Curso de R 20773 ANALYZING BIG DATA WITH MICROSOFT R

Resumo do curso

O objetivo principal do curso é dar aos alunos a capacidade de usar o Microsoft R Server para criar e executar uma análise em um grande conjunto de dados e mostrar como utilizá-lo em ambientes Big Data, como um cluster Hadoop ou Spark ou um SQL Banco de dados do servidor.

Programa completo do curso

Green Tecnologia
 

Perfil da audiência:
O público principal deste curso são pessoas que desejam analisar grandes conjuntos de dados dentro de um grande ambiente de dados. O público secundário são desenvolvedores que precisam integrar análises R em suas soluções.

Na conclusão do curso
Depois de completar este curso, os alunos poderão:

• Explique como o Microsoft R Server eo Microsoft R Client funcionam
• Use o R Client com o R Server para explorar grandes dados armazenados em diferentes lojas de dados
• Visualize dados usando gráficos e gráficos
• Transforma e limpa grandes conjuntos de dados
• Implementar opções para dividir trabalhos de análise em tarefas paralelas
• Construa e avalie modelos de regressão gerados a partir de dados importantes
• Crie, marque e implemente modelos de particionamento gerados a partir de dados importantes
• Use R nos ambientes do SQL Server e Hadoop

 
         
 

Conteúdo Programático:

Módulo 1: Microsoft R Server e R Client
Explicar como o Microsoft R Server eo Microsoft R Client funcionam.
Lições
O que é o servidor Microsoft R
Usando o cliente Microsoft R
As funções ScaleR
Laboratório: explorando o servidor Microsoft R e o cliente Microsoft R
Usando o cliente R em VSTR e RStudio
Explorando funções ScaleR
Conexão a um servidor remoto
Após completar este módulo, os alunos poderão:
Explique a finalidade do servidor R.
Conecte-se ao servidor R do cliente R
Explique o propósito das funções ScaleR.

Módulo 2: Explorando grandes dados
No final deste módulo, o aluno poderá usar R Client com o R Server para explorar grandes dados mantidos em diferentes lojas de dados.
Lições
Compreendendo fontes de dados ScaleR
Lendo dados em um objeto XDF
Resumindo dados em um objeto XDF
Laboratório: Explorando grandes dados
Lendo um arquivo CSV local em um arquivo XDF
Transformando dados na entrada
Lendo dados do SQL Server em um arquivo XDF
Gerando resumos sobre os dados do XDF
Após completar este módulo, os alunos poderão:
Explicar fontes de dados ScaleR
Descreva como importar dados XDF
Descreva como resumir dados mantidos no formato XCF

Módulo 3: Visualizando grandes dados
Explique como visualizar dados usando gráficos e gráficos.
Lições
Visualizando dados na memória
Visualizando grandes dados
Laboratório: Visualizando dados
Usando ggplot para criar uma trama facetada com sobreposições
Usando rxlinePlot e rxHistogram
Após completar este módulo, os alunos poderão:
Use o ggplot2 para visualizar dados na memória
Use rxLinePlot e rxHistogram para visualizar grandes dados

Módulo 4: Processamento de grandes dados
Explique como transformar e limpar grandes conjuntos de dados.
Lições
Transformando grandes dados
Gerenciando conjuntos de dados
Laboratório: processamento de dados grandes
Transformando grandes dados

Classificando e mesclando grandes dados
Conexão a um servidor remoto
Após completar este módulo, os alunos poderão:
Transforme grandes dados usando rxDataStep
Execute operações de classificação e mesclagem em grandes conjuntos de dados

 

 

Módulo 5: Paralelizar operações de análise
Explicar como implementar opções para dividir trabalhos de análise em tarefas paralelas.
Lições
Usando o contexto de cálculo RxLocalParallel com rxExec
Usando o pacote revoPemaR
Lab: usando rxExec e RevoPemaR para paralelizar operações
Usando rxExec para maximizar o uso de recursos
Criando e usando uma classe PEMA
Após completar este módulo, os alunos poderão:
Use o contexto de cálculo rxLocalParallel com rxExec
Use o pacote RevoPemaR para escrever análises escaláveis e distribuíveis personalizadas.

Módulo 6: Criando e avaliando modelos de regressão
Explique como criar e avaliar modelos de regressão gerados a partir de grandes dados.
Lições
Clustering Big Data
Gerando modelos de regressão e fazendo previsões
Lab: Criando um modelo de regressão linear
Criando um cluster

Criando um modelo de regressão
Gerar dados para fazer previsões
Use os modelos para fazer previsões e compare os resultados
Após completar este módulo, os alunos poderão:
Cluster grandes dados para reduzir o tamanho de um conjunto de dados.
Crie modelos de regressão linear e de logit e use-os para fazer previsões.

Módulo 7: Criando e avaliando modelos de particionamento
Explique como criar e marcar modelos de particionamento gerados a partir de dados importantes.
Lições
Criando modelos de particionamento baseados em árvores de decisão.
Teste os modelos de particionamento fazendo e comparando previsões
Laboratório: Criando e avaliando modelos de particionamento
Divisão do conjunto de dados
Construindo modelos
Executando previsões e testando os resultados
Comparando resultados
Após completar este módulo, os alunos poderão:
Crie modelos de particionamento usando os algoritmos rxDTree, rxDForest e rxBTree.
Teste os modelos de particionamento fazendo e comparando previsões.

Módulo 8: Processamento de grandes dados no SQL Server e Hadoop
Explicar como transformar e limpar grandes conjuntos de dados.
Lições
Usando o R no SQL Server
Usando Hadoop Map / Reduce
Usando Hadoop Spark
Lab: processamento de dados grandes no SQL Server e Hadoop
Criando um modelo e prevendo resultados no SQL Server
Realizando uma análise e planejando os resultados usando Hadoop Map / Reduce
Integrando um script sparklyr em um fluxo de trabalho ScaleR
Após completar este módulo, os alunos poderão:
Use R nos ambientes do SQL Server e Hadoop.
Use as funções ScaleR com o Hadoop em um cluster Map / Reduce para analisar dados importantes.

 
         

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