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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/best-apache-spark-python/
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课程名称：【한글자막】 Apache Spark与Python处理大数据 课程概述：本课程旨在教授Spark与Python的结合使用，包含20多个实际案例，从Spark的基础到多种应用应有尽有。由曾任亚马逊及IMDb的工程师和高级经理的讲师授课，课程采取以实用为主的教学方式。建议编程初学者先学习Python基础课程。 选择本课程的理由包括：学习如何将数据分析问题用Spark进行框架构建，通过多达20个实战案例深入掌握。完成课程后，您能够迅速在云端分析GB级的数据。 课程是使用Python编程语言进行的，如果您希望在Spark中获得最佳性能，可能需要考虑其他课程。 课程将从简单的示例开始，如分析电影评分数据和书籍文本，逐渐深入到更复杂和有趣的任务。比如，使用100万条电影评分找出相似电影，并可能发现您将喜欢的新影片。还会分析超级英雄的社交图谱，寻找最“受欢迎”的超级英雄，以及他们之间的“分离度”。通过这一课程，您将获得相关的答案。 本课程包括：7小时的教学视频内容以及20多个实际示例，随着难度增加，您将能够独立构建、执行和研究。 课程大纲包括： - 在Spark 3中使用DataFrames和结构化流 - 将大数据分析问题转化为Spark问题 - 使用亚马逊的Elastic MapReduce在Hadoop YARN集群上执行任务 - 在桌面计算机或集群上安装和运行Apache Spark - 使用Spark的弹性分布式数据集处理和分析大规模数据集 - 实现宽度优先搜索等迭代算法 - 使用MLlib机器学习库回答数据挖掘问题 - 了解如何使用Spark SQL处理结构化数据 - 了解如何通过Spark Streaming处理实时数据流 - 协调和调试在集群上运行的大型任务 - 使用广播变量和累加器在Spark集群的节点间共享信息 - 理解GraphX库如何帮助解决网络分析问题 课程由Frank Kane讲解，他强调了这门课程的实用性并进行了多次更新，重点关注Spark最新技术及高级模型。课程目标是帮助学生利用Spark在大数据分析中提取有意义的信息，并在各自的进度下自由学习。 如果您对此课程有任何疑问，可以在问答环节留言，但请务必用英语提出，以便获得反馈。 现在就注册并享受课程吧！
Spark와 Python을 함께 배우는 강의!20개 이상의 실제 예시 포함!Spark의 기초부터 시작하여 다양한 응용까지 All in one!Amazon 및 IMDb의 전 엔지니어이자 선임 관리자로부터 배우는 실습 위주 수업!*프로그래밍을 처음 접한다면 수업을 진행하기 어려울 수 있습니다. Python 기초 강의를 먼저 수강하시는 것을 추천합니다*Apache Spark 와 Python으로 빅 데이터 다루기 강의를 선택해야 하는 이유데이터 분석 문제를 Spark로 프레이밍 하는 기술을 배우고, 20개 이상의 실습 예제를 통해서 완벽히 마스터 할 수 있습니다.수강 후에는 몇 분만에 클라우드에서 GB 크기의 정보를 분석하는 코드를 실행 할 수 있게 됩니다.이 강의는 친숙한 Python 프로그래밍 언어를 사용합니다.(만약 Spark에서 최고의 성능을 얻기 위해 Scala를 사용하고 싶다면 다른 강의가 더 적합 할 수 있습니다.)이 강의에는 재미있는 실습이 포함 되어 있습니다. Spark를 사용하여 영화 등급 데이터와 책의 텍스트를 분석하는 몇 가지 간단한 예로 시작해서 기본기를 배운 후에는, 더 복잡하고 흥미로운 작업을 진행합니다. 백만개의 영화 등급을 사용하여 서로 유사한 영화를 찾을 것이고, 이 과정에서 여러분들이 좋아할 만한 새로운 영화를 발견할 수도 있을 것입니다! 