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Big Data - Les fondamentaux

Réaliser des analyses Big Data avec Microsoft R

Reference : MS20773

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Prochaines sessions
    Réaliser des analyses Big Data avec Microsoft R
    Objectifs

    • Pouvoir expliquer comment Microsoft R Server et Microsoft R Client fonctionnent
    • Apprendre à utiliser R Client avec R Server pour explorer des données contenues dans différents magasins de données
    • Être capable de visualiser les données en utilisant des graphiques
    • Comprendre comment transformer et nettoyer des ensembles de données
    • Savoir mettre en oeuvre des options pour diviser les travaux d’analyse en tâches parallèles
    • Pouvoir construire et évaluer les modèles de régression générés à partir des données
    • Être en mesure de créer, marquer et déployer des modèles de partition générés à partir de données
    • Apprendre à utiliser R dans les environnements SQL Server et Hadoop

    Pré requis

    • Avoir suivi la formation « Les fondamentaux de l’analyse statistique avec R » (BI103) ou disposer des connaissances équivalentes
    • Connaissance des méthodes statistiques et des meilleures pratiques d’analyse de données
    • Connaissances de Windows et de ses fonctionnalités principales
    • Connaissance pratique des bases de données relationnelles

    Modalités et délais d’accès

    Bulletin d'inscription à retourner complété

    Public visé

    • Avoir de l’expérience dans l’utilisation du langage R et des packages communs ;
    • Connaître les méthodes de statistiques courantes et les meilleures pratiques des analyses de données ;
    • Avoir des connaissances de base sur le système d’exploitation Windows et ses fonctionnalités principales ;
    • Travailler régulièrement sur des bases de données relationnelles

    Pré-inscription

    Programmes de Réaliser des analyses Big Data avec Microsoft R

    MICROSOFT R SERVER ET R CLIENT

    • Qu’est-ce qu’un serveur Microsoft R
    • Utilisation du client Microsoft R
    • Les fonctions ScaleR

    EXPLORER DE GRANDES DONNÉES

    • Comprendre les sources de données ScaleR
    • Lecture de données dans un objet XDF
    • Résumer des données dans un objet XDF

    VISUALISATION D’UN GRAND NOMBRE DE DONNÉES

    • Visualisation des données en mémoire
    • Visualisation d’un grand nombre de données

    TRAITEMENT D’UN GRAND NOMBRE DE DONNÉES

    • Transformer un grand nombre de données
    • Gestion d’un ensemble de données

    OPÉRATIONS D’ANALYSE EN PARALLÈLE

    • Utilisation du contexte de calcul RxLocalParallel avec rxExec
    • Utilisation du package revoPemaR

    CRÉATION ET ÉVALUATION DE MODÈLES DE RÉGRESSION

    • Clustering Big Data
    • Générer des modèles de régression et faire des prédictions

    CRÉATION ET ÉVALUATION DE MODÈLES DE PARTITIONNEMENT

    • Création de modèles de partitionnement basés sur des arbres de décision
    • Tester les modèles de partitionnement en effectuant et en comparant des prédictions

    TRAITEMENT D’UN GRAND NOMBRE DE DONNÉES DANS SQL SERVER ET HADOOP

    • Utilisation de R dans SQL Server
    • Utilisation de Hadoop Map / Reduce
    • Utilisation de Hadoop Spark