大数据分析师LEVEL ll 复习大纲篇 | 第五章 大数据分析之 Spark 工具及实战（三）
更新时间：2019-09-25 10:12:46
来源：环球网校
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摘要 对于数据分析师这一职位，很多人都希望在考试前了解他的考试形式和要求，今天环球网校小编就带大家了解大数据分析师 level 2 证书考试的相关内容，希望对大家有所帮助。
第五节、Spark 机器学习算法库 Spark MLlib 基本使用方法
【领会】
SparkMLlib 的基本框架与原理
SparkMLlib 中 ML 库与 MLlib 库区别
【熟知】
SparkMLlib 中矩阵向量运算方法
SparkMLlib 中常用统计计算方法
【应用】
能够利用 ML Pipelines 构建机器学习流
能够利用 TF-IDF、Word2Vec、CountVectorizer 等进行特征抽取、转化和选择
能够利用 ML 进行机器学习模型建模，至少掌握以下常用模型建模方法，包括决策树、
逻辑回归、KMeans 聚类、GMM 高斯混合模型聚类、协同过滤、随机森林、SVM 等模
型
能够利用 CrossValidator(交叉验证)和 TrainValidationSplit(训练验证分割)进行模型
评估与参数调优
第六节、Spark 图计算框架 GrapX
【领会】
SparkGraphX 简介
SparkGraphX、GraphLab、Pregel 的联系与区别
SparkGraphX 中表视图与图视图的两种数据的转换
图论基本概念
【熟知】
SparkGraphX 中数据的主要表示形式
图的存储模型
SparkGraphX 提供的切分策略
图的构建操作
图的属性操作
图的结构操作
【应用】
SparkGraphX 源码分析与调试
基于 Pregel 的 API 实现图的 PageRank 和最短路径算法
这就是大纲第五章的内容，希望对大家能有所帮助。
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