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       用Spark和Python通過PySpark處理大數(shù)據(jù)培訓

介紹

了解大數(shù)據(jù)

Spark概述

Python概述

PySpark概述

使用彈性分布式數(shù)據(jù)集框架分發(fā)數(shù)據(jù)
使用Spark API運算符分布計算
設置Python和Spark

設置PySpark

針對Spark使用Amazon Web Services（AWS）EC2實例

設置數(shù)據(jù)塊

設置AWS EMR集群

學習Python編程的基礎知識

Python入門
使用Jupyter Notebook
使用變量和簡單的數(shù)據(jù)類型
使用列表
使用 if 語句
使用用戶輸入
處理while循環(huán)
實現(xiàn)函數(shù)
使用類
處理文件和異常
處理項目、數(shù)據(jù)、API
學習Spark DataFrame的基礎知識

Spark DataFrames入門
用Spark實現(xiàn)基本操作
使用Groupby和聚合操作
使用時間戳和日期
進行Spark DataFrame項目練習

了解用MLlib進行機器學習

使用MLlib、Spark和Python進行機器學習

了解回歸

學習線性回歸理論
實現(xiàn)回歸評估代碼
進行線性回歸示例練習
學習Logistic回歸理論
實現(xiàn)一個Logistic回歸代碼
進行Logistic回歸示例練習
了解隨機森林（Random Forests）和決策樹（Decision Trees）

學習樹方法論（Tree Methods Theory）
實現(xiàn)決策樹和隨機森林代碼
進行隨機森林分類示例練習
使用K均值聚類

了解K均值聚類理論
實現(xiàn)K均值聚類代碼
進行群集示例練習
使用推薦系統(tǒng)

實現(xiàn)自然語言處理

理解自然語言處理（NLP）
NLP工具概述
進行NLP示例練習
在Python中用Spark進行流式處理

用Spark進行流式處理概述
Spark流數(shù)據(jù)處理（Spark Streaming）示例練習