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2019年传智播客黑马新版大数据视频教程

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发表于 2019-7-7 23:21:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
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2019年传智播客黑马新版大数据视频教程
内容介绍:
1.linux操作基础
1.三台虚拟机的复制并联网
2.虚拟机的联网以及基础命令增强
3.linux的查找命令
4.linux的用户与用户组以及linux的su与sudo
5.linux的权限管理
6.linux系统服务管理,网络管理等

2.shell编程
1.linux当中的shell编程
2.shell当中的变量定义,变量引用以及算数运算符
3.shell当中的流程控制语句以及函数使用

3.hadoop集群环境准备
1.大数据集群基本环境准备
2.大数据集群环境的基础准备

4.zookeeper集群

1.zk的概述以及架构图以及基本特性
2.zk集群的安装
3.zookeeper的节点操作(添加,修改,删除节点)
4.zookeeper的watch机制
5.zk节点的javaAPI操作
6.zk的javaAPI操作
5.网络编程与总结
1.网络编程概述(了解)
2.课程总结

6.JVM优化(上)
1.JVM运行参数
1.1 JVM运行参数之-参数类型以及标准参数
1.2 JVM运行参数之-server与-client
1.3 JVM运行参数之-Xint、-Xcomp、-Xmined
1.4 JVM运行参数之-XX参数
1.5 JVM运行参数之-Xms与-Xmx参数
1.6 JVM运行参数之查看jvm运行参数

2.JVM内存模型
2.1 JVM内存模型之jdk1.7与jdk1.8内存模型(很重要)
2.2 JVM内存模型之jstat命令的使用

3.jmap命令的使用
3.1 jmap命令的使用
3.2 使用jhat对dump文件进行分析
3.3 实战:内存溢出的定位与分析

4.jstack命令的使用
4.1 jstack命令的使用
4.2 实战:死锁问题

5.VisualVM工具的使用
5.1VisualVM工具的使用(监控本地进程)
5.2VisualVM工具的使用(监控远程进程)
7.JVM优化(中)
1.JVM垃圾回收算法
1.1 什么垃圾回收?
1.2 垃圾回收算法之-引用计数法
1.3 垃圾回收算法之-标记清除法
1.4 标记清除算法中的应用程序暂停的问题说明
1.5 垃圾回收算法之-标记压缩算法
1.6 垃圾回收算法之-复制算法
1.7 垃圾回收算法之-分代算法

2.JVM垃圾收集器
2.1 垃圾收集器之串行垃圾收集器
2.2 垃圾收集器之并行垃圾收集器
2.3 垃圾收集器之CMS垃圾收集器
2.4 垃圾收集器之G1垃圾收集器的原理
2.5 垃圾收集器之G1垃圾收集器中的YoungGC
2.7 垃圾收集器之G1垃圾收集器中的MixedGC
2.8 垃圾收集器之G1垃圾收集器中的参数以及测试
2.9 垃圾收集器之G1垃圾收集器的优化建议
3.0 可视化GC日志分析工具
8.JVM优化(下)
1.Tomcat8优化
1.1Tomcat8优化之部署安装
1.2Tomcat8优化之禁用AJP服务
1.3Tomcat8优化之配置执行器(线程池)
1.4Tomcat8优化之3种运行模式(启用nio2模式)
1.5Tomcat8优化之部署web项目
1.6Tomcat8优化之Apache JMeter的使用(对首页进行压力测试)
1.7Tomcat8优化之禁用AJP服务的压力测试
1.8Tomcat8优化之设置线程池进行压力测试
1.9Tomcat8优化之设置nio2运行模式进行测试
1.10Tomcat8优化之设置设置并行垃圾收集器进行测试
1.11Tomcat8优化之通过GC报表进行分析
1.12Tomcat8优化之设置G1垃圾收集器进行测试
1.13Tomcat8优化之G1牢记收集器的测试结果以及小结
2.JVM字节码
2.1JVM字节码之javap的使用
2.2JVM字节码之常量池、字段描述符、方法描述符
2.3JVM字节码之解读方法字节码
2.4JVM字节码之解读方法字节码(图解)
2.5JVM字节码之研究 i++ 与 ++i 的不同
2.6JVM字节码之探究字符串的拼接
2.7代码优化建议
9.hadoop环境搭建
1.hadoop源生集群搭建
1.1hadoop的介绍以及发展历史和历史介绍等
1.2hadoop的三大发行公司以及hadoop的架构模型
1.3standAlone的环境搭建之配置文件修改
1.4hadoop集群的standAlone环境的启动以及管理界面查看
1.5hadoop的完全分布式环境搭建