여러분은 슈퍼히어로의 사회적 그래프를 분석하고 가장 "인기 있는" 슈퍼히어로가 누구인지 배우고 슈퍼히어로 사이의 "Degree of Separation"를 찾는 시스템을 개발할 것입니다. 모든 마블 슈퍼히어로들은 스파이더맨과 얼마나 연결되어 있을까요?이 강의를 통해 그 답을 찾을 수 있습니다.또한, 이 강의는 실습 위주의 강의입니다. Amazon의 Elastic MapReduce 서비스를 사용하여 자체 시스템과 클라우드 모두에서 실제 코드를 함께 작성, 분석 및 실행할 때 강사와 함께 대부분의 시간을 보내게 됩니다. 7시간 분량의 영상 내용이 포함되어 있으며, 20개 이상의 실제 예시는 복잡성이 증가함에 따라 스스로 구축하고 실행하고 연구할 수 있습니다.Apache Spark 와 Python으로 빅 데이터 다루기 세부 커리큘럼Spark 3에서 DataFrames 및 구조적 스트리밍 사용하기빅데이터 분석 문제를 Spark 문제로 프레임화Amazon의 Elastic MapReduce 서비스를 사용하여 Hadoop YARN이 있는 클러스터에서 작업 실행하기데스크톱 컴퓨터 또는 클러스터에 Apache Spark 설치 및 실행하기Spark의 Resilient Distributed Datasets를 사용하여 많은 CPU에서 대규모 데이터 세트 처리 및 분석하기Spark를 사용하여 너비 우선 검색과 같은 반복 알고리즘 구현하기MLLib 머신 러닝 라이브러리를 사용하여 일반적인 데이터 마이닝 질문에 답하기Spark SQL을 사용하여 구조화된 데이터로 작업하는 방법 이해하기Spark Streaming을 통해 실시간으로 연속적인 데이터 스트림을 처리하는 방법 이해하기클러스터에서 실행되는 대규모 작업 조정 및 문제 해결하기브로드캐스트 변수와 어큐뮬레이터를 사용하여 Spark 클러스터의 노드 간에 정보 공유하기GraphX 라이브러리가 네트워크 분석 문제에 어떻게 도움이 되는지 이해하기Amazon 및 IMDb의 전 엔지니어이자 선임 관리자 Frank Kane 강사의 한마디!완전히 업데이트 된 새로운 강의로 출시되었습니다!Spark 3, 더 많은 실습, DataFrames 및 Structured Streaming에 대해 더 중점적으로 업데이트되었습니다.Spark SQL, Spark Streaming과 같은 최신 Spark 기술과 Gradient Boosted Trees와 같은 고급 모델도 다룰 것입니다."빅 데이터" 분석은 아주 인기있고 매우 가치 있는 기술입니다. 이 강의는 빅 데이터에서 가장 인기 있는 기술을 알려줍니다. 바로 Apache Spark 입니다. 아마존, 이베이, NASA JPL 및 Yahoo를 포함한 고용주는 모두 Spark를 사용하여 내결함성 Hadoop 클러스터 전반에 걸쳐 방대한 데이터 세트에서 의미를 빠르게 추출합니다. 여러분은 앉은 자리에서 Windows 시스템을 사용하여 동일한 기술을 배우게 될 것인데, 이는 생각보다 어렵지 않습니다.여러분의 일정에 따라 여러분의 속도로 진행하세요. 이 강의는 Spark SQL, Spark Streaming, GraphX를 비롯한 다른 Spark 기반 기술에 대한 개요로 마무리됩니다.강의를 들으시고 강의와 관련하여 궁금하신 점은 무엇이든 Q & A에 남기실 수 있지만, 꼭 영어로 남겨주세요. 그래야 답변을 드릴 수 있습니다.:)Apache Spark로 빅 데이터를 처리하는 것은 오늘날의 기술 세계에서 중요한 기술입니다. 지금 등록하고 이 강의를 즐겨보시기를 바랍니다!-FrankP.S. 제 강의에 대한 한 수강생의 리뷰를 소개해 드립니다:" Frank Kane과 함께 "Apache Spark 및 Python으로 빅 데이터 다루기"를 공부 했습니다. 제 회사에서 서비스를 위한 빅 데이터 플랫폼을 구축하는데 큰 도움이 되었으며, 이 강의를 추천합니다! " - Cleuton Sampaio De Melo Jr.
