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       每期人數限3到5人。
   上課時間和地點
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班):2020年3月16日
   實驗設備
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   質量保障

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程大綱
 

決勝Spark大數據時代企業級最佳實踐:Spark Core&Spar
? 決勝Spark大數據時代企業級最佳實踐:Spark?Core&Spark?SQL&GraphX&Machine?Learning&Best?Practice培訓
培訓內容
第一部分
第1堂課:Spark的架構設計
第2堂課:Spark編程模型
第3堂課:深入Spark內核
第4堂課:Spark的廣播變量與累加器
第5堂課:編寫Spark程序
第6堂課:SparkContext解析和數據加載以及存儲
第二部分:
第7堂課:深入實戰RDD
第8堂課:Shark的原理和使用
第9堂課:Spark的機器學習
第10堂課:Spark的圖計算GraphX
第11堂課:Spark?SQL
第三部分:
第12堂課:Spark實時流處理
第13堂課:Spark程序的測試
第14堂課:Spark的優化
第15堂課:Spark?on?Yarn
第16堂課:JobServer
第四部分:
第17堂課:Generalized?Linear?Model
第18堂課:Recommendation
第19堂課:Clustering
第20堂課:Streaming-wised?Machine?Learning
第21堂課:ML?Pipeline
第22堂課:Optimization?in?Parallel
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