After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Scopri i vantaggi di R, Spark e sparklyr
R è principalmente ottimizzato per aiutarti a scrivere codice di analisi dei dati in modo rapido e leggibile. Apache Spark è progettato per analizzare rapidamente enormi set di dati. Il pacchetto sparklyr ti permette di scrivere codice dplyr in R che viene eseguito su un cluster Spark, offrendoti il meglio di entrambi i mondi. Questo corso di 4 ore ti insegna a manipolare gli Spark DataFrame sia tramite l’interfaccia dplyr che con l’interfaccia nativa di Spark, oltre a sperimentare tecniche di Machine Learning.Carica i dati in Spark e manipola gli Spark DataFrame
Inizierai questo corso su Spark esplorando come Spark e R funzionano bene insieme e mettendo in pratica il caricamento dei dati, preparandoli per la pulizia, la trasformazione e l’analisi. Utilizzerai Spark frames e la sintassi dplyr per manipolare i tuoi dati filtrando e ordinando le righe, oltre a modificare e riassumere le colonne.Approfondisci l’analisi dei Big Data con Spark MLib
Questo corso si concentra sullo sviluppo delle tue competenze e della tua sicurezza nell'analisi di enormi set di dati. Gli ultimi capitoli ti guidano attraverso le funzionalità di trasformazione dei dati per il Machine Learning di Spark e ti offrono l’opportunità di mettere in Pratica le routine di Machine Learning di sparklyr, utilizzandole per fare previsioni con gradient boosted trees e random forests.Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Light My Fire: primi passi con Spark usando la sintassi dplyr
Imparerai come Spark e R si completano a vicenda, come spostare i dati da e verso Spark e come manipolare gli Spark DataFrame usando la sintassi di dplyr.
- Per iniziare50 XP
- Fatti l'uno per l'altro50 XP
- Qui ci sono draghi50 XP
- Lo schema connetti-lavora-disconnetti100 XP
- Copiare dati in Spark100 XP
- Big data, tiny tibble100 XP
- Esplorare la struttura delle tibbles100 XP
- Selezionare colonne100 XP
- Filtrare le righe100 XP
- Riordinare le righe100 XP
- Modificare le colonne100 XP
- Riassumere le colonne100 XP
2
Strumenti del mestiere: uso avanzato di dplyr
Approfondirai l’uso dell’interfaccia
dplyr con Spark, incluse selezioni avanzate dei campi, calcolo di statistiche per gruppo e join tra DataFrame.3
Andare in nativo: usa l’interfaccia nativa per manipolare gli Spark DataFrame
Scoprirai le funzionalità di trasformazione dei dati per il Machine Learning in Spark e gli strumenti per manipolare i DataFrame nativi.
4
Caso di studio: imparare a essere una macchina — eseguire modelli di Machine Learning su Spark
Un caso di studio in cui impari a usare le routine di Machine Learning di
sparklyr, prevedendo l’anno di pubblicazione di un brano.R
Introduzione a Spark con sparklyr in R
Corso
completato