2.CDH版本集群搭建
2.1CDH版本的hadoop的重新编译
2.2cdh版本的zk环境搭建
2.3cdh版本的hadoop重新编译之后伪分布式环境搭建

10.hdfs入门到深入
1.hdfs入门
1.1hadoop的hdfs以及MapReduce的体验
1.2hdfs的基本特性介绍
1.3hdfs的基本操作命令
1.4hdfs的高级命令使用
1.5hdfs的基准测试
1.6今日课程总结

2.hdfs深入
2.1上次课程内容回顾
2.2今日课程内容大纲以及hdfs的基本实现
2.3hdfs的架构以及副本机制和block块存储
2.4hdfs当中的元数据管理以及元数据的查看
2.5hdfs当中的fsimage与edist的合并过程
2.6hdfs文件的写入过程
2.7hdfs的文件的读取过程
2.8hdfs的javaAPI开发以及如何解决winutils的问题
2.9获取分布式文件系统客户端的几种方式
2.10hdfs的javaAPI操作

11.mapreduce入门到深入

1.mapreduce入门
1.1MapReduce程序的入门
1.2mapreduce程序的完成以及打包运行
1.3mapreduce程序的本地模式运行
1.4今日课程总结

2.mapreduce深入学习
2.1上次课程内容回顾
2.2MapReduce的分区
2.3分区案例的补充完成运行实现
2.4MapReduce的序列化以及自定义排序
2.5mapreduce的排序以及序列化代码完成实现
2.6MapReduce当中的计数器
2.7mapreduce当中的规约过程(combiner)
2.8手机流量汇总求和
2.9手机上行流量排序实现
2.10手机号码进行分区
2.11maptask的运行机制
2.12reducetask的运行机制
2.13mapReduce的整个运行的过程,好好反复看视频
2.14mapreduce数据的压缩-使用snappy来进行数据的压缩
2.15reduce端的join算法的实现
2.16map端join算法的代码实现1
2.17map端的join算法的实现补充2
2.18今日课程总结

3.mapreduce高级
3.1上次课程内容回顾
3.2共同好友求取步骤一
3.3求取共同好友步骤二
3.4倒排索引的建立
3.5通过自定义inputformat实现小文件合并成为sequenceFile格式1
3.6自定义inputformat实现小文件的合并2
3.7自定义outputformat实现输出到不同的文件夹下面去
3.8自定义分区实现分组求取topN
3.9自定义分组求取top1
3.10思考:如何分组求取topN的值
3.11实现分组求取topN
3.12mapreduce相关的参数调整

12.yarn调度

1.yarn资源调度的介绍
2.yarn集群当中的三种调度器
3.关于yarn当中常用的参数设置
4.今日课程总结

13.hive数据仓库

1.hive安装
1.1上次课程内容回顾
1.2数据仓库的基本概念
1.3hive的基本介绍
1.4hive的基本架构以及与hadoop的关系以及RDBMS的对比等
1.5hive的安装之(使用mysql作为元数据信息存储)
2.hive基本操作
2.1hive的基本操作
2.2创建数据库的语法
2.3hive当中创建内部表的语法
2.4hive当中创建外部表的语法及外部表的操作
2.5外部分区表综合练习
2.6hive当中的分桶表以及修改表删除表数据加载数据导出等
2.7hive当中的hql语法

