After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
コース説明
R、Spark、sparklyrの利点を探る
R は、データ分析コードを素早く、かつ読みやすく書けるように最適化されています。 Apache Sparkは、膨大なデータセットを迅速に分析するために設計されています。 sparklyrパッケージを使えば、Sparkクラスター上で実行されるdplyrのRコードを記述でき、両方の長所を活かせます。 この4時間のコースでは、dplyrインターフェースとSparkのネイティブインターフェースの両方を使ってSpark DataFrameを操作する方法に加え、機械学習手法も学べます。Sparkにデータを読み込み、Spark DataFrameを操作する
このSparkコースでは、SparkとRがどのように連携してうまく機能するのかを学び、データの読み込みを実践しながら、クリーニング、変換、分析に備えます。 Sparkフレームとdplyrの構文を使って、データを操作します。行のフィルタリングや並べ替え、列の変更や要約を行えるようになります。Spark MLibでビッグデータ分析を深く学ぶ
このコースでは、膨大なデータセットを分析するスキルと自信を身につけることに重点を置いています。 最後の章では、Sparkの機械学習データ変換機能を学び、sparklyrの機械学習ルーチンを使って、勾配ブースティング木やランダムフォレストによる予測を行う練習ができます。 "前提条件
カリキュラム
コース概要
1
はじめての Spark：dplyr 構文で Spark を使い始める
Spark と R がどのように補完し合うか、Spark との間でデータをやり取りする方法、そして dplyr 構文を使って Spark データフレームを操作する方法を学びます。
2
実践的なツール：dplyr の高度な使い方
dplyr インターフェースを使った Spark 操作についてさらに学びます。高度なフィールド選択、グループ別の統計計算、データフレームの結合などを扱います。3
ネイティブ活用：Spark のネイティブインターフェースで DataFrame を操作する
Spark の機械学習向けデータ変換機能と、ネイティブ DataFrame を操作するための機能について学びます。
4
ケーススタディ：Spark で機械学習モデルを実行する
曲のリリース年を予測するタスクを通じて、
sparklyr の機械学習ルーティンの使い方を学ぶケーススタディです。R
sparklyr を使った Spark 入門（R）
コース修了
