课程大纲

Google Colab和Apache Spark简介

  • Google Colab概述
  • Apache Spark简介
  • 在Google Colab中设置Spark

使用Apache Spark进行数据处理

  • 使用RDD和DataFrame
  • 加载和处理大型数据集
  • 使用Spark SQL查询结构化数据

使用Spark进行高级分析

  • 使用Spark MLlib进行机器学习
  • 进行实时数据分析
  • 使用Spark进行分布式计算

在Google Colab中进行可视化和协作

  • 将Colab与流行的可视化库集成
  • 使用Colab笔记本进行协作工作流
  • 共享和导出结果

优化大数据工作流

  • 调优Spark以提高性能
  • 优化内存和存储使用
  • 为大型数据集扩展工作流

云中的大数据

  • 将Google Colab与基于云的工具集成
  • 使用云存储处理大数据
  • 在分布式云环境中使用Spark

案例研究与最佳实践

  • 回顾实际的大数据应用
  • 使用Apache Spark和Colab的案例研究
  • 大数据分析的最佳实践

总结与下一步

要求

  • 具备数据科学概念的基础知识。
  • 熟悉Apache Spark。
  • 具备Python编程技能。

受众

  • 数据科学家。
  • 数据工程师。
  • 从事大数据研究的人员。
 14 小时

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