3.hive高级用法
3.1hive的调优之fetch的抓取以及表的优化
3.2hive的调优
3.3hive的课程总结

14.flume数据处理
1.离线项目处理的整个架构图
2.flume的基本介绍
3.flume的入门测试案例
4.flume监控文件夹,实现数据收集到hdfs上面去
5.flume采集某个文件内容到hdfs上面去
6.flume的多个agent串联实现node02采集数据发送给node03,node03保存数据到hdfs上面去
7.flume的更多组件介绍
8.flume的failover机制实现高可用
9.flume的load_balance实现机制
10.更多flume案例一,通过拦截器实现数据类型的区分
11.flume的拦截器实现不同类型的数据区分
12.flume的案例二,通过自定义拦截器实现数据的脱敏

15.azkaban调度
1.azkaban的介绍以及azkaban的soloserver的安装使用
2.azkaban的两个服务模式的安装
3.azkaban的任务调度使用

16.sqoop
1.sqoop的基本简介自己sqoop的安装
2.sqoop的入门测试使用
3.sqoop的数据导入之导入数据到hdfs以及导入数据到hive表当中来
4.实现数据的控制导入
5.sqoop的数据增量导入以及sqoop的数据导出
6.通过java代码远程连接linux执行linux的shell命令

17.网站点击流项目

1.网站点击流项目(上)
1.1网站流量分析模型
1.2网站流量分析的常见指标
1.3离线日志网站处理的架构流程(流程背下来)
1.4网站的数据采集,使用flume的taildir实现多个文件的监控采集
1.5数据的预处理之清洗一些不必要的数据
1.6数据预处理之pageView表模型数据
1.7数据的预处理之数据的visit表模型
1.8课程总结

2.网站点击流项目(下)

2.1 数据仓库建模的基本概念
2.2 明细宽表的生成
2.3 流量统计分析,分组求topN
2.4 受访分析
2.5 访客分析
2.6访客visit分析
2.7 hive的级联求和
2.8 结果的导出以及工作流的调度工作
2.9 三大框架整合搭建
2.10 实现第一个图标的显示
2.11 实现折线图的图表展示

18.impala

1.impala的基本介绍
2.impala的架构介绍
3.impala软件的下载以及linux磁盘的挂载
4.linux磁盘的挂载
5.linxu的磁盘挂载2以及压缩文件的上传并解压
6.yum源制作过程
7.impala的安装以及配置过程
8.impala的shell交互窗口使用
9.impala的外部以及内部shell参数
10.impala的基本查询语法
11.impala当中的数据加载的四种方式
12.通过java代码来执行impala的查询操作

19.HUE

1.hue的下载以及安装配置
2.hue与hdfs以及与yarn集群的整合
3.hue与hive的整合
4.hue与impala以及与mysql的整合
5.今日课程总结

20.OOZIE
1.oozie介绍以及oozie的安装1
2.oozie的安装步骤2
3.通过oozie执行shell脚本
4.通过oozie执行hive的任务
5.通过oozie执行mapreduce的任务以及oozie执行sqoop的任务的解决思路
6.oozie当中的job任务的串联
7.oozie当中的定时任务的执行
8.oozie与hue的整合以及整合之后执行MR的任务
9.伪分布式环境转换为HA集群环境
10.hadoop的federation联邦机制(了解一下)
11.cm环境搭建的基础环境准备
12.clouderaManager的服务搭建
13.clouderaManager服务的安装3
14.今日课程总结

21.hbase

1.hbase介绍
2.hbase表结构逻辑视图--整体结构--cell--行
3.hbase表结构之--列族--列--cell--时间戳
4.Hbase集群架构介绍
5.Hbase集群搭建和web页面介绍
6.Hbase的shell客户端基本使用--表的初体验
7.hbase的客户端基本使用get查询数据-删除数据-修
8.hbase的java客户端代码编写----获取连接--
9.hbase的java客户端代码编写----删除表---
10.hbase的java客户端代码编写----put插入数...
11.hbase的java客户端代码编写----scan批量…
12.hbase的java客户端代码编写--过滤器的使用
13.hbase的java客户端代码编写--分页过滤器查询
14.hbase的工作机制--region的概率和机制
15.hbase的工作机制----menstore以及如何快...
16.hbased的工作机制----数据如何更新----文件...
17.hbased的工作机制----物理存储机制的概念梳理
18.hbase的工作机制----客户端寻址
19.hbase工作机制--读写过程
20.hbase的高级应用
21.mapreduce读取hbase中的数据进行数据分析-...
22.hbase的二级索引实现方式--协处理器
23.通过协处理器的observer实现二级索引代码编写--...

