Главная страницаКатегория pythonSpark и Python для Big Data с PySpark

Spark и Python для Big Data с PySpark

Name: Spark и Python для Big Data с PySpark
Rating: 5 (9 reviews)

Spark and Python for Big Data with PySpark

udemy

★5 (всего оценок - 9)

Загрузить

Продолжительность

10 ч 35 мин

Категория

Python

Количество уроков

63 Видео

Дата добавления

25 февр. 2020 г., 22:40

Язык

Английский

Дата выхода

17 сент. 2019 г., 00:33

Узнайте, как использовать Spark с Python, включая Spark Streaming, машинное обучение, Spark 2.0 DataFrames и многое другое! Узнайте новейшие технологии больших данных - Spark! И научитесь использовать его с одним из самых популярных языков программирования, Python!

Одним из наиболее ценных технологических навыков является способность анализировать огромные наборы данных, и этот курс специально разработан, чтобы познакомить вас с одной из лучших технологий для этой задачи, Apache Spark! Ведущие технологические компании, такие как Google, Facebook, Netflix, Airbnb, Amazon, NASA и другие, используют Spark для решения своих проблем с большими данными!

Spark может выполнять до 100 раз быстрее, чем Hadoop MapReduce, что вызвало взрыв спроса на этот навык! Поскольку платформа Spark 2.0 DataFrame настолько нова, у вас есть возможность быстро стать одним из самых знающих людей на рынке труда!

Этот курс научит основам ускоренного курса на Python, продолжая изучать, как использовать Spark DataFrames с новейшим синтаксисом Spark 2.0! Как только мы это сделаем, мы рассмотрим, как использовать машинную библиотеку MLlib с синтаксисом DataFrame и Spark. На протяжении всего пути у вас будут упражнения и проекты Mock Consulting, которые приведут вас в реальную ситуацию, в которой вы должны использовать свои новые навыки для решения реальной проблемы!

Мы также расскажем о новейших технологиях Spark, таких как Spark SQL, Spark Streaming, и продвинутых моделях, таких как Gradient Boosted Trees! После прохождения этого курса вы будете чувствовать себя комфортно, добавив Spark и PySpark в свое резюме!

Если вы готовы окунуться в мир Python, Spark и Big Data, этот курс для вас!

Посмотреть больше

Урок 1.00:03:10
Introduction
Урок 2.00:07:56
Course Overview
Урок 3.00:18:58
What is Spark? Why Python?
Урок 4.00:05:59
Set-up Overview
Урок 5.00:11:26
Local Installation VirtualBox Part 1
Урок 6.00:14:00
Local Installation VirtualBox Part 2
Урок 7.00:05:46
Setting up PySpark
Урок 8.00:02:47
AWS EC2 Set-up Guide
Урок 9.00:16:19
Creating the EC2 Instance
Урок 10.00:04:50
SSH with Mac or Linux
Урок 11.00:15:06
Installations on EC2
Урок 12.00:11:42
Databricks Setup
Урок 13.00:17:17
AWS EMR Setup
Урок 14.00:01:34
Introduction to Python Crash Course
Урок 15.00:06:50
Jupyter Notebook Overview
Урок 16.00:16:09
Python Crash Course Part One
Урок 17.00:12:08
Python Crash Course Part Two
Урок 18.00:11:20
Python Crash Course Part Three
Урок 19.00:01:30
Python Crash Course Exercises
Урок 20.00:09:27
Python Crash Course Exercise Solutions
Урок 21.00:02:27
Introduction to Spark DataFrames
Урок 22.00:10:52
Spark DataFrame Basics
Урок 23.00:09:56
Spark DataFrame Basics Part Two
Урок 24.00:10:16
Spark DataFrame Basic Operations
Урок 25.00:12:28
Groupby and Aggregate Operations
Урок 26.00:08:57
Missing Data
Урок 27.00:10:05
Dates and Timestamps
Урок 28.00:03:14
DataFrame Project Exercise
Урок 29.00:16:54
DataFrame Project Exercise Solutions
Урок 30.00:10:22
Introduction to Machine Learning and ISLR
Урок 31.00:09:05
Machine Learning with Spark and Python with MLlib
Урок 32.00:05:04
Linear Regression Theory and Reading
Урок 33.00:14:20
Linear Regression Documentation Example
Урок 34.00:06:47
Regression Evaluation
Урок 35.00:15:14
Linear Regression Example Code Along
Урок 36.00:03:12
Linear Regression Consulting Project
Урок 37.00:15:33
Linear Regression Consulting Project Solutions
Урок 38.00:11:23
Logistic Regression Theory and Reading
Урок 39.00:15:40
Logistic Regression Example Code Along
Урок 40.00:18:37
Logistic Regression Code Along
Урок 41.00:03:14
Logistic Regression Consulting Project
Урок 42.00:11:14
Logistic Regression Consulting Project Solutions
Урок 43.00:08:01
Tree Methods Theory and Reading
Урок 44.00:13:19
Tree Methods Documentation Examples
Урок 45.00:20:38
Decision Tress and Random Forest Code Along Examples
Урок 46.00:02:34
Random Forest - Classification Consulting Project
Урок 47.00:08:01
Random Forest Classification Consulting Project Solutions
Урок 48.00:06:55
K-means Clustering Theory and Reading
Урок 49.00:09:52
KMeans Clustering Documentation Example
Урок 50.00:12:46
Clustering Example Code Along
Урок 51.00:03:10
Clustering Consulting Project
Урок 52.00:08:43
Clustering Consulting Project Solutions
Урок 53.00:06:33
Introduction to Recommender Systems
Урок 54.00:12:09
Recommender System - Code Along Project
Урок 55.00:08:03
Introduction to Natural Language Processing
Урок 56.00:16:13
NLP Tools Part One
Урок 57.00:08:06
NLP Tools Part Two
Урок 58.00:14:09
Natural Language Processing Code Along Project
Урок 59.00:10:20
Introduction to Streaming with Spark!
Урок 60.00:11:48
Spark Streaming Documentation Example
Урок 61.00:04:30
Spark Streaming Twitter Project - Part
Урок 62.00:13:09
Spark Streaming Twitter Project - Part Two
Урок 63.00:17:36
Spark Streaming Twitter Project - Part Three

Автор - udemy

udemy

Udemy - одна из самых больших площадок в мире по доставке обучающего контента от разных авторов всего мира. Присутсвуют курсы практически на любую тему.

+195