Solutions Bigdata avec Microsoft

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

Programme

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