22.kafka消息队列

1.kafka的基本介绍以及kafka与传统消息队列的对比
2. kafka的架构介绍以及基本组件模型介绍
3.kafka集群的安装
4. kafka集群的安装以及kafka的命令行的管理使用
5. kafka的javaAPI操作
6.kafka的分区四种策略
7. kafka的消费模型
8.kafka的配置文件server.properties的说明
9. kakfa的配置文件的说明2
10 .flume与kafka的整合使用
11.kafka的数据不丢失机制以及kafka-manager监控工具的使用
12.今日课程总结
23.storm编程

1.storm编程
1.1  storm的基本介绍
1.2  storm的环境搭建以及storm的编程模型的介绍
1.3  storm入门案例wordcount1
1.4  storm的入门案例之wordcount的运行
1.5 storm的并行度分析以及如何解决线程安全问题
1.6  storm的分发策略
1.7  storm与kafka的整合

2.strom实时看板案例
2.1实时看板综合案例
2.2  redis的安装使用回顾
2.3  实时看板综合案例工程构建
2.4  实时看板综合案例代码完善
2.6今日课程总结

3.storm高级应用
3.1上次课程内容回顾以及今日课程大纲以及storm的下载地址,运行过程等
3.2  storm与hdfs的整合工程环境准备
3.3 storm与hdfs的整合
3.4 storm当中的ack机制
3.5  storm的ack机制验证超时
3.6 storm当中的定时器任务
3.7  storm与jdbc的整合使用
3.8 storm与jdb整合打包集群运行
24.storm 项目开发

1.strom日志告警
1.1  日志监控告警业务需求逻辑
1.2 日志监控告警系统项目框架准备
1.3  日志监控告警系统代码完善
1.4 项目打包集群运行
1.5 今日课程总结

2.strom路由器项目开发
1.  上次课程内容回顾
2. 网络路由器项目背景
3.  项目数据处理流程
4. 网络数据类型介绍
5. 数据的处理准备
6.  数据的处理过程代码开发
7.  任务打包集群运行-报错
8.  集群监控软件ganglia的安装
9. ganglia集群监控软件的使用查看

25.scala 编程

1.scala基础
01spark与hadoop的简单比较
02scala简介
03scala编译器安装
04scala开发工具和插件安装
05利用IEDA编写scala程序
06 06scala插件安装问题
07scala变量定义
08scala循环
09scala的判断
10scala操作符重载
11scala方法的定义
12定义函数
13.函数的定义2
14将方法转换成函数
15函数和方法总结
16.scala数组常用方法
17.scala的映射
18元组
19.scala集合
20.scala单机版WordCount
21方法与函数回顾以及习题讲解
2.scala面向对象编程

01并行集合
02scala定义类
03scala构造器
04单例对象
05apply方法
06继承和实现特质
07模式匹配
08option类型
09偏函数
10actor编程
11java的Future回顾
12.用Actor编写一个WordCount程序

3.akka

01akka的简介1
02akka简介2
03.akka通信小例子
04RPC通信的需求
05Akka自定义RPC-1
06Akka自定义RPC-2
07Akka自定义RPC-3
08柯里化
26.spark入门
1.  spark官方文档详解和如何通过官方文档学习spark
2.  安装standalone模式的spark--单master
3.  spark-shell的单机执行和集群执行模式
4.  在spark-shell中运行集群wordcount
5. spark-shell从hdfs读取数据
6. 通过scala的api写wordcount,将结果输出到不同的数据源
7.  在集群提交运行spark任务
8. spark入门总结
9. python写spark,并运行在集群上
10.  java写spark,并运行在本地
11. R写spark,并运行在集群
12.  提前预习RDD相关概念
13.复习


27.sparkRDD
1.sparkRDD入门

1.1复习spark第一天
1.2  RDD的概念
1.3  通过RDD的转换方式对RDD详细解释
1.4 RDD的transformation算子(上)
1.5  RDD的Action算子讲解
1.6 RDD的练习
1.7iplocation的需求
1.8  iplocation的代码实现
1.9  将数据结果分区保存数据库

2.sparkRD案例
2.1  复习+宽依赖窄依赖+stage划分+集群运行原理
2.2 问题1
2.3  如何设置cache
2.4 问题2
2.5  PV案例
2.6UV案例
2.7  pv
2.8  topk案例
2.9  moblelocation需求分析
2.10  代码实现--计算多余时间
2.11  代码实现-计算家庭地点和工作地点

28.spark sql
1.spark-sql简介
2. spark-sql入门
3. datafrom简单操作
4.  spark-sql的命令行创建表
5.  spark-sql的api操作的两种模式
6. 总结sql
7.  复习SQL
8.  通过spark-sql加载mysql的数据和表结构
9.  spark-sql读取mysql数据验证sql语句
10.  spark-sql操作mysql向数据库写数据
11. spark-sql操作hive简介

29.spark streaming
1. hive on spark-sql
2. spark-streaming的介绍
3. R on spark
4.  spark-steaming的图解
5.  通过tcp接收数据进行spark-streaming处理
6.  updateStateByKey的讲解
7.  window操作
8. 扩展资料jedis源码
9.  从flume中拉去数据到spark-streaming处理
10. flume想spark-streaming生产数据
11.  spark-streaming从kafka中读取数据
12. 总结SparkStreaming

30.spark 分析游戏日志


1.spark 分析游戏日志(上)
1.1  课程目标以及网站部分指标介绍
1.2  日志分析整体流程
1.3  日志采集服务器采集方式简介
1.4 游戏背景介绍
1.5  数据来源
1.6  服务器部署情况
1.7 日志采集服务器的部署简介
1.8  日志分析流程总结
1.9  ELK工作栈的简介
1.10 logstash简介
1.11  logstash快速入门
1.12  logstash的工作原理
1.13第一个logstash程序
1.14第一个logstash程序
1.15 logstash简单命令介绍
1.16  配置文件说明
1.17 input插件file的详解
1.18 logstash于kafka对接
1.19 将游戏日志对接到kafka中
1.20 logstash从kafka中读取数据
1.21 点击流日志对接kafka
1.22  将游戏日志对接到hdfs

2.spark 分析游戏日志(下)
2.1讲数据对接es的步骤(后面实现)
2.2es的简介
2.3es的安装详解
2.4 es的插件安装
2.5  es的快速入门
2.6  es的复杂查询举例
2.7  将kafka数据对接到es中
2.8  将kafka数据对接到es中(下)
2.9将游戏操作日志对接到kafka中
2.10  将kafka游戏操作日志对接到es中
2.11spark从es中读取数据,实现游戏玩家分布(程序对接自己实现)
2.12  工具类介绍
2.13  游戏指标统计--日新增玩家
2.14  游戏指标统计--日活跃用户
2.15  游戏指标统计--玩家留存和留存率
2.16 游戏指标统计--总结
2.17  游戏外挂监控程序--顶药外挂
2.18游戏外挂监控程序--顶药外挂运行结果

31.spark源码
1.spark 源码上
1.1 master和worker启动的流程
1.2 下载spark源代码
1.3 编译spark源码,并且将源码导入到IDEA
1.4  spark程序的入口,start-all.sh脚本详解
1.5  Master的main方法执行逻辑
1.6 Master的主构造器中的执行逻辑
1.7 Master的actor的prestart方法执行逻辑
1.8Master的actor的receive方法的执行逻辑
1.9 Worker类的main方法的执行逻辑
1.10 Worker类的主构造器的执行逻辑
1.11 Worker的actor的prestart方法的执行逻辑
1.12  Worker向master注册节点信息的执行逻辑
1.13  Worker和Master之间的心跳处理流程
1.14 总结master和worker启动后的流程
1.15  Master的schedule方法触发的机制
1.16  spark-submit脚本提交任务的执行逻辑
1.17  任务提交后,执行前的逻辑详解
1.18  Master和worker启动的整体流程详解图

