课程
R 中使用 sparklyr 的 Spark 入门
中级技能水平
更新时间 2024年10月
SparkData Engineering4小时4 视频50 道练习4,600 XP20,244成就证明
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探索 R、Spark 和 sparklyr 的优势
R 主要经过优化，帮助你快速且清晰地编写数据分析代码。 Apache Spark 旨在快速分析海量数据集。 sparklyr 包让你可以编写在 Spark 集群上运行的 dplyr R 代码，让你同时兼得两者的优势。 这门 4 小时的课程将教你如何使用 dplyr 接口和 Spark 原生接口操作 Spark DataFrame，同时还会尝试机器学习技术。将数据加载到 Spark 中并操作 Spark DataFrame
你将从这门 Spark 课程开始，探索 Spark 和 R 如何协同工作，并练习加载数据，为清洗、转换和分析做好准备。 你将使用 Spark frames 和 dplyr 语法，通过筛选和排列行，以及变更和汇总列来处理数据。深入探索使用 Spark MLib 进行大数据分析
本课程专注于提升您分析海量数据集的技能和信心。 最后几章将带你了解 Spark 的机器学习数据转换功能，并让你有机会通过使用 sparklyr 的机器学习例程，利用梯度提升树和随机森林进行预测，从而实践 sparklyr 的机器学习实践。 "先决条件
Supervised Learning in R: Regression1
点燃引擎：用 dplyr 语法上手 Spark
本章将带您了解 Spark 与 R 如何互补、如何在 Spark 与本地之间传输数据，以及如何用 dplyr 语法操作 Spark 数据框。
2
进阶工具：深入掌握 dplyr 用法
3
回归原生：使用原生接口操作 Spark DataFrame
4
案例研究：学会做机器——在 Spark 上运行机器学习模型
R 中使用 sparklyr 的 Spark 入门
课程完成 加入超过19百万学习者，今天就开始R 中使用 sparklyr 的 Spark 入门！
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