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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/best-scala-apache-spark/
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**课程名称:** 【韩文字幕】使用 Apache Spark 和 Scala 处理大数据 **课程概述:** 本课程旨在教授学员如何结合使用 Apache Spark 和 Scala 来处理大数据。课程内容涵盖 Spark 的基础知识到各种实际应用，并通过内置的 Scala 快速入门教程，帮助学员掌握这一强大的组合。 **适合人群:** * 希望学习使用 Spark 处理大数据的学员。 * 有编程基础，并希望进一步提升大数据分析能力的学员（建议有编程基础）。 * 对 Scala 编程语言感兴趣，并希望将其应用于大数据领域的学员。 * 希望通过实际案例学习 Spark 的学员（包含20多个实际案例）。 **不适合人群:** * 完全没有编程基础的初学者（建议先学习编程基础课程）。 * 更倾向于使用 Python 进行大数据处理的学员（建议选择其他 Python 相关课程）。 **课程特色:** 1. **实战导向:** 包含20多个真实案例，从简单的电影评分和文本分析，到复杂的寻找相似电影、分析超级英雄社交图谱等，让学员动手实践。 2. **Scala 快速入门:** 内置 Scala 编程语言的短期强化课程，帮助学员快速掌握使用 Scala 进行 Spark 开发。 3. **经验丰富的讲师:** 由曾任职于 Amazon 和 IMDb 的前工程师兼高级经理授课，分享实战经验。 4. **云端实践:** 课程将引导学员使用 Amazon Elastic MapReduce (EMR) 在云端编写、分析和运行代码。 5. **深入技术:** 涵盖 Spark SQL、DataSets、DataFrames、Spark Streaming、GraphX 以及 Spark 的机器学习库。 6. **性能优化:** 学习如何通过分区、缓存等技术优化 Spark 作业。 7. **最新技术:** 课程已完全更新，重点关注 Spark 3、IntelliJ、结构化流（Structured Streaming）和 DataSet API。 **课程目标:** * 掌握将大数据分析问题转化为 Spark 脚本的能力。 * 使用 Scala 编写分布式代码，并优化 Spark 作业。 * 能够构建、部署和运行 Hadoop 集群上的 Spark 脚本。 * 运用 Spark Streaming 处理连续数据流。 * 使用 Spark SQL、DataSets 和 DataFrames 进行结构化数据转换。 * 利用 GraphX 进行图结构遍历和分析。 * 运用 Spark 的机器学习能力分析海量数据集。 * 在几分钟内使用云端分析 GB 级别的数据。 **讲师 Frank Kane 的寄语:** Frank 强调，Apache Spark 是当前大数据领域最受欢迎且最有价值的技术之一。本课程将教您如何在家中使用自己的 Windows 系统学习这些技术，并且比您想象的要容易。您将学会从海量数据集中快速提取有意义信息的技术，这些技术被 Amazon、eBay、NASA JPL 和 Yahoo 等众多知名公司所应用。 **学习建议:** * 课程内容丰富，请根据自己的进度安排学习。 * Q&A 部分提问时，请使用英语，以便获得更及时的回复。 **学习评价摘录:** “通过 Frank 的课程，我第一次学习了 Spark。其中关于 Scala 的知识和最重要的 Spark 应用的真实案例，为我提供了一个 excelente 的起点。我理解了所有相关的 Spark 核心概念，包括 RDD、DataFrames 和 DataSets，以及 Spark Streaming 和 AWS EMR。在课程结束后几个月，我利用从这门课中学到的知识，在我们公司成功地提出了许多 Spark 应用项目。” - Joe P.
Spark와 Scala를 함께 배우는 강의!20개 이상의 실제 예시 포함!Spark의 기초부터 시작하여 다양한 응용까지 All in one!스칼라 단기 집중 강의 포함!Amazon 및 IMDb의 전 엔지니어이자 선임 관리자로부터 배우는 실습 위주 수업!*프로그래밍을 처음 접한다면 수업을 진행하기 어려울 수 있습니다. 프로그래밍 기초 강의를 먼저 수강하시는 것을 추천합니다*Apache Spark 와 Scala로 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 실행할 수 있게 됩니다.Spark는 Scala 프로그래밍 언어를 사용할 때 가장 잘 작동하며, 이 강의는 스칼라 단기 집중 강의를 포함하므로 빠르게 배울 수 있습니다.(만약 Python에 더 익숙한 사용자라면 다른 강의를 추천 드립니다)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 Scala로 빅 데이터 다루기 세부 커리큘럼빅데이터 분석 문제를 Apache Spark 스크립트로 프레임화Scala 프로그래밍 언어를 사용하여 분산 코드 개발파티셔닝, 캐싱 및 기타 기술을 통해 Spark 작업 최적화Hadoop 클러스터에서 Spark 스크립트 구축, 디플로이 및 실행Spark Streaming으로 연속적인 데이터 스트림 처리SparkSQL, DataSets 및 DataFrames를 사용하여 구조화된 데이터 변환GraphX를 사용하여 그래프 구조 순회 및 분석Spark의 머신 러닝으로 방대한 데이터 세트 분석Amazon 및 IMDb의 전 엔지니어이자 선임 관리자 Frank Kane 강사의 한마디!완전히 업데이트 된 새로운 강의로 출시되었습니다!Spark 3, IntelliJ, 구조적 스트리밍 및 DataSet API에 대한 더 강력한 초점을 위해 완전히 업데이트되어 다시 녹음되었습니다.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. 집에서 자신의 Windows 시스템을 사용하여 동일한 기술을 배우게 될 텐데, 생각하는 것보다 쉬울 것이며 Amazon 및 IMDb의 전 엔지니어이자 수석 관리자에게 배우게 될 것입니다.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.:)지금 등록하고 이 강의를 즐겨보세요!-FrankP.S. 제 강의에 대한 한 수강생의 리뷰 하나를 소개해 드립니다:"나는 Frank의 "Apache Spark 2 with Scala - Hands On with Big Data!" 강의를 통해 처음으로 Spark를 공부했습니다. Scala에 대한 지식과 가장 중요한 Spark 응용 프로그램의 실제 사례를 얻는 것은 저에게 훌륭한 출발점이 되었습니다. 모든 관련 Spark 핵심 개념, RDD, 데이터 프레임 및 데이터 세트, Spark Streaming, AWS EMR에 대한 이해를 주었습니다. 완강 후 몇 개월 만에, 저는 이 강의에서 얻은 지식을 사용하여 현재 회사에서 주로 Spark 응용 프로그램 작업을 제안했습니다. 그 이후로 나는 계속해서 Spark로 작업했습니다. Frank는 개념을 잘 단순화하고 강의 방식은 따라하고 계속하기 쉽기 때문에 나는 Frank 강의를 강력히 추천합니다! " - 조이 파허티