2.spark 源码下
2.1任务提交流程图详解
2.2Master接收到ClientActor任务后,进行worker资源的分配
2.3任务开始之前的准备阶段,DAG启动线程监听任务阻塞队列
2.4 Master通知Worker启动executor
2.5通过transformation生成RDD和通过action提交任务
2.6任务提交,开始划分stage之前的准备阶段
2.7 划分stage
2.8划分stage总结
2.9 将stage封装到taskset中,提交给executor
2.10 executor执行任务
2.11  源码整体流程回顾
2.12 代码的action执行后,触发的任务提交流程图详解

32.用户画像项目
1.电商大数据之应用--用户画像是什么
2.电商大数据之应用--构建用户画像的意义
3. 电商大数据之应用--构建用户画像流程和技术
4. 电商大数据之应用--用户画像建模--用户基本属性表
5. 电商大数据之应用--用户画像建模--用户基本属性表
6.电商大数据之应用--用户画像建模--客户消费订单表
7.电商大数据之应用--用户画像建模--客户购买类目表
8.电商大数据之应用--用户画像建模--用户访问信息表
9.电商大数据之应用--sparksql与hive整合
10. 电商大数据之应用--数据仓库建立
11.电商大数据之应用--用户画像数据开发步骤流程
12.电商大数据之应用-用户画像开发-客户基本属性表模型开发
13. 电商大数据之应用-用户画像开发-订单宽表模型开发
14.电商大数据之应用-用户画像开发-客户消费订单表模型开发
15. 电商大数据之应用-用户画像开发-客户购买类目表模型开发
16. 电商大数据之应用-用户画像开发-客户访问信息表模型开发
17 电商大数据之应用-用户画像开发-用户画像宽表模型+hive与hbase整合
18. 电商大数据之应用-用户画像开发-用户画像宽表模型--hive数据导入hbase表中
19. 电商大数据之应用-用户画像开发-用户画像宽表模型--数据可视化(数据导入phoenix)
20.电商大数据之应用-用户画像开发-数据展现
21.电商大数据之应用-用户画像开发-查询演示

33.机器学习
1.机器学习概念入门
1.1   课程设置及大数据和机器学习区别
1.2  大数据时代究竟改变了什么
1.3   大数据架构体系和机器学习在大数据架构位置
1.4  以推荐系统为例
1.5  人工智能应用场景
1.6   人工智能各概念的区别和联系
1.7  什么是机器学习问题
1.8  基于规则的学习和基于模型的学习
1.9   机器学习各概念详解
1.10   机器学习概念补充及分类浅析
1.11  监督学习详解
1.12 无监督学习详解
1.13  半监督学习详解
1.14 强化学习和迁移学习
1.15   机器学习三要素理解
1.16   机器学习模型选择
1.17  进入机器学习最佳时机
2.机器学习数学基础
2.1高中基础
2.2sigmod函数求导
2.3tanh函数
2.4凸函数
2.5机器学习高数必备

34.机器学习语言基础之Python语言

1.机器学习语言基础之Python语言(上)

1.1  Python基础介绍
1.2  Python安装及第三方库使用
1.3 安装Anaconda及组件介绍
1.4 jupyter详解
1.5 Pycharm和Anaconda整合
1.6  Python3编码和解码原理
1.7 包的导入多种形式
1.8 Python数据类型
1.9  Python随机数和常变量表示
1.10 Python输入详解
1.11 Python格式化输出
1.12Python快捷键详解

2.机器学习语言基础之Python语言(下)

2.1 四大数据结构详解
2.2 list集合
2.3list函数详解
2.4tuple函数详解
2.5dict数据结构详解
2.6dict函数详解
2.7集合的内容
2.8列表表达式
2.9元祖和生成器推导式
2.10函数类型详解
2.11函数参数类型
2.12lambda和reduce含糊
2.13条件控制语句
2.14文件读写异常信息
2.15面向对象过程
2.16GUI程序设计

