MOC 20773 Analyzing Big Data with Microsoft R
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Classroom training | German | Claim
Duration of training: 3 days
Objectives
In diesem Kurs lernen Sie Datasets mit dem Microsoft R Server zu analysieren und diese im Big Data Bereich zu verwenden.
Target audience
Data Professionals
Requirements
- Programmierkenntnisse mit R
- Statistik- und Datenanalysekenntnisse
- Erfahrungen mit dem Microsoft Windows Betriebssystem
Agenda
Microsoft R Server und R Client
- Microsoft R Server
- Verwendung von Microsoft R Client
- Die ScaleR Funktionen
Erforschung von Big Data
- ScaleR Datenquellen verstehen
- Einlesen von Daten in ein XDF Objekt
- Zusammenfassen von Daten in ein XDF Objekt
Visualisierung von Big Data
- Visualisierung von In-memory Daten
- Visualisierung von Big Data
Big Data bearbeiten
- Big Data umwandeln
- Datasets verwalten
Analysis Operations parallelisieren
- Verwenden des RxLocalParallel compute context mit rxExec
- Verwenden des revoPemaR package
Regressionsmodelle erstellen und evaluieren
- Clustering Big Data
- Generieren von Regressionsmodellen und Vorhersagen
Partitioning Models erstellen und evaluieren
- Partitioning Modelle basierend auf Entscheidungsbäumen erstellen
- Testen von Partitioning Models mithilfe von Vorhersagen
Big Data in SQL Server und Hadoop
- Verwendung von R in SQL Server
- Hadoop Map/Reduce verwenden
- Hadoop Spark verwenden
Objectives
In diesem Kurs lernen Sie Datasets mit dem Microsoft R Server zu analysieren und diese im Big Data Bereich zu verwenden.
Target audience
Data Professionals
Requirements
- Programmierkenntnisse mit R
- Statistik- und Datenanalysekenntnisse
- Erfahrungen mit dem Microsoft Windows Betriebssystem
Agenda
Microsoft R Server und R Client
- Microsoft R Server
- Verwendung von Microsoft R Client
- Die ScaleR Funktionen
Erforschung von Big Data
- ScaleR Datenquellen verstehen
- Einlesen von Daten in ein XDF Objekt
- Zusammenfassen von Daten in ein XDF Objekt
Visualisierung von Big Data
- Visualisierung von In-memory Daten
- Visualisierung von Big Data
Big Data bearbeiten
- Big Data umwandeln
- Datasets verwalten
Analysis Operations parallelisieren
- Verwenden des RxLocalParallel compute context mit rxExec
- Verwenden des revoPemaR package
Regressionsmodelle erstellen und evaluieren
- Clustering Big Data
- Generieren von Regressionsmodellen und Vorhersagen
Partitioning Models erstellen und evaluieren
- Partitioning Modelle basierend auf Entscheidungsbäumen erstellen
- Testen von Partitioning Models mithilfe von Vorhersagen
Big Data in SQL Server und Hadoop
- Verwendung von R in SQL Server
- Hadoop Map/Reduce verwenden
- Hadoop Spark verwenden