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コース概要
Google ColabとApache Sparkの紹介
- Google Colabの概要
- Apache Sparkの紹介
- Google ColabでSparkをセットアップする方法
Apache Sparkを使用したデータ処理
- RDDsとDataFramesの使用
- 大量のデータセットの読み込みと処理
- 構造化データのクエリにSpark SQLを使用する
Sparkを使用した高度な分析
- Spark MLlibを使用した機械学習
- リアルタイムデータ分析の実行
- 分散コンピューティングとSpark
Google Colabでの可視化と協調作業
- 人気の可視化ライブラリとの統合
- Colabノートブックを使用した協調ワークフロー
- 結果の共有とエクスポート
ビッグデータワークフローの最適化
- 性能向上のためのSparkチューニング
- メモリとストレージ使用量の最適化
- 大量のデータセット向けワークフローのスケーリング
クラウド上のビッグデータ
- Google Colabとクラウドベースのツールの統合
- ビッグデータ用のクラウドストレージの使用
- 分散クラウド環境でのSparkの使用
ケーススタディとベストプラクティス
- 実際のビッグデータアプリケーションのレビュー
- Apache SparkとColabを使用したケーススタディ
- ビッグデータ分析のベストプラクティス
まとめと次なるステップ
要求
- データサイエンス概念の基本的な知識
- Apache Sparkに関する知識
- Pythonプログラミングスキル
対象者
- データサイエンティスト
- データエンジニア
- ビッグデータを扱う研究者
14 時間
お客様の声 (3)
エクササイズを行う
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
コース - QGIS for Geographic Information System
機械翻訳
実践的な例を通じて、プログラムの動作を実際に体感することができました。理論的な概念と実際の応用との関連性についても、よく説明されており、統合されました。
Ian - Archeoworks Inc.
コース - ArcGIS Fundamentals
機械翻訳
Anyとのトレーニングをまた受けられることを楽しみにしています。彼は本当に素晴らしい講師でした。私はただGISの専門家ですが、Anyは私にとってすべてが明確になりました。彼は複雑なプロセスを平易な言葉で説明してくれました。これからも頑張ってください。ありがとうございました。
Lwazi Qhingana - South African National Roads Agency (SANRAL) SOC Ltd
コース - Python for Geographic Information System (GIS)
機械翻訳