用R和Hadoop管理大数据
本课程将使您使用Hadoop，R和Rstudio的安装来访问虚拟环境，以获得大数据管理的动手体验。统计学习和相关R代码的几个独特示例将用于测试和学习。
那些在统计学习和R中具有基本知识的人将更好地了解背后的方法以及如何使用MAP-REDUCE功能和Hadoop数据存储并行运行它们。在课程结束时，您将在卢布尔雅那大学的超级计算机上访问Rhadoop。
跳到0分25秒几乎可以说每个历史时期都有当时被认为很大的数据来源。书籍，文档，图纸，地图和绘画是此类数据的示例。然而，直到今天，我们才必须处理真正的大数据。幸运的是，越来越多的数据是数字化的，但以不同的格式表示。大规模的科学仪器，社交网络平台，云解决方案，数字文化遗产只是几个示例，这些例子是大量文本，照片，视频和音频材料的来源，这些材料被认为是大数据。
跳到0分钟55秒但是与数据相关的问题并没有太大变化：如何存储和维护它，如何理解以及如何从数据中学习，以改善响应。这些问题必然涉及使用高性能计算机。需要考虑分布式存储和并行计算，以避免数据丢失并使计算有效。
跳到1分16秒加入我们，并使用R和Rhadoop来应对大数据。
立即开始，按照自己的速度学习。如果课程尚未开始，您将看到下面列出的未来日期。
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您可以参加这种自我指导的课程，并以自己的步调学习。在课程的每一步中，您都可以遇到其他学习者，分享您的想法并在评论中进行积极的讨论。
在课程结束时，您将能够...
本课程专为对数据科学，计算统计和机器学习感兴趣的人而设计，并具有基本的经验。对于高级本科生和第一年的博士学位学生，在数据分析，统计或生物信息学方面也将很有用，他们希望了解如何使用R编程语言使用Hadoop来管理大数据。
我们希望学习者还将在Linux和Bash以及R和Matrix操作方面拥有基本经验。他们还应该能够下载和运行虚拟机。
积极参与该课程所需的所有软件都在虚拟机中提供，关注者应该在本地计算机上下载和运行。不需要额外的软件。您将需要一台具有15GB免费磁盘空间和2GB RAM的本地机器。
我是数学优化的积极研究人员，在数据科学中有许多应用，而HPC是不可避免的工具。
Biljsna Mileva Boshkoska是计算机科学的助理教授。她的兴趣包括决策支持系统，数据挖掘以及使用大数据。
莱昂·科斯（Leon Kos）是25年以上
每天使用Linux桌面的资深人士来构建数字
研究，教学和通过编程完成工作的关系。
欧洲高级计算合作伙伴关系（PRACE）是与布鲁塞尔的国际非营利性协会。
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