35.Python数据分析库实战
1.Python数据分析库实战(上)
1.1昨日回顾及作业1
1.2昨日回顾及作业1
1.3 卷积操作实践1
1.4卷积操作实践2
1.5 随机数创建方式
1.6array创建方式
1.7 矩阵的其他创建方式
1.8 矩阵的分析方法
1.9 矩阵的运算及分解实战详解
1.10 Series
1.11 DataFrame的详解
1.12Pandas统计计算实践
1.13 Pandas的读取文件操作

2.Python数据分析库实战(下)

2.1 昨日回顾及今日重点
2.2  矩阵基础知识详解
2.3 了解其他矩阵
2.4  矩阵分解
2.6特征降维及PCA引入
2.7  新坐标基的表示
2.8  PCA算法思想及步骤
2.9 PCA算法举例
2.10 PCA实践
2.11 matplotlib绘图基础
2.12  Matlotlib绘制不同图形
2.13  Grid和legend实战
2.14  基础方式绘制图形
2.15 面相对象方式绘制及总结

36.用户画像标签预测实战
1. 理解用户画像数据
2.  应用标签系统
3. 用户画像建模基础
4.  决策时引入
5.  基于规则建树
6. 构建决策树三要素及熵定义
7.  ID3算法及改进
8.  剪枝
9.  如何计算信息增益举例
10. 相亲数据集实战
11.相亲数据集实践改进
12.  iris鸢尾花识别
13.  手写体识别数据

37.集成学习算法
1.  Gini系数详解
2.  Cart树举例
3. Gini系数演变过程
4.  集成学习分类
5.  随机森林原理详解
6.  Bagging算法
7. 模型偏差和方差理解
8.  Adaboost算法详解
9. Adaboost算法数学原理
10. Adaboost算法原理举例
11. Adaboost算法推广到多分类
12.GBDT算法了解
13. 实战

38.数据挖掘项目:构建人才(用户)流失模型
1.  项目需求说明及架构
2.  数据导入及分析
3. 数据展现
4.  不同类型数据的处理及数据切分
5.  类别型数据处理
6. 类别型数据的DictVec处理
7.  特征组合以及建模
8.  不平衡数据处理

39.推荐系统
1.推荐系统入门
1.1  模型保存
1.2  交叉验证方法
1.3 网格搜索
1.4  管道pipeline
1.5  什么是推荐系统及了解推荐引擎
1.6推荐系统算法简介
1.7 用户的相似度和物品相似度度量
1.8 相似度计算
1.9  UserCF
1.10  itemCF
1.11  UserCF和ItemCF区别和联系
1.12  代码讲解
1.13  UserCF代码实战
1.14 ItemCF
1.15  架构设计

2.推荐案例实战(上)

2.1  基于KNN推荐详解
2.2  基于surprise库API实践
2.3 基于surprise电影推荐
2.4 基于SVD分解
2.5 音乐推荐
2.6  SaprkMllib简介
2.7  SparkMLLIB的Vec
2.8  SparkMLLIB基本数据类型及统计量实现
2.9  SparkMLLIB特征处理
2.10  SparkMLLIB随机森林及GBDT
2.11  LFM隐因子分解理论基础
2.12  SparkALS推荐
2.13SparkALS代码实战
2.14 电商数据推荐案例实战

3.推荐案例实战(下)
3.1 基于知识的推荐简介
3.2  使用关联挖掘算法的基础概念
3.3  Apriori算法
3.4 候选项集产生其他方法
3.5 Apriori算法举例
3.6  Aprori算法和FPGrowth算法总结
3.7  FPGrowth算法Spark实现详解
3.8  FPGrowth实战推荐算法项目
3.9  基于内容的推荐简介
3.10  朴素贝叶斯算法及推荐适应
2.11 图数据库

40.CTR点击率预估实战
1.Ctr业务描述
2.  混合推荐算法(架构)
3. 推荐系统评测方法
4.  推荐项目实例简介
5  天池比赛
6  LR基础
7  LR原理详解
8 各大平台使用Ctr技术架构
9  Ctr的前沿技术

41.机器学习面试必备
1. 简历写法及注意事项

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_2019年传智播客黑马新版大数据视频教程
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