Spark2.x機器學習實戰（算法篇：基於Kaggle競賽數據集，六大算法模型構建）
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本課程主要講解基於Spark 2.x的機器學習庫，MLlib實現了常用的機器學習，如：聚類、分類、迴歸等6大算法，使用Kaggle競賽數據集模型構建。本課拒絕枯燥的講述，將循序漸進從Spark2.x的基礎知識開始，然後再透徹講解各個算法的理論、詳細展示Spark實現，最後均會通過實例進行解析實戰，幫助大家真正從理論到實踐全面掌握Spark MLlib分佈式機器學習。通過該課程的學習同學們可以全面掌握Spark MLlib機器學習，進而能夠在實際工作中進行ML的應用開發和定製開發。
本課程講解Spark 在機器學習中的應用，並介紹如何從各種公開渠道獲取用於機器學習系統的數據。內容涵蓋推薦系統、迴歸、聚類、分類等經典機器學習算法及其實際應用，涵蓋使用Spark ML Pipeline API創建和調試機器學習流程，內容更加系統、全面、與時俱進，適合所有欲藉助Spark來實現常見機器學習應用的開發者。