课程核心架构
在完成大数据基础能力构建后，本阶段课程将系统梳理机器学习核心理论框架，通过真实商业场景案例解析，帮助开发者实现从功能实现到智能决策的能力跃迁。
核心教学模块解析
Spark MLlib实战开发
- 机器学习开发全流程标准化构建
- 自行车租赁预测系统开发实战
- 用户行为画像分析项目实操
智能推荐系统开发
- 基于Movielens数据的协同过滤实践
- 交替最小二乘法精准度优化方案
- 关联规则挖掘在电商场景的应用
| 技术方向 | 关键算法 | 商业应用 |
| 预测分析 | 线性回归/决策树 | 金融风控建模 |
| 模式识别 | K-Means聚类 | 用户分群运营 |
源码级能力培养
深入Spark MLlib底层实现机制，重点剖析以下核心算法源码：
- 逻辑回归参数优化过程解析
- 贝叶斯分类器特征处理逻辑
- 协同过滤推荐中的矩阵分解实现
数据可视化专题
前端可视化工具
- ECharts动态图表开发
- Tableau仪表板设计规范
Python可视化库
- Matplotlib高级图表定制
- Seaborn统计图形呈现
