你會學到 Spark 與 R 如何互補、如何在 Spark 與 R 之間傳遞資料，以及如何使用 dplyr 語法操作 Spark 的資料框。

開始上手

天作之合

小心前方有風險

連線－工作－中斷：典型流程

將資料複製到 Spark

大資料，小小的 tibble

探索 tibbles 的結構

選取欄位

篩選列

排列列順序

變更欄位（Mutating columns）

彙總欄位

點燃火花：用 dplyr 語法開始使用 Spark

你會更進一步學習如何使用連接到 Spark 的 <code>dplyr</code> 介面，包括進階欄位選取、計算分組統計，以及合併資料框。

再上一層樓

小幫手（1）

媽媽的小幫手（2）

選取不重複的列

Common people

從 Spark 收集資料回到 R

暫存中間結果

團體在音樂很棒，在資料上一樣好用

變種人的群組

進階選取 II：SQL

Left join

Anti join

Semi join

進階工具：深入運用 dplyr

你會學到 Spark 的機器學習資料轉換功能，以及操作原生 DataFrame 的各種功能。

兩個新介面

爆米花雙重放映

將連續變數轉換為邏輯值

將連續變數轉換為類別變數（1）

將連續變數轉為類別變數（2）

不只是文字：斷詞（1）

不只文字：斷詞（2）

不只文字：tokenization（3）

排序（sdf_sort）與安排（arrange）比較

探索 Spark 資料型別

用抽樣縮小資料量

訓練／測試切分

回歸原生：用原生介面操作 Spark DataFrame

在這個案例研究中，你會學習如何使用 <code>sparklyr</code> 的機器學習流程，來預測歌曲的發行年份。

在 Spark 上進行機器學習

Machine learning 函式

（喂，你）那是什麼聲音？

使用 parquet 檔案

Come together

帶有群組效應的資料分割

Gradient boosted trees：建模

梯度提升樹：預測

梯度提升樹：視覺化

Random Forest：建模

隨機森林：預測

隨機森林：視覺化

比較模型效能

案例研究：學會成為機器——在 Spark 上執行機器學習模型

Title text parquet

Track data to predict parquet

Track data to model parquet

Timbre parquet

Gbt-model-responses

Left-join

Inner-join

Residual density

Track data parquet

Semi-join

Timbre

Anti-join

Predicted vs actual

Track metadata

Both-model-responses

R 著重於讓你快速、易讀地撰寫資料分析程式碼；Apache Spark 則是為了快速分析龐大資料集而設計。sparklyr 套件讓你能以 dplyr 的 R 程式碼在 Spark 叢集上執行，結合兩者的優勢。本課程會教你如何透過 dplyr 介面與 Spark 原生介面操作 Spark DataFrame，並嘗試機器學習技巧。整個課程中，你會探索 Million Song Dataset。

<h2>探索 R、Spark 與 sparklyr 的優勢 </h2>
R 主要經過優化，能幫助您快速且易讀地撰寫資料分析程式碼。 Apache Spark 專為快速分析龐大資料集而設計。 sparklyr 套件讓您能夠撰寫可在 Spark 叢集上執行的 dplyr R 程式碼，結合兩者的優勢，帶來最佳體驗。 這門 4 小時的課程將教您如何使用 dplyr 介面和 Spark 原生介面操作 Spark DataFrame，並嘗試機器學習技術。 
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<h2>將資料載入 Spark 並操作 Spark DataFrame</h2>
您將從探索 Spark 與 R 如何高效協作開始本課程，並實際練習載入資料，為後續的清理、轉換與分析做好準備。 您將使用 Spark frames 和 dplyr 語法，透過篩選與排序列，以及變更和彙總欄位，來操作您的資料。 
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<h2>深入探索 Spark MLib 的大數據分析</h2>
本課程專注於培養您分析大型資料集的技能與自信。 最後幾個章節將帶您深入了解 Spark 的機器學習資料轉換功能，並提供實際操作機會，讓您透過 sparklyr 執行機器學習流程，使用梯度提升樹和隨機森林進行預測。

Supervised Learning in R: Regression

學習使用Apache Spark和R中的sparklyr套件進行機器學習的大數據分析。

使用 R 的 sparklyr：Spark 入門

掌握使用 Spark 及 R 的 sparklyr 套件進行大數據分析，並於 4 小時內探索 Spark MLIb。 

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