دوره آموزشی یادگیری جامع آپاچی اسپارک
1 ساعت 27 دقیقهمتوسط2017-04-03
مدرسین

Ben Sullins
Data Geek, Tech Consultant
جزئیات دوره
آپاچی اسپارک یک پلتفرم قدرتمند است که راه های جدیدی را برای ذخیره و استفاده از داده های بزرگ در اختیار کاربران قرار می دهد. در این دوره، با Spark به سرعت عمل کنید و کشف کنید که چگونه از این موتور پردازش محبوب برای ارائه بینش مؤثر و جامع در مورد داده های خود استفاده کنید. مربی بن سالینز یک نمای کلی از پلتفرم ارائه می دهد و به اجزای مختلف سازنده آپاچی اسپارک می پردازد. او نحوه تجزیه و تحلیل دادهها را در Spark با استفاده از PySpark و Spark SQL نشان میدهد، الگوریتمهای یادگیری ماشینی در حال اجرا را با استفاده از Mlib بررسی میکند، نحوه ایجاد یک برنامه تحلیل جریانی با استفاده از Spark Streaming و موارد دیگر را نشان میدهد.
اهداف یادگیری
درک اسپارک
بررسی اجزای اسپارک
جایی که اسپارک می درخشد
درک رابط های داده
کار با فایل های متنی
بارگیری داده های CSV در DataFrames
استفاده از Spark SQL برای تجزیه و تحلیل داده ها
اجرای الگوریتم های یادگیری ماشین با استفاده از Mlib
پرس و جو داده های جریان
اتصال ابزارهای BI به Spark
اهداف یادگیری
درک اسپارک
بررسی اجزای اسپارک
جایی که اسپارک می درخشد
درک رابط های داده
کار با فایل های متنی
بارگیری داده های CSV در DataFrames
استفاده از Spark SQL برای تجزیه و تحلیل داده ها
اجرای الگوریتم های یادگیری ماشین با استفاده از Mlib
پرس و جو داده های جریان
اتصال ابزارهای BI به Spark
مهارت ها
Apache SparkApacheData EngineeringData Science
سرفصل ها
0. مقدمه
- 01 - خوش آمدید
- 02 - آنچه باید قبل از تماشای این دوره بدانید
- 03 - استفاده از فایلهای تمرین
1. معرفی آپاچی اسپارک
- 04 - درک اسپارک
- 05 - Origins of Spark
- 06 - مروری بر اجزای Spark
- 07 - جایی که اسپارک میدرخشد
- 08 - مروری بر Databricks
- 09 - مقدمه ای بر نوت بوک و PySpark
2. تجزیهوتحلیل دادهها در Spark
- 10 - درک رابطهای داده
- 11 - کار با فایلهای متنی
- 12 - بارگذاری دادههای CSV در DataFrames
- 13 - کاوش دادهها در DataFrames
- 14 - نتایج خود را ذخیره کنید
3. استفاده از Spark SQL برای تجزیهوتحلیل داده ها
- 15 - ایجاد جداول
- 16 - کوئری دادهها با Spark SQL
- 17 - تجسم دادهها در نوت بوکهای Databricks
4. اجرای الگوریتمهای یادگیری ماشین با استفاده از MLlib
- 18 - مقدمه ای بر یادگیری ماشین با اسپارک
- 19 - آماده سازی دادهها برای یادگیری ماشین
- 20 - ساخت مدل رگرسیون خطی
- 21 - ارزیابی مدل رگرسیون خطی
- 22 - تجسم مدل رگرسیون خطی
5. تجزیهوتحلیل دادهها در زمان واقعی با جریان اسپارک
- 23 - مقدمه ای بر تحلیل جریانی
- 24 - تنظیم زمینه جریان
- 25 - استعلام دادههای جریانی
6. اتصال BI Tools به Spark
- 26 - راهاندازی اسپارک به صورت محلی
- 27 - اتصال نوت بوکهای Jupyter به Spark
- 28 - سایر گزینههای اتصال
نتیجه
- 29 - مراحل بعدی
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی جامع Apache Spark: مهندسی داده بزرگ (2021)
- دورهی آموزشی مقدماتی آپاچی اسپارک: مهندسی دادههای بزرگ
- دوره آموزشی یادگیری جامع Azure Spark Databricks
- دوره آموزشی یادگیری جامع عمیق Apache Spark
- دوره آموزشی یادگیری جامع اسکالا برای علوم داده
- دوره آموزشی یادگیری اصولی PySpark: معرفی ساخت خطوط پردازش داده
- دوره آموزشی ضروریات MLOps با Azure: بخش اول مقدمه
- دوره آموزشی ضروریات MLOps با Azure: بخش چهارم Spark MLflow Models و Model Registry
مسیرهای مرتبط
- مسیر آموزشی ارتقا مهارت های خود به عنوان یک متخصص اسپارک آپاچی
- مسیر آموزشی کاوش شغلی در مهندسی داده
- مسیر آموزشی از دانشمند داده به یک تحلیلگر داده تبدیل شوید
- مسیر آموزشی تبدیل شدن به یک مهندس داده مسلط بر مفاهیم
- مسیر آموزشی مقدمهای بر مهارتهای پایه برای کار با داده: استراتژی و برنامهریزی دادهها
- مسیر آموزشی ارتقا مهارت های خود را در Hadoop/NoSQL Data Science Stack
- مسیر آموزشی توسعه مهارت های Rust خود برای مهندسی داده
- مسیر آموزشی توسعه دادن مهارت های Scala خود برای مهندسی داده