Эффективное использование Jupyter и PySpark на Hadoop для анализа больших данных| Технострим

Эффективное использование Jupyter и PySpark на Hadoop для анализа больших данных| Технострим

17.048 Lượt nghe
Эффективное использование Jupyter и PySpark на Hadoop для анализа больших данных| Технострим
Самые значимые и интересные доклады от наших партнеров - известных отраслевых конференций, теперь доступны на канале "Технострим". У нас вы найдете 5-10 лучших докладов с прошедших конференций для программистов и разработчиков. Доклады Moscow Python 2018. Эффективное использование Jupyter и PySpark на Hadoop для анализа больших данных Павел Тарасов (ЦИАН) Руководитель отдела машинного обучения ЦИАН, кандидат физ.-мат. наук, ассистент на кафедре дискретной математики ФИВТ МФТИ. Одно из самых важных в работе data scientist'а и аналитика - уметь быстро проверять гипотезы. Есть много информации, курсов, конкурсов, как построить хорошую модель. Но кому будет нужна ваша модель, если на ее построение уйдут месяцы? А если вы не сможете быстро из модели собрать прототип? Бывают простые гипотезы: * Есть ли нужные данные? * Как их загрузить из другого источника? * Достаточно ли их, и корректны ли они? * Можно ли на них обучить модель, каково ее качество? Бывают гипотезы сложнее: * Что, если нужно применить сложную самописную функцию к большому количеству объектов? А теперь еще добавим, что все задачи необходимо решать не просто на продакшн-кластере, но там, кроме вас, работают еще человек 10 (или 50...). Я расскажу, как действительно быстро проверять такие гипотезы на Jupyter и PySpark, какими дополнительными инструментами пользоваться и как не подраться с продом и коллегами за ресурсы. ___ ТЕХНОСТРИМ - образовательный канал для IT специалистов. ___ ПОДПИСЫВАЙСЯ, ЕСЛИ ТЕБЕ ИНТЕРЕСНО УЗНАТЬ: ✔ как наши преподаватели – топовые специалисты Mail.Ru Group руководят разработкой в таких проектах, как Почта, ВКонтакте, Облако, Maps.me, Одноклассники, и решают сложные задачи каждый день ✔ реальные примеры из практики с анализом их достоинств и недостатков ✔ современные технологии, которые применяются в проектах-лидера Рунета ✔ о митапах, мастер-классах, вебинарах и других мероприятиях, которые проводятся на базе вузов и Mail.Ru Group. Нажмите здесь для подписки ‣ http://www.youtube.com/TPMGTU?sub_confirmation=1 Все наши лекции проходят в ведущих вузах страны: МГУ, МГТУ, МФТИ, МИФИ, СПбПУ. ___ ТЫ СТУДЕНТ? Вступай в наши образовательные проекты и участвуй в чемпионатах. Лучшие студенты получают возможность стажировки в Mail.Ru Group. Отбор - каждые полгода! Технопарк при МГТУ им. Баумана ‣ https://park.mail.ru Техносфера при МГУ им. Ломоносова ‣ https://sphere.mail.ru Технотрек при МФТИ ‣ https://track.mail.ru Техноатом при МИФИ ‣ https://technoatom.mail.ru/ Технополис при СПбПУ ‣ https://polis.mail.ru Чемпионаты для программистов ‣ https://cups.mail.ru/ Mail.Ru Group для образования ‣ https://vk.com/mrgforedu