R에서 sparklyr로 시작하는 Spark

R, Spark, 그리고 sparklyr의 장점을 살펴보세요

R은 주로 데이터 분석 코드를 빠르고 읽기 쉽게 작성하도록 돕는 데 최적화되어 있습니다. Apache Spark는 방대한 데이터세트를 빠르게 분석하도록 설계되었습니다. sparklyr 패키지를 사용하면 Spark 클러스터에서 실행되는 dplyr R 코드를 작성할 수 있어, 두 세계의 장점을 모두 누릴 수 있습니다. 이 4시간짜리 강의에서는 dplyr 인터페이스와 Spark의 기본 인터페이스를 모두 사용해 Spark DataFrame을 조작하는 방법과 머신 러닝 기법을 적용하는 방법을 배웁니다.

Spark에 데이터를 로드하고 Spark DataFrame을 조작하기

이 Spark 강의에서는 Spark와 R이 어떻게 잘 함께 작동하는지 살펴보고, 정리, 변환, 분석을 위한 데이터 로딩을 연습하며 시작합니다. Spark 프레임과 dplyr 구문을 사용해 필터링과 행 정렬, 그리고 열 변형과 요약을 통해 데이터를 조작하게 됩니다.

Spark MLib로 빅 데이터 분석을 깊이 있게 배워보세요

이 강의는 방대한 데이터세트를 분석하는 데 필요한 기술과 자신감을 키우는 데 중점을 둡니다. 마지막 장에서는 Spark의 머신 러닝 데이터 변환 특성을 살펴보고, gradient boosted trees와 random forests를 사용해 예측을 수행하면서 sparklyr의 머신 러닝 루틴을 실습 문제로 연습할 기회를 제공합니다. "