Đề cương khóa học

Giới thiệu về Google Colab và Apache Spark

  • Tổng quan về Google Colab
  • Giới thiệu về Apache Spark
  • Thiết lập Spark trong Google Colab

Xử lý Dữ liệu với Apache Spark

  • Làm việc với RDD và DataFrames
  • Tải và xử lý các tập dữ liệu lớn
  • Sử dụng Spark SQL để truy vấn dữ liệu có cấu trúc

Phân tích Nâng cao với Spark

  • Học máy với Spark MLlib
  • Thực hiện phân tích dữ liệu thời gian thực
  • Tính toán phân tán với Spark

Trực quan hóa và Collaboration trong Google Colab

  • Tích hợp Colab với các thư viện trực quan hóa phổ biến
  • Quy trình làm việc cộng tác với sổ ghi chép Colab
  • Chia sẻ và xuất kết quả

Tối ưu hóa Quy trình Big Data

  • Điều chỉnh Spark để đạt hiệu suất cao
  • Tối ưu hóa sử dụng bộ nhớ và lưu trữ
  • Mở rộng quy trình làm việc cho các tập dữ liệu lớn

Big Data trên Đám mây

  • Tích hợp Google Colab với các công cụ dựa trên đám mây
  • Sử dụng bộ nhớ đám mây cho dữ liệu lớn
  • Làm việc với Spark trong môi trường đám mây phân tán

Nghiên cứu điển hình và Thực hành tốt nhất

  • Xem xét các ứng dụng dữ liệu lớn trong thế giới thực
  • Nghiên cứu điển hình sử dụng Apache Spark và Colab
  • Thực hành tốt nhất để phân tích dữ liệu lớn

Tóm tắt và Các bước tiếp theo

Requirements

  • Kiến thức cơ bản về các khái niệm khoa học dữ liệu
  • Làm quen với Apache Spark
  • Kỹ năng lập trình Python

Đối tượng

  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Kỹ sư dữ liệu
  • Nghiên cứu viên làm việc với dữ liệu lớn
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (5)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories