【資策會課程: 大數據分析-使用SparkR】

當Hadoop技術問世後，大數據儲存及處理的問題便獲得了解答。但受限於Hadoop MapReduce 框架的運算速度過於緩慢，讓使用者無法有效應用機器學習技術於大數據分析上，以致使用者即使擁有了資料金礦，卻抱著無法有效挖掘出價值的缺憾。加州大學柏克萊分校的AMPLab 便使用記憶體內(In-Memory)運算技術開發出開源叢集運算框架Spark，彌補MapReduce 運算速度緩慢的缺點。善用SparkR，資料分析人員不但可妥善利用原本R語言所提供的資料分析與圖形化套件分析資料，更可透過Spark的分散式運算，有效解決大數據的運算問題。

為了滿足業界需求，資策會特規劃「大數據分析－使用SparkR」課程，讓學員快速學習到Spark 運算框架的優點及SparkR 的運作原理，藉由實作課程，可更加了解該如何使用SparkR，進行大數據的處理與分析。課程透過實際案例操作，可快速瞭解Spark運算框架的優點，將SparkR導入至企業內部應用。2018/7/7~7/8 周末假日班，2018/6/29前報名享早鳥優惠價。

詳情請見: http://www.iiiedu.org.tw/ites/SPARKR.htm (資策會廣告)