Скачать 

[Специалист] Курс 20773А: Анализ больших данных [Big Data] с помощью Microsoft R. 2018 [Михаил Соколов]

Цена: 480 РУБ
Организатор: Robot
Список участников складчины:
  • 1. ник скрыт
  • 2. gsw
Robot
Robot
Складчик
  • #1

[Специалист] Курс 20773А: Анализ больших данных [Big Data] с помощью Microsoft R. 2018 [Михаил Соколов]

Ссылка на картинку
Этот курс предназначен для специалистов, анализирующих огромные наборы данных, а также разработчиков, использующих R в своих проектах.

Цель курса – предоставить слушателям знания и навыки, необходимые для создания и запуска сценариев анализа больших данных на сервере Microsoft R. Также в курсе описано как работать с Microsoft R в средах обработки больших данных как Hadoop, кластер Spark или база SQL Server.

По окончании курса Вы будете уметь:
  • описывать работу Microsoft R;
  • использовать клиента R и Server R для обработки больших данных из разных хранилищ;
  • визуализировать данные с помощью графиков и схем;
  • преобразовывать и очищать наборы больших данных;
  • использовать способы разделения аналитических задач на параллельные задачи;
  • строить и оценивать регрессионные модели, генерируемые на основе больших данных;
  • создавать, оценивать и разворачивать партиционированные модели на основе больших данных;
  • использовать язык R в средах SQL Server и Hadoop.
Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы. Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Программа курса
Модуль 1. Сервер и клиент Microsoft R

  • Обзор сервера Microsoft R
  • Использование клиента Microsoft R
  • Функции ScaleR
Лабораторная работа: Обзор сервера и клиента Microsoft R
  • Использование клиента R в VSTR и RStudio
  • Обзор функций ScaleR
  • Подключение к удалённому серверу
Модуль 2. Обзор больших данных
  • Источники данных ScaleR
  • Чтение данных в XDF-объекте
  • Обобщение данных в XDF-объекте
Лабораторная работа: Обзор больших данных
  • Чтение локального CSV-файла и передача данных в XDF-файл
  • Преобразование данных на входе
  • Чтение данных из SQL Server и передача в XDF-файл
  • Подведение итогов в XDF-файле
Модуль 3. Визуализация больших данных
  • Визуализация данных в памяти
  • Визуализации больших данных
Лабораторная работа: Визуализация данных
  • Использование ggplot для создания многогранной диаграммы с наложением
  • Использование rxlinePlot и rxHistogram
Модуль 4. Обработка больших данных
  • Преобразование больших данных
  • Управление наборами данных
Лабораторная работа: Обработка больших данных
  • Преобразование больших данных
  • Сортировка и слияние больших данных
  • Подключение к удаленному серверу
Модуль 5. Распараллеливание операций анализа
  • Использование вычислительного контекста RxLocalParallel с функцией rxExec
  • Использование пакета revoPemaR
Лабораторная работа: Использование rxExec и revoPemaR для распараллеливания операций
  • Использование rxExec для оптимизации использования ресурсов
  • Создание и применение класса PEMA
Модуль 6. Создание и оценка регрессионной модели
  • Кластеризации больших данных
  • Создание регрессионных моделей и подготовка прогнозов
Лабораторная работа: Создание линейной регрессионной модели
  • Создание кластера
  • Создание регрессионной модели
  • Генерация данных для составления прогнозов
  • Использование модели для составления прогнозов и сравнение результатов
Модуль 7. Создание и оценка партиционированных моделей (Partitioning Model)
  • Создание партиционированных моделей на основе дерева решений.
  • Тестирование прогнозов партиционированных моделей
Лабораторная работа: Создание и оценка партиционированных моделей
  • Разбиение набора данных
  • Построение моделей
  • Подготовка прогноза и тестирование результатов
  • Сравнение результатов
Модуль 8. Обработка больших данных в SQL Server и Hadoop
  • Использование R в SQL Server
  • Использование Map/Reduce в Hadoop
  • Использование Hadoop Spark
Лабораторная работа: Обработка больших данных в SQL Server и Hadoop
  • Создание модели и прогнозирования результатов в SQL Server
  • Анализ и вывод результата с помощью Map/Reduce в Hadoop
  • Интеграция скрипта sparklyr в рабочий процесс ScaleR
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть скрытый авторский контент.
Похожие складчины

Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы комментировать и скачивать складчины!

Учетная запись позволит вам участвовать в складчинах и оставлять комментарии

Регистрация

Создайте аккаунт на форуме. Это не сложно!

Вход

Вы уже зарегистрированы? Войдите.

Сверху