Bryan Yang

Spark第三部曲： MLlib完成資料挖掘與機器學習實戰

NT$700

＃人工智慧＃資料處理

Spark第三部曲中，老師將帶您了解機器學習原理，並快速使用Spark MLlib實作分析真實資料！課程一開始會從介紹機器學習及MLlib開始，概念清晰後再帶領學員探討資料型態及讀取資料、學習K-means分群模型和Logistic 分類模型，循序漸進的讓您從概念到實作。

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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

課程時長 1 小時 28 分

課程共 6 單元 23 小節

1 個可下載的學習資源

提供完訓證書

提供制定學習計畫建議學習 2 週 (每週 1 小時)

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

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