آپاچی اسپارک در 7 روز [ویدئو]

Apache Spark in 7 Days [Video]

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: اگر به دنبال یادگیری اصول اولیه Apache Spark در مدت زمان کوتاهی هستید، می‌توانید روی این دوره حساب کنید تا به شما در یادگیری اصول اولیه این موتور کمک کند. Spark در حال تبدیل شدن به یک موتور پردازش کلان داده محبوب با توانایی منحصر به فرد خود برای اجرا در حافظه با سرعت عالی است. همچنین استفاده از آن آسان است و نحو ساده ای را ارائه می دهد. این دوره به گونه ای طراحی شده است که به شما درک اساسی و تجربه عملی در نوشتن کدهای اولیه و همچنین اجرای برنامه های کاربردی در یک کلاستر Spark بدهد. در طی 7 روز، روی مثال‌ها و تکالیف جالبی کار خواهید کرد که به شما کمک می‌کنند عملیات‌های اساسی، پرس‌وجو، یادگیری ماشینی و جریان را درک کنید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود یادگیری خود را تمرین کنید و پروژه های خود را با سهولت و اطمینان بسازید. بسته کد این دوره ویدیویی در دسترس است - https://github.com/PacktPublishing/Apache-Spark-in-7-Days •با استفاده از اسکریپت Python EC2 (Amazon Elastic Compute Cloud) با نحوه استقرار یک خوشه Spark در ابر AWS (سرویس وب آمازون) آشنا شوید. •مفاهیم اساسی اسپارک، از جمله دگرگونی ها و کنش ها را مطالعه کنید • کشف کنید که RDD ها (مجموعه های داده توزیع شده انعطاف پذیر) چیست و چگونه عملیات را روی آنها انجام دهید • اجرای نمایش داده شد با استفاده از Spark SQL • Query های Spark SQL را بنویسید و با Spark DataFrames کار کنید • نحوه استفاده از MLlib برای برنامه های کاربردی یادگیری ماشین را بدانید • عملیات جریان را کشف کنید اگر شما یک توسعه دهنده، تحلیلگر داده، مهندس داده یا دانشمند داده باشید، این دوره به ویژه مفید خواهد بود. با این حال، هر فردی که علاقه مند به یادگیری نحوه استفاده از Spark باشد نیز از این دوره بهره خواهد برد. دانش برنامه نویسی پایتون فرض می شود اما تجربه قبلی کار با Spark لازم نیست. •راهنمای عملی Apache Spark را دریافت کنید تا با داده های بزرگ در 7 روز به سرعت عمل کنید * * • با کار بر روی سیستم های جریان داده، پردازش داده های بزرگ و موارد دیگر، اصول Apache Spark را درک کنید * * • کار بر روی عملیات و وظایف Spark برای نوشتن و برنامه ها را با استفاده از پایتون با سرعت تست کنید

سرفصل ها و درس ها

شروع شدن Getting Started

  • بررسی اجمالی دوره The Course Overview

  • راه اندازی یک حساب AWS Setting Up an AWS Account

  • راه اندازی یک خوشه جرقه در EC2 Launching a Spark Cluster on EC2

  • تنظیم محیط Setting Up Your Environment

  • اجرای یک برنامه آزمایشی Running a Test Application

کار با RDD Working with RDDs

  • ایجاد RDD Creating RDDs

  • اقدامات Actions

  • تحولات Transformations

  • عملیات پیوستن، تنظیم و عددی Joins, Set, and Numeric Operations

  • متغیرهای مشترک Shared Variables

DataFrames DataFrames

  • نصب نوت بوک Jupyter Installing Jupyter Notebook

  • RDD ها و DataFrame ها RDDs and DataFrames

  • عملیات ردیف DataFrame DataFrame Row Operations

  • عملیات ستون DataFrame DataFrame Column Operations

  • دستکاری DataFrame DataFrame Manipulation

Spark SQL Spark SQL

  • بازدیدها Views

  • طرحواره ها Schemas

  • عملیات SQL SQL Operations

  • گزینه های I/O I/O Options

  • HIVE HIVE

مبانی یادگیری ماشین Machine Learning Fundamentals

  • آمار پایه Basic Statistics

  • خطوط لوله Pipelines

  • استخراج کننده های ویژگی Feature Extractors

  • ترانسفورماتورهای ویژه Feature Transformers

  • انتخابگرهای ویژگی Feature Selectors

مدل های یادگیری ماشین Machine Learning Models

  • طبقه بندی Classification

  • پسرفت Regression

  • خوشه بندی Clustering

  • فیلتر مشارکتی Collaborative Filtering

  • انتخاب و تنظیم مدل Model Selection and Tuning

جریان Streaming

  • DSstreams DStreams

  • عملیات پنجره DStream DStream Window Operations

  • جریان ساخت یافته Structured Streaming

  • عملیات پنجره Window Operations

  • پیوستن به داده های دسته ای و جریانی Joining Batch and Streaming Data

نمایش نظرات

آپاچی اسپارک در 7 روز [ویدئو]
جزییات دوره
3 h 43 m
35
Packtpub Packtpub
(آخرین آپدیت)
از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Karen Yang Karen Yang

کارن یانگ بیش از 6 سال است که یک خودآموز پرشور در علوم کامپیوتر بوده است. او دارای برنامه نویسی، پردازش داده های بزرگ و تجربه مهندسی است. علایق اخیر او شامل محاسبات ابری است. او قبلاً به مدت 5 سال در یک برنامه عصرانه بزرگسالان کالج تدریس می کرد.

Karen Yang Karen Yang

کارن یانگ بیش از 6 سال است که یک خودآموز پرشور در علوم کامپیوتر بوده است. او دارای برنامه نویسی، پردازش داده های بزرگ و تجربه مهندسی است. علایق اخیر او شامل محاسبات ابری است. او قبلاً به مدت 5 سال در یک برنامه عصرانه بزرگسالان کالج تدریس می کرد.