Curso
Introducción a Spark con sparklyr en R
IntermedioNivel de habilidad
Actualizado 10/2024SparkData Engineering4 h4 vídeos50 Ejercicios4,600 XP20,185Certificado de logros
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Probar DataCamp for BusinessDescripción del curso
Descubre las ventajas de R, Spark y sparklyr
R está optimizado principalmente para ayudarte a escribir código de análisis de datos de forma rápida y legible. Apache Spark está diseñado para analizar rápidamente grandes conjuntos de datos. El paquete sparklyr te permite escribir código R dplyr que se ejecuta en un clúster Spark, lo que te ofrece lo mejor de ambos mundos. Este curso de 4 horas te enseña a manipular Spark DataFrames utilizando tanto la interfaz dplyr como la interfaz nativa de Spark, así como a probar técnicas de machine learning.Cargar datos en Spark y manipular DataFrames de Spark
Comenzarás este curso de Spark investigando cómo Spark y R funcionan bien juntos y practicando la carga de datos, listos para su limpieza, transformación y análisis. Utilizarás los marcos Spark y la sintaxis dplyr para manipular tus datos filtrando y ordenando filas, y modificando y resumiendo columnas.Adéntrate en el análisis de macrodatos con Spark MLib
Este curso se centra en desarrollar tus habilidades y confianza en el análisis de grandes conjuntos de datos. Los últimos capítulos te guían a través de las funciones de transformación de datos de machine learning de Spark y te ofrecen la oportunidad de practicar las rutinas de machine learning de sparklyr utilizándolo para realizar predicciones mediante árboles impulsados por gradientes y bosques aleatorios.Requisitos previos
Supervised Learning in R: Regression1
Light My Fire: Starting To Use Spark With dplyr Syntax
In which you learn how Spark and R complement each other, how to get data to and from Spark, and how to manipulate Spark data frames using dplyr syntax.
2
Tools of the Trade: Advanced dplyr Usage
In which you learn more about using the
dplyr interface to Spark, including advanced field selection, calculating groupwise statistics, and joining data frames.3
Going Native: Use The Native Interface to Manipulate Spark DataFrames
In which you learn about Spark's machine learning data transformation features, and functionality for manipulating native DataFrames.
4
Case Study: Learning to be a Machine: Running Machine Learning Models on Spark
A case study in which you learn to use
sparklyr's machine learning routines, by predicting the year in which a song was released.Introducción a Spark con sparklyr en R
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