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產業動態 資策會「巨量資料分析-使用SparkR」(台北7/16)
財團法人資訊工業策進會 本新聞稿發佈於2016/04/28,由發布之企業承擔內容之立場與責任,與本站無關

有了SparkR,資料分析人員不但可妥善利用原本R語言所提供的資料分析與圖形化套件分析資料,更可透過Spark的分散式運算,有效解決巨量資料的運算問題。 課程學員將學習到巨量資料運算框架的演進史及SparkR的運作流程。並透過實做課程,了解該如何從頭到尾架設起SparkR 開發環境。本課程將會提供實際分析案例,讓學員能在實際案例中學習到該如何使用SparkR分析巨量資料。

 
■ 發布/輪播新聞稿 新聞稿直達14萬電子報訂戶刊登新聞稿:按此
 
雖然Spark 的原生語言是Scala,但開發者也可以透過Java 及 Python 開發應用程式。而由於資料分析相關的開發者多數是以R語言做為主要分析工具,因此Spark 於1.4 版後,便支援SparkR,讓使用者可以透過R語言開發Spark 應用程式。有了SparkR,資料分析人員不但可妥善利用原本R語言所提供的資料分析與圖形化套件分析資料,更可透過Spark的分散式運算,有效解決巨量資料的運算問題。
課程學員將學習到巨量資料運算框架的演進史及SparkR的運作流程。並透過實做課程,了解該如何從頭到尾架設起SparkR 開發環境。本課程將會提供實際分析案例,讓學員能在實際案例中學習到該如何使用SparkR分析巨量資料。

  資策會「巨量資料分析-使用SparkR」將於2016年7月16日開辦,相關資訊請參閱課程網頁,或電(02)6631-6533,黃小姐。
課程網址: http://www.iiiedu.org.tw/ites/SPARKR.htm

課程大綱:
1. SparkR 概論
(1) 巨量資料分析平台比較-比較 Spark與Hadoop
(2) SparkR簡介
2. SparkR 安裝與設定
(1) SparkR 安裝與開發環境建置
(2) SparkR 運作流程簡介
3. SparkR 基礎操作
(1) SparkR DataFrame
(2) 建立SparkR DataFrame
(3) SparkR 基本操作
4. SparkR 進階操作
(1) 使用SparkR 操作 SQL
(2) SparkR 應用開發實例
(3) SparkR 與資料視覺化
5. SparkR 與機器學習實作
(1) SparkR 與機器學習
(2) 運用 SparkR 進行資料分類
(3) 運用 SparkR 進行資料分群
詳細內容請參考課程網址:http://www.iiiedu.org.tw/ites/SPARKR.htm

- 新聞稿有效日期,至2016/05/29為止


聯絡人 :黃小姐
聯絡電話:(02)6631-6533
電子郵件:julie620@iii.org.tw

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