NT$700
目前尚無任何課程公告
講師將會在這發佈與課程相關的公告或是通知課程內容更新的公告。
課程資訊
適合對象
✔ 對大數據處理、分析、應用有興趣者
✔ 系統架構師或系統網路管理人員
✔ 商業資料分析部門主管及相關人員
✔ 系統架構師或系統網路管理人員
✔ 商業資料分析部門主管及相關人員
你可以學到
| 我將學習什麼?
✔ 使用Spark MLlib分析真實資料,立即應用於日常工作上
✔ 機器學習及MLlib介紹
✔ 清楚釐清:資料型態及讀取資料
✔ 學習K-means分群模型 (K-means Clustering)、Logistic 分類模型 (Logistic Regression)
課程介紹
| 為什麼我該學Spark?
在熟悉Hadoop基礎概念後,若想要深入學習大數據,那你的下一步絕對要學Spark!就讓我們在這堂課程中,用Spark玩轉資料,挑戰背後無限商機!並讓您透過此課程輕鬆進入大數據分析領域。
根據104人力銀行近年預測指出,5大資料經濟職務需求趨勢(如下圖所示),可以意識到Spark技術已成為大數據分析領域不可或缺的新核心,讓我們一起為自己打造未來,奠定大數據技術的穩固基石吧!
| 課程內容
本課程內容涵蓋:
1.機器學習
2.資料處理
3.資料分析
於本堂Spark第三部曲: MLlib完成資料挖掘與機器學習實戰中,我們將透過深入淺出的方式了解機器學習原理,使用Spark MLlib分析真實資料,學習之後能立即應用於日常工作上。
| Spark三部曲完整學程,由淺入深學習
●Spark首部曲:實務基礎入門篇
●Spark第二部曲: SQL輕鬆處理半結構化資料技巧
●Spark第三部曲: MLlib完成資料挖掘與機器學習實戰
學習前基本能力
✔ Hadoop HDFS、Hive相關經驗
✔ Linux指令
✔ 需略懂Python、Scala
✔ Linux指令
✔ 需略懂Python、Scala
學習前準備
課程資訊
關於講師

Bryan Yang
I am a passionate data analyst and data engineer.
●經歷:
-曾任職於電信及顧問業
-現任資深資料工程師
-現活躍於Spark台灣社群,致力於推廣Spark技術與商業應用整合
●經歷:
-曾任職於電信及顧問業
-現任資深資料工程師
-現活躍於Spark台灣社群,致力於推廣Spark技術與商業應用整合
學習附件
MLlib-DEMO-master.zip
887.75 KB
關於講師

Bryan Yang
I am a passionate data analyst and data engineer.
●經歷:
-曾任職於電信及顧問業
-現任資深資料工程師
-現活躍於Spark台灣社群,致力於推廣Spark技術與商業應用整合
●經歷:
-曾任職於電信及顧問業
-現任資深資料工程師
-現活躍於Spark台灣社群,致力於推廣Spark技術與商業應用整合