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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班):即将开课,详情请咨询客服!
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 

决胜Spark大数据时代企业级最佳实践:Spark Core&Spar
  决胜Spark大数据时代企业级最佳实践:Spark Core&Spark SQL&GraphX&Machine Learning&Best Practice培训
培训内容
第一部分
第1堂课:Spark的架构设计
第2堂课:Spark编程模型
第3堂课:深入Spark内核
第4堂课:Spark的广播变量与累加器
第5堂课:编写Spark程序
第6堂课:SparkContext解析和数据加载以及存储
第二部分:
第7堂课:深入实战RDD
第8堂课:Shark的原理和使用
第9堂课:Spark的机器学习
第10堂课:Spark的图计算GraphX
第11堂课:Spark SQL
第三部分:
第12堂课:Spark实时流处理
第13堂课:Spark程序的测试
第14堂课:Spark的优化
第15堂课:Spark on Yarn
第16堂课:JobServer
第四部分:
第17堂课:Generalized Linear Model
第18堂课:Recommendation
第19堂课:Clustering
第20堂课:Streaming-wised Machine Learning
第21堂课:ML Pipeline
第22堂课:Optimization in Parallel
 

 

 

 

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