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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 (4)
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
彼がカバーしたすべてのトピックと例。また、それらが私たちの日常業務でどのように役立つかを説明しました。
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
コース - QGIS for Geographic Information System
機械翻訳
トレーニングをとても楽しみました。すべてのモジュールが、仕事で解決しようとしている問題に適用できると感じました。Jupyter Notebookとの統合は非常に印象的でした。
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
コース - Python for Geographic Information System (GIS)
機械翻訳
トレーニングで最も気に入ったのは、組織と場所でした。
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
コース - ArcGIS for Spatial Analysis
機械翻訳