課程核心架構
在完成大數(shù)據基礎能力構建后，本階段課程將系統(tǒng)梳理機器學習核心理論框架，通過真實商業(yè)場景案例解析，幫助開發(fā)者實現(xiàn)從功能實現(xiàn)到智能決策的能力躍遷。
核心教學模塊解析
Spark MLlib實戰(zhàn)開發(fā)
- 機器學習開發(fā)全流程標準化構建
- 自行車租賃預測系統(tǒng)開發(fā)實戰(zhàn)
- 用戶行為畫像分析項目實操
智能推薦系統(tǒng)開發(fā)
- 基于Movielens數(shù)據的協(xié)同過濾實踐
- 交替最小二乘法精準度優(yōu)化方案
- 關聯(lián)規(guī)則挖掘在電商場景的應用
| 技術方向 | 關鍵算法 | 商業(yè)應用 |
| 預測分析 | 線性回歸/決策樹 | 金融風控建模 |
| 模式識別 | K-Means聚類 | 用戶分群運營 |
源碼級能力培養(yǎng)
深入Spark MLlib底層實現(xiàn)機制，重點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現(xiàn)
數(shù)據可視化專題
前端可視化工具
- ECharts動態(tài)圖表開發(fā)
- Tableau儀表板設計規(guī)范
Python可視化庫
- Matplotlib高級圖表定制
- Seaborn統(tǒng)計圖形呈現(xiàn)
