Hadoop Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战 ,林大贵 扫描版

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上百节课详细讲解，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程亮点： 1，知识体系完备，从小白到大神各阶段读者均能学有所获。 2，生动形象，化繁为简，讲解通俗易懂。 3，结合工作实践及分析应用，培养解决实际问题的能力。 4，每一块知识点, 都有配套案例, 学习不再迷茫。 课程简介 第一章 环境搭建 00.导学 01.Scala简介 02.Scala程序和Java程序对比 03.Scala环境搭建 04.Scala解释器 05.案例_做最好的自己 第二章 变量和数据类型 00.导学 01.输出语句和分号 02.Scala中的常量 03.Scala中的变量 04.字符串的定义 05.惰性赋值 06.标识符 07.数据类型 08.类型转换 09.值类型和String类型之间的相互转换 10.键盘录入功能 11.案例_打招呼 第三章 运算符 001.导学 01.算术运算符 02.赋值运算符 03.关系运算符 04.逻辑运算符 05.进制和8421码 06.原反补码计算规则 07.位运算符 08.案例_交换变量值 第四章 流程控制结构 00.导学 01.流程控制结构之顺序结构 02.选择结构之单分支结构 03.选择结构之双分支结构 04.选择结构之多分支结构 05.选择结构之注意事项 06.选择结构之嵌套分支 07.扩展_块表达式 08.for循环之简单循环 09.for循环之循环嵌套 10.for循环之守卫 11.for循环之推导式 12.while循环 13.do.while循环 14.break和continue的用法 15.综合案例_九九乘法表 16.综合案例_模拟登陆 第五章 方法和函数 00.导学 01.方法入门 02.返回值的类型推断 03.惰性方法 04.方法参数 05.方法调用方式 06.函数入门 07.方法和函数的区别 08.案例_打印nn乘法表 第六章 面向对象入门 00.导学 01.类和对象的相关概念 02.创建类和对象 03.创建类和对象的简写形式 04.定义和访问成员变量 05.使用下划线初始化成员变量 06.定义和访问成员方法 07.访问权限修饰符 08.主构造器 09.辅助构造器 10.定义单例对象 11,在单例对象中定义方法 12.如何定义程序的主入口 13.定义伴生对象 14.private[this]访问权限 15.apply()方法 16.案例_定义工具类 第七章 继承 00.导学 01.继承入门 02.单例对象的继承 03.方法重写 04.isInstanceOf和asInstanceOf 05.getClass和ClassOf关键字 06.抽象类入门 07.抽象字段 08.匿名内部类 09.动物类案例 第八章 特质 00.导学 01.类继承单个特质 02.类继承多个特质 03.单例对象继承特质 04.演示trait中的成员 05.动态混入trait 06.使用trait实现适配器设计模式 07.使用trait实现模板方法模式 08.使用trait实现职责链模式 09.trait的构造机制 10.trait继承class 11.案例_程序员类 第九章 包_样例类_样例对象 00,导学 01.包的简介和格式 02.包的作用域 03.包对象 04.包的可见性 05.包的引入 06.样例类入门案例 07.样例类的默认方法 08.样例对象 09.案例_计算器 第十章 常用容器(数组, 元组, 集合等) 00.导学 01.创建定长数组 02.创建变长数组 03.变长数组的增删改操作 04.遍历数组 05.数组的常用算法 06.创建元组对象 07.访问元组中的元素 08.创建不可变列表 09.创建可变列表 10.可变列表的常用操作 11.列表的常用操作之基础操作 12.列表的常用操作之扁平化 13.列表的常用操作之拉链与拉开 14.列表的常用操作之转换字符串 15.列表的常用操作之求并集,交集,差集 16.创建不可变集 17.不可变集的常见操作 18.创建可变集 19.创建不可变Map 20.创建可变Map 21.Map的基本操作 22.使用迭代器遍历集合 23.函数式编程之foreach 24.函数式编程之简化函数定义 25.函数式编程之映射 26.函数式编程之扁平化映射 27.函数式编程之过滤 28.函数式编程之默认排序 29.函数式编程之指定字段排序 30.函数式编程之自定义排序 31.函数式编程之分组 32.函数式编程之聚合操作 33.函数式编程之折叠操作 34.综合案

上百节课详细讲解，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 大数据企业级项目用户画像实战从0手把手设计、开发教学，实现用户标签化，精准定位与营销 第一章用户画像概念讲解，项目及环境构建 第二章数据ETL迁移、标签模型Oozie调度、标签存储与计算 第三章标签模型开发、规则匹配引擎 第四章SparkSQL开发、外部数据源配置、Hbase应用、统计开发 第五章Hbase条件过滤、数据条件动态过滤动态加载、推荐系统入门（协同过滤算法讲解CF、使用ALS实现） 第六章机器学习快速入门及应用 第七章数据挖掘标签开发（Kmens算法） 第八章算法模型调优、RFE、PSM标签开发 第九章USG标签开发 第十章多数据源配置、用户商品推荐、标签索引化（ES）、用户画像项目总结

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