【한글자막】 PySpark 로 빅데이터 분석하기 with Python

Description

• 최신 빅데이터 기술 Spark와 Python 완벽 마스터!

• 실제 상황과 유사한 연습과 모의 컨설팅 프로젝트 포함!

• 데이터 분석 능력과 속도를 높일 수 있습니다!

PySpark 로 빅데이터 분석하기 with Python을 선택해야 하는 이유

최신 빅 데이터 기술, Spark에 대해 알아보세요! 그리고 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나인 Python과 함께 사용하는 방법을 배워보세요!

Spark는 Hadoop MapReduce보다 최대 100배 더 빠르게 수행할 수 있고, 그에 따라 이 기술에 대한 수요는 폭발적으로 증가하고 있습니다! Spark 2.0 데이터프레임 framework가 나온 지 얼마 되지 않았기 때문에 여러분들은 취업 시장에서 가장 지식이 풍부한 사람 중 한 명이 될 수 있습니다!

이 강의는 Python의 단기 과정으로 기본을 가르치고 최신 Spark 2.0 syntax로 Spark DataFrames를 사용하는 방법을 계속 학습할 것입니다. 이 작업을 마치면 DataFrame syntax 및 Spark와 함께 MLlib Machine Library를 사용하는 방법을 살펴볼 것입니다. 각각의 모든 강의를 통해 실제 문제를 해결하기 위해 새로운 기술을 사용해야 하는 실제 상황으로 바로 들어갈 수 있는 연습과 모의 컨설팅 프로젝트도 강의에서 만나 보실 수 있을 것입니다!

PySpark 로 빅데이터 분석하기 with Python 세부 커리큘럼

• Python과 Spark를 함께 사용하여 빅데이터 분석하기

• 새로운 Spark 2.0 DataFrame 신텍스을 사용하는 방법 알아보기

• 실제 상황을 모방한 컨설팅 프로젝트를 진행하기

• 로지스틱 회귀로 고객 이탈 분류하기

• 분류를 위해 랜덤 포레스트와 함께 Spark 사용하기

• Spark의 Gradient Boosted Tree 사용 방법 알아보기

• Spark의 MLlib를 사용하여 강력한 기계 학습 모델 만들기

• DataBricks 플랫폼에 대해 알아보기

• 빅데이터 분석을 위한 Amazon Web Services EC2 설정하기

• AWS Elastic MapReduce 서비스 사용 방법을 알아보기

• Spark 환경에서 Linux의 성능을 활용하는 방법을 알아보기

• Spark와 자연어 처리를 사용하여 스팸 필터 구축하기

• Spark Streaming을 사용하여 실시간 트윗 분석하기

전세계 수강생 250만명! Jose Portilla 강사의 한마디!

안녕하세요! Jose Portilla입니다.

특별히 한국의 수강생분들을 만나기 위해 한국어 자막을 준비했습니다.

가장 가치 있는 기술 중 하나는 방대한 데이터 세트를 분석하는 능력이며, 이 강의는 그에 가장 적합한 기술 중 하나에 대한 속도를 높이도록 특별히 설계되었습니다. 바로 Apache Spark입니다! 최고의 테크 회사인 구글, 페이스북, 넷플릭스, 에어비앤비, 아마존, NASA, 그리고 더 많은 사람들이 모두 빅 데이터 문제를 해결하기 위해 Spark 를 사용하고 있습니다!

최신 빅 데이터 기술, Spark에 대해 알아보세요! 그리고 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나인 Python과 함께 사용하는 방법을 배워보세요!

Spark SQL, Spark Streaming과 같은 최신 Spark 기술과 Gradient Boosted Trees와 같은 고급 모델도 다룰 것입니다.

이 강의를 마친 후에는 이력서에 Spark와 PySpark를 넣는 것에 자신감이 생길 것입니다!

강의를 들으시고 강의와 관련하여 궁금하신 점은 무엇이든 Q&A에 남기실 수 있지만, 꼭 영어로 남겨주세요. 그래야 답변을 드릴 수 있습니다. :)

이 강의는 30일 전액 환불이 보장되며 LinkedIn 수료증도 함께 제공됩니다

Python, Spark 및 빅 데이터의 세계로 뛰어들 준비가 되었나요?

이 강의는 바로 여러분을 위한 것입니다!

강의에서 만나요,

-Jose

What You Will Learn!

• Python과 Spark를 함께 사용하여 빅데이터 분석하기
• 새로운 Spark 2.0 DataFrame 신텍스을 사용하는 방법 알아보기
• 실제 상황을 모방한 컨설팅 프로젝트를 진행하기
• 로지스틱 회귀로 고객 이탈 분류하기
• 분류를 위해 랜덤 포레스트와 함께 Spark 사용하기
• Spark의 Gradient Boosted Tree 사용 방법 알아보기
• Spark의 MLlib를 사용하여 강력한 기계 학습 모델 만들기
• DataBricks 플랫폼에 대해 알아보기
• 빅데이터 분석을 위한 Amazon Web Services EC2 설정하기
• AWS Elastic MapReduce 서비스 사용 방법을 알아보기
• Spark 환경에서 Linux의 성능을 활용하는 방법을 알아보기
• Spark와 자연어 처리를 사용하여 스팸 필터 구축하기
• Spark Streaming을 사용하여 실시간 트윗 분석하기

Who Should Attend!

• Python을 알고 있고 빅데이터에 사용하는 방법을 배우고 싶은 분
• 다른 프로그래밍 언어에 매우 익숙하고 Spark를 배우고 싶은 분

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