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玩转大数据分析！Spark2.X Python 精华实战课程

课程背景

本套课程策划非常实用，集合了Python及最新版Spark一起来分析大数据，日常数据分析使用的语言最多的是R或者Python，但是这样的脚本语言先天只能在一台机器上发展，不适合分析大数据，因此需要其他大数据软件来处理，一般的大数据软件如HADOOP等又不太熟悉。而Spark是由Scala编写，也推出Pyspark，让熟悉Python者能够轻易熟悉操作大数据。

本课程免费试听课程：https://edu.hellobi.com/course/215

课程特色

手把手实战教学大数据分析， 结合 Python 以及最新的 Spark 2.x 从0开始掌握大数据．适合：数据分析师，数据科学家，对大数据分析有兴趣的同学。

讲师介绍

Bryan投身于大数据处理分析超过五年，曾任职美国上市公司资料科学家，同时也是SparkTW创始人之一。

曾任职于程序化广告，云端服务以及电信公司。

课前准备

硬体配置

CPU: 4 core 以上

RAM: 8 G 以上

作业系统

CentOS 7.0 +

基础知识

Bash 基本操作

Python 基本操作

SQL 基本操作

Docker or VM

软件版本

Spark 2.0+

Python 2.7/3.5+

课程大纲

1、大数据时代

1.1什么是大数据

1.2大数据与生活

1.3大数据下的分析工具

2、大数据的瑞士刀- Spark

2.1Hadoop与生态系

2.2Spark vs Hadoop

2.3Spark 核心概念

2.4Pyspark 基本操作

2.5SQL in Spark

2.6Spark 与机器学习

3、Spark 实战环境设定

3.1一分钟建立 Spark 环境

3.2建立Hadoop 集群

3.3安装与设定 Spark 集群

3.4安装与设定 Hive

3.5打造交互式 Spark 环境

4、活用 Pyspark

4.1Python 语法复习

4.2用 Pyspark 建立第一个Spark RDD

4.3RDD 的操作与观察

4.4RDD 与 Map Reduce

4.5共享变数

4.6RDD 运算实例

4.7撰写第一只 Spark 程序

4.8递交你的 Spark 程序

5、Spark ETL 实战

5.1认识资料单元格式

5.2观察资料

5.3选择，筛选与聚合

5.4储存数据

5.5用 Spark 建立 SQL Server

6、Spark 与分布式机器学习

6.1认识数据格式

6.2描述统计

6.3资料清理与变形

6.4认识 pipiline

6.5罗吉斯回归原理与应用

6.6判定树原理与应用

6.7建立预测模型

天善SVIP

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备注

课程配套资料请到课程公告下载。

最后更新：2017-10-08 16:56:13

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