系统化掌握大数据生态体系中的关键技术组件，课程内容深度整合Spark实时计算框架与机器学习算法应用，通过电商推荐、金融风控等八大行业案例贯穿教学全过程。
| 技术维度 | 核心能力要点 |
|---|---|
| 实时数据处理 | Spark Streaming窗口操作优化、状态管理策略、Exactly-Once语义实现 |
| 机器学习建模 | 特征工程构建、超参数调优技巧、模型解释性分析方法 |
| 系统架构设计 | Lambda架构实现、性能瓶颈诊断、资源调度优化方案 |
| 技术模块 | 核心内容分解 |
|---|---|
| Spark内核解析 | • DAG任务调度机制深度剖析 • 内存管理策略与序列化优化 • 数据倾斜问题六种解决方案 |
| 特征工程实践 | • 时间序列特征提取方法 • 文本特征向量化技术对比 • 特征交叉组合策略实现 |
| 模型优化策略 | • 超参数自动调优技术实现 • 模型融合Bagging/Boosting • 分布式模型训练加速方案 |
基于真实业务场景的四大实战项目：
