课程核心价值解析
本实战课程聚焦大数据处理与机器学习技术融合应用，重点培养学员三大核心能力：基于Spark平台的实时数据处理能力、主流机器学习算法建模能力、完整数据分析流程实施能力。课程涵盖从数据清洗、特征工程到模型部署的全生命周期管理。
| 技术模块 | 核心内容 | 实战案例 |
|---|---|---|
| Spark平台 | RDD原理/Streaming处理/MLlib应用 | 实时用户行为分析系统 |
| 机器学习 | 监督学习/特征选择/模型评估 | 银行定期存款预测模型 |
学员技术基础要求
- 具备Java编程基础开发能力
- 了解Hadoop/Spark基础架构
- 掌握Python基础语法与数据结构
- 熟悉SQL基本查询操作
八天强化训练课程大纲
| 教学阶段 | 技术要点 |
|---|---|
| 阶段（DAY1-2） 大数据分析基础 |
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| 第二阶段（DAY3-5） 数据处理核心 |
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典型实验项目：
▪ 基于Spark MLlib的客户分群模型
▪ 实时交易数据异常检测系统
▪ 电商用户行为预测分析
课程技术亮点
课程采用"理论讲解+沙盘推演+真实项目"三维教学模式，重点攻克以下技术难点：
- Spark任务调度与内存管理优化策略
- 高维数据特征选择与降维技巧
- 机器学习模型过拟合解决方案
- 实时流数据窗口计算优化方案
