【한글자막】 PySpark 로 빅데이터 분석하기 with Python

이 설명은 Udemy에서 Jose Portilla의 "Apache Spark and PySpark for Data Science" 강좌 소개입니다. 이 강좌는 Apache Spark와 PySpark를 사용하여 대규모 데이터 분석을 수행하는 방법을 배울 수 있는 자료로, Python 프로그래밍 언어와 함께 다양한 빅 데이터 기술과 머신러닝 알고리즘을 사용하는 방법을 학습할 수 있습니다.

강좌의 주요 내용은 다음과 같습니다:

1. Spark 소개 및 설치
2. Spark SQL로 데이터 처리 및 ETL(Extract, Transform, Load) 작업 수행
3. Spark Streaming을 사용한 실시간 데이터 분석
4. 고급 모델링 기술인 Gradient Boosted Trees와의 활용
5. 랜덤 포레스트와 Spark 결합하여 분류 작업 수행
6. Spark의 MLlib를 사용하여 강력한 기계 학습 모델 만들기
7. DataBricks 플랫폼 이해
8. AWS EC2와 EMR(Elastic MapReduce) 설정 및 사용
9. Linux에서 Spark 환경에서의 성능 최적화
10. 자연어 처리를 위한 Spark 활용
11. 실시간으로 트윗을 분석하는 Spark Streaming 예제

강좌는 Python을 기반으로 하며, 전세계 수강생 250만명이 참가했다고 합니다. 또한, 강의를 완료한 학생들은 Spark와 PySpark를 포함한 빅 데이터 기술을 이력서에 언급하는 데 자신감이 있어질 것입니다.

강좌는 Q&A 형식으로 학생들의 질문에 답변을 제공하며, LinkedIn 수료증도 제공됩니다. 또한, 30일 전에 환불 보장이 있어 리스크 없이 강의에 참여할 수 있습니다.

이 강좌는 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 분석가 등 빅 데이터 분야에 관심 있는 사람들에게 매우 유용한 자료가 될 것입니다.