Kurs
Einführung in Spark mit sparklyr in R
MittelSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 10/2024
SparkData Engineering4 Std.4 Videos50 Übungen4,600 XP20,229Leistungsnachweis
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Entdecke die Vorteile von R, Spark und sparklyr
R ist hauptsächlich so gemacht, dass du schnell und einfach Codes für die Datenanalyse schreiben kannst. Apache Spark ist dafür gemacht, riesige Datensätze schnell zu analysieren. Mit dem sparklyr-Paket kannst du dplyr-R-Code schreiben, der auf einem Spark-Cluster läuft, und so das Beste aus beiden Welten nutzen. In diesem 4-stündigen Kurs lernst du, wie du Spark DataFrames sowohl über die dplyr-Schnittstelle als auch über die native Schnittstelle von Spark bearbeiten und Machine-Learning-Techniken ausprobieren kannst.Lade Daten in Spark und bearbeite Spark-DataFrames
Du startest diesen Spark-Kurs damit, dass du dir anschaust, wie Spark und R zusammen funktionieren, und das Laden von Daten übst, damit du sie bereinigen, umwandeln und analysieren kannst. Du wirst Spark-Frames und die dplyr-Syntax nutzen, um deine Daten zu bearbeiten, indem du Zeilen filterst und anordnest sowie Spalten veränderst und zusammenfasst.Tauch ein in die Big-Data-Analyse mit Spark MLib
In diesem Kurs geht's darum, deine Fähigkeiten und dein Selbstvertrauen bei der Analyse riesiger Datensätze zu stärken. Die letzten Kapitel zeigen dir die Funktionen von Spark für die Datenumwandlung im maschinellen Lernen und geben dir die Möglichkeit, die Routinen von sparklyr für maschinelles Lernen auszuprobieren, indem du damit Vorhersagen mit Gradient Boosted Trees und Random Forests machst.Voraussetzungen
Supervised Learning in R: Regression1
Light My Fire: Mit dplyr-Syntax in Spark starten
Du lernst, wie sich Spark und R ergänzen, wie du Daten nach Spark überträgst und von dort zurückholst, und wie du Spark-DataFrames mit dplyr-Syntax bearbeitest.
2
Tools of the Trade: Fortgeschrittene dplyr-Nutzung
Du lernst mehr über die
dplyr-Schnittstelle zu Spark, einschließlich erweiterter Feldauswahl, der Berechnung gruppenweiser Statistiken und dem Verbinden von DataFrames.3
Going Native: Die native Schnittstelle nutzen, um Spark-DataFrames zu bearbeiten
Du lernst die Funktionen von Spark zur Transformation von ML-Daten sowie Möglichkeiten zur Arbeit mit nativen DataFrames kennen.
4
Fallstudie: Learning to be a Machine – Machine-Learning-Modelle auf Spark ausführen
Eine Fallstudie, in der du die Machine-Learning-Routinen von
sparklyr nutzt, um das Veröffentlichungsjahr eines Songs vorherzusagen.Einführung in Spark mit sparklyr in R
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