강의
R에서 sparklyr로 시작하는 Spark
중급기술 수준
업데이트됨 2024. 10.
SparkData Engineering4시간4 동영상50 연습 문제4,600 XP20,244성취 증명서
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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. "선수 조건
Supervised Learning in R: Regression1
불 붙이기: dplyr 문법으로 Spark 시작하기
Spark와 R이 어떻게 서로 보완하는지, 데이터를 Spark로 보내고 가져오는 방법, 그리고 dplyr 문법으로 Spark 데이터 프레임을 조작하는 방법을 배웁니다.
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전문가의 도구: 고급 dplyr 활용
dplyr 인터페이스를 사용해 Spark를 다루는 고급 주제를 학습합니다. 필드 고급 선택, 그룹별 통계 계산, 데이터 프레임 조인 등을 포함합니다.3
네이티브로 가기: 네이티브 인터페이스로 Spark DataFrame 조작하기
Spark의 Machine Learning용 데이터 변환 기능과 네이티브 DataFrame을 조작하는 기능을 학습합니다.
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사례 연구: 기계를 배우다—Spark에서 Machine Learning 모델 실행하기
사례 연구를 통해
sparklyr의 Machine Learning 루틴을 사용하여 노래의 발매 연도를 예측해 봅니다.R에서 sparklyr로 시작하는 Spark
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