Tin mới nhất

Menu

Chia Sẻ Khóa Học Spark Và Python Cho Big Data Với PySpark [Khóa 9031 A]


Tìm hiểu cách sử dụng Spark với Python, bao gồm Spark Streaming, Machine Learning, Spark 2.0 DataFrames và hơn thế nữa!

Bạn sẽ học được gì:

  • ✓ Sử dụng Python và Spark cùng nhau để phân tích Dữ liệu lớn.
  • ✓ Tìm hiểu cách sử dụng new Spark 2.0 DataFrame Syntax.
  • ✓ Làm việc trên các Dự án Tư vấn mô phỏng các tình huống thực tế!
  • ✓ Phân loại Customer Churn với hồi quy Logisitic.
  • ✓ Sử dụng Spark với Random Forest để phân loại (Random Forest).
  • ✓ Tìm hiểu cách sử dụng Spark Gradient Boosted Trees.
  • ✓ Sử dụng Spark MLlib để tạo các Mô hình học máy mạnh mẽ.
  • ✓ Tìm hiểu về DataBricks Platform!
  • ✓ Nhận thiết lập trên Amazon Web Services EC2 để phân tích dữ liệu lớn.
  • ✓ Tìm hiểu cách sử dụng AWS Elastic MapReduce Service!
  • ✓ Tìm hiểu cách tận dụng sức mạnh của Linux với Spark Environment!
  • ✓ Tạo một Spam filter bằng cách sử dụng Spark và Natural Language Processing!
  • ✓ Sử dụng Spark Streaming để phân tích Tweet trong thời gian thực!

Tìm hiểu về Công nghệ Dữ liệu lớn mới nhất - Spark! Và học cách sử dụng nó với một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất, Python!

Một trong những kỹ năng công nghệ có giá trị nhất là khả năng phân tích các tập dữ liệu khổng lồ và khóa học này được thiết kế đặc biệt để giúp bạn tăng tốc trên một trong những công nghệ tốt nhất cho nhiệm vụ này, Apache Spark ! Các công ty công nghệ hàng đầu như Google, Facebook, Netflix, Airbnb, Amazon, NASA, v.v. đều đang sử dụng Spark để giải quyết các vấn đề về dữ liệu lớn của họ!

Spark có thể thực hiện nhanh hơn 100 lần so với Hadoop MapReduce , điều này đã gây ra sự bùng nổ về nhu cầu đối với kỹ năng này! Vì Spark 2.0 DataFrame framework rất mới nên giờ đây bạn có khả năng nhanh chóng trở thành một trong những người hiểu biết nhất về thị trường việc làm!

Khóa học này sẽ dạy những điều cơ bản với một khóa học cấp tốc về Python, tiếp tục học cách sử dụng Spark DataFrames với cú pháp Spark 2.0 mới nhất! Sau khi hoàn thành, bạn sẽ xem qua cách sử dụng MLlib Machine Library với cú pháp DataFrame và Spark. Trong suốt quá trình, bạn sẽ có các bài tập và Dự án Tư vấn Mô phỏng đưa bạn vào ngay một tình huống thực tế, nơi bạn cần sử dụng các kỹ năng mới của mình để giải quyết một vấn đề thực tế!

Bạn cũng được đề cập đến các Công nghệ Spark mới nhất, như Spark SQL, Spark Streaming và các mô hình nâng cao như Gradient Boosted Trees! Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ cảm thấy thoải mái khi đưa Spark và PySpark vào hồ sơ xin việc của mình! 

Nếu bạn đã sẵn sàng tham gia vào thế giới của Python, Spark và Big Data, thì đây là khóa học dành cho bạn!

CUNG CẤP TÀI KHOẢN GOOGLE DRIVE DUNG LƯỢNG KHÔNG GIỚI HẠN VỚI GIÁ ƯU ĐÃI NHẤTXEM CHI TIẾT TẠI ĐÂY 



Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.
Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Chia sẽ bài viết lên:

Nhà Sách Tin Học

Chào mừng các bạn đến với Blog Nhà Sách Tin Học. Thông qua Blog này mình muốn chia sẻ đến các bạn những kiến thức về tin học, các tài liệu hay giáo trình mà mình có hoặc siêu tầm được... Mình rất mong được sự ủng hộ nhiệt tình của các bạn bằng cách comment bài viết, chia sẻ bài viết hoặc liên hệ với mình qua blog này! Mình xin cảm ơn!

No Comment to " Chia Sẻ Khóa Học Spark Và Python Cho Big Data Với PySpark [Khóa 9031 A] "

  • To add an Emoticons Show Icons
  • To add code Use [pre]code here[/pre]
  • To add an Image Use [img]IMAGE-URL-HERE[/img]
  • To add Youtube video just paste a video link like http://www.youtube.com/watch?v=0x_gnfpL3RM