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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
客户评论 (4)
通过动手实践的例子,我们能够真实感受到程序如何运作。良好的解释以及理论概念与实际应用的有效结合。
Ian - Archeoworks Inc.
课程 - ArcGIS Fundamentals
机器翻译
他涵盖的所有主题,包括示例。同时解释了这些内容如何对我们的日常工作有帮助。
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
课程 - QGIS for Geographic Information System
机器翻译
我非常喜欢这次培训。我发现所有模块都适用于我工作中试图解决的问题。培训与jupyter notebooks的集成令人印象深刻。
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
课程 - Python for Geographic Information System (GIS)
机器翻译
我最喜欢这次培训的是它的组织和地点
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
课程 - ArcGIS for Spatial Analysis
机器翻译