课程名称：

小案例玩转Pyspark

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课程特色：

Python是数据科学家的顺手兵器,Spark又被称为大数据分析的瑞士军刀，两者的结合让玩数据的人得心应手。

本课程有两大特点：

1、以业界最典型的商业分析案例为主线，展现数据科学家眼中Spark各个模块的用法、心得、不足和与Python其他包的结合运用；

2、以Spark的发展方向为授课主干，所有内容围绕DataFrame API，为学员扫清阅读帮助文档的障碍（目前还没有结合Pyspark新特性的书出版，即使《PySpark实战指南》也是新旧特性混合写，而且内容也不全面）。

课程学习环境：

Windows7、与Python3.5配套的Anaconda，Spark2.3

环境配置参考-https://mp.weixin.qq.com/s/Bt6qrE3sGUSCm_BaA33C6A

学前准备与参考书：

先修课程：“Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍） ” https://edu.hellobi.com/course/280

参考书：《PySpark实战指南：利用Python和Spark构建数据密集型应用》、《Spark大数据分析技术与实战》、《Spark机器学习进阶实战》、《Python数据科学：技术详解与商业实践》

讲师简介：

常国珍，北京大学会计学博士，中国大数据产业生态联盟专家委员会委员。具有多年金融、电信及零售行业数据科学项目实施和咨询服务经验。专注于零售金融与泛零售领域的数据治理、市场与用户分析、信息安全和智能解决方案。著有《Python数据科学：技术详解与商业实践》等三本数据科学图书。

学习方式：

在线反复观看，有效期2年

上课方式：录播学习+VIP会员群+独享问答中心+在线答疑 +2年反复观看

课程目录：

第一课：PySpark基础与信用评分卡案例

1.1Spark基本框架

1.2搭建windows单机版Python+spark环境

1.3违约模型的数据理解

1.4违约建模的业务理解

1.5构建数据的宽表和模型构建与评估

第二课：数字化营销框架与用户画像实践

2.1用户画像概念与用途

2.2用户标签体系

2.3基于用户标签的推荐系统框架

2.4用户标签开发方法

2.5Spark RDD和DataFrame讲解

2.6新闻APP用户画像实践

第三课：预测模型与流失预警案例

3.1Spark ML的数据类型与建立DataFrame

3.2数据的描述性统计分析

3.3建立Spark ML pipline

3.4数据的预处理

3.5建立正则化逻辑回归模型

3.6建立GBDT模型

3.7二分类模型的评估和参数调优

3.8建立客户流失模型

第四课：申请与交易反欺诈

4.1欺诈的基本认识

4.2 申请反欺诈及案例 

4.3 交易反欺诈及案例

第五课：产品推荐算法与案例

5.1频繁模式-关联规则与FP-Growth

5.2协同过滤与影片推荐

5.3实时推荐与流计算

第六课：图分析算法与案例

6.1 GraphFrames的基础操作

6.2 社会网络分析技术常用算法简介

6.3图分析技术在不同领域中的运用

6.4 机场航班数据分析

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