課程核心架構(gòu)
在完成大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)能力構(gòu)建后,本階段課程將系統(tǒng)梳理機(jī)器學(xué)習(xí)核心理論框架,通過真實(shí)商業(yè)場景案例解析,幫助開發(fā)者實(shí)現(xiàn)從功能實(shí)現(xiàn)到智能決策的能力躍遷。
核心教學(xué)模塊解析
Spark MLlib實(shí)戰(zhàn)開發(fā)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)全流程標(biāo)準(zhǔn)化構(gòu)建
- 自行車租賃預(yù)測系統(tǒng)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)
- 用戶行為畫像分析項(xiàng)目實(shí)操
智能推薦系統(tǒng)開發(fā)
- 基于Movielens數(shù)據(jù)的協(xié)同過濾實(shí)踐
- 交替最小二乘法精準(zhǔn)度優(yōu)化方案
- 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在電商場景的應(yīng)用
| 技術(shù)方向 | 關(guān)鍵算法 | 商業(yè)應(yīng)用 |
| 預(yù)測分析 | 線性回歸/決策樹 | 金融風(fēng)控建模 |
| 模式識別 | K-Means聚類 | 用戶分群運(yùn)營 |
源碼級能力培養(yǎng)
深入Spark MLlib底層實(shí)現(xiàn)機(jī)制,重點(diǎn)剖析以下核心算法源碼:
- 邏輯回歸參數(shù)優(yōu)化過程解析
- 貝葉斯分類器特征處理邏輯
- 協(xié)同過濾推薦中的矩陣分解實(shí)現(xiàn)
數(shù)據(jù)可視化專題
前端可視化工具
- ECharts動態(tài)圖表開發(fā)
- Tableau儀表板設(shè)計(jì)規(guī)范
Python可視化庫
- Matplotlib高級圖表定制
- Seaborn統(tǒng)計(jì)圖形呈現(xiàn)