品进行相关推荐（加载离线训练完成的模型） 第四章、Python Spark MLlib 构建分类模型 19、综述Spark MLlib中实现常见分类算法库（二分类和多分类）及查看实现源码 20、监督学习算法数据格式标签向量LabelPoint及Kaggle竞赛StumbleUpon数据集说明（预测网址是否长青或短暂） 21、构建分类系统之数据调研、数据过滤转换和类别特征提取方式1-of-K详解 22、构建分类系统之分别定义函数提取类别label和转换类别数据提取特征features 23、构建分类系统之封装数据、划分数据集、使用决策树分类及二分类评估指标PR和ROC 24、构建分类系统之使用集成学习算法随机森林RF训练模型和评估性能 25、构建分类系统之使用梯度提升算法GBT训练模型和评估性能 26、构建分类系统之分别使用朴素贝叶斯、支持向量机SVM和逻辑回归算法训练模型与预测 第五章、Python Spark MLlib 构建回归分析 27、Spark MLlib中回归算法实现库（LR、DT等）、过拟合（L1和L2正则化）和阅读算法库源码 28、BikeSharing数据集调研、读取数据并编写函数提取特征和标签 29、构建回归模型之划分数据集、使用决策树回归算法训练模型及定义函数评估模型 30、构建回归模型之使用随机森林RF和梯度提升GBT回归算法训练模型及评估模型 31、构建回归模型之使用LinearRegressionWithSGD训练模型及引出要转换类别特征数据问题 第六章、Spark ML Pipeline 机器学习流程回归分析 32、回顾复习Spark MLlib中算法（分类、回归和推荐）及基于DataFrame ML几个核心概念剖析 33、_查看Spark ML机器学习库源码及SparkSession读取电影评分数据封装DataFrame 34、基于DataFrame 协同过滤算法ALS进行电影推荐模型训练和相关预测 35、基于DataFrame 决策树回归算法DecisionTreeRegressor训练模型（VectorAssembler特征组合）和评估（RegressionEvaluator） 36、使用VectorIndexer类别特征转换及使用TrainValidationSplit进行超参数调整获取最佳模型 37、使用交叉验证CrossValidator方式训练评估模型找到最佳模型 38、Pipeline管道使用说明、结合共享单车出租预测进行构建Pipeline Model模型和预测 视频截图 捕获.PNG (120.16 KB, 下载次数: 18) 下载附件 保存到相册 2021-3-5 01:40 上传 资源存放>百度网盘