课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-big-data-apache-spark
课程概述
在当今这个数据驱动的时代，机器学习与大数据处理能力的结合愈发显得重要。Coursera上的”使用Apache Spark进行大数据的可扩展机器学习”课程为我们提供了一个绝佳的机会，让我们能够学习如何利用Apache Spark的强大功能来处理和分析海量数据集。通过本课程的学习，我们不仅能够掌握基本的机器学习概念，还能深入理解如何在分布式环境中实现高效的机器学习工作流。
课程大纲
本课程为期四周，内容包括：
- 第一周：引言 – 本周我们将了解Apache Spark的基本概念，学习数据处理的基本方法，以及Spark内部的工作原理。不仅如此，我们还将学习RDD（弹性分布式数据集）和并行编程的基础知识，比较不同的数据存储解决方案，并探讨Spark SQL及其优化器Tungsten与Catalyst。
- 第二周：在Apache Spark中扩展统计数学 – 通过Spark RDD API进行基本的统计计算，要亲身体验Apache Spark中并行化的工作原理。
- 第三周：Apache SparkML介绍 – 理解机器学习管道的概念，以便更深入地理解Apache SparkML的编程工作原理。
- 第四周：使用SparkML进行监督和非监督学习 – 应用监督和非监督机器学习任务，帮助我们更好地理解如何在Spark中实现这些模型。
学习体会
通过这门课程，我对Apache Spark有了更加深入的了解，尤其是在数据处理和机器学习的结合方面。课程内容严谨，讲解清晰，通过实战项目让我能够灵活运用所学知识。同时，作业与项目的设计也非常实用，让我在编程实践中不断提高。
推荐理由
我强烈推荐这门课程给任何希望在机器学习和大数据处理领域拓展技能的同学或职场人士。无论你是初学者还是有经验的工作者，这门课程都能够提升你的数据处理能力，使你在日益增长的数据科学岗位中脱颖而出。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-big-data-apache-spark