课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-big-data-apache-spark
在当今数据驱动的时代，掌握大数据的处理能力是每位数据科学家和机器学习工程师的必备技能。Coursera上提供的课程《使用Apache Spark进行可扩展的机器学习》正是为此而设计，它将帮助你在大数据集上进行机器学习任务，让我们一起来深入探讨这门课程的内容与价值。
课程概述：本课程旨在赋予学员在大数据集上扩展数据科学和机器学习（ML）任务的技能。因为大多数现实世界中的机器学习工作都涉及到极大的数据集，这些数据集往往超出了单台计算机的CPU、内存和存储的限制。
Apache Spark是一个开源框架，利用集群计算和分布式存储，以高效且经济的方式处理极大的数据集。因此，掌握Apache Spark的应用知识对从事数据科学的工作者来说至关重要。
课程大纲：
- 第一周：介绍
- 讲解Apache Spark的基本工作原理及数据处理方法，介绍了低级API RDD以及并行编程/函数编程的基本概念；对比了不同的数据存储解决方案，最后解释了Apache Spark SQL及其优化器Tungsten和Catalyst。
- 第二周：在Apache Spark上扩展数学统计
- 应用基本统计计算，通过Apache Spark RDD API体验并行化在Apache Spark中的工作原理。
- 第三周：Apache SparkML介绍
- 了解机器学习管道的概念，以便理解Apache SparkML的程序化工作原理。
- 第四周：使用SparkML进行监督和无监督学习
- 应用SparkML进行监督和无监督机器学习任务。
通过这门课程的学习，你将能够理解和利用Apache Spark处理大数据集中的机器学习任务。课程内容由浅入深，既适合初学者入门，也为有经验的从业者提供了深入的理解。
我非常推荐这门课程，尤其是对于那些希望将机器学习应用于实际大数据场景的学习者。无论是理论知识还是实践技能，这门课程都能为你提供强大的支持和广泛的视角。
总之，《使用Apache Spark进行可扩展的机器学习》是提升数据处理和机器学习能力的绝佳选择，不容错过！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-big-data-apache-spark