砖是一个核心组成部分数据科学的工作区,使每个数据团队之间的协作。协作笔记本电脑所使用的环境是每个人的数据团队:数据科学家,数据分析师、工程师等等。砖使用各种各样的产业同样广阔的一组用例。这画廊展示了一些可能性通过笔记本电脑可以很容易地导入到自己的砖或环境自由community edition (CE)。

三角洲湖

构建数据lakehouse ACID事务,时间旅行,限制和更多的开放文件格式

砖:7.6.x– not CE

深入探究三角洲湖

这是一个深入探讨三角洲湖,这是一个开源存储格式,使Apache ACID事务引发™。

δ pyspark 数据管理

砖:8.0.x

利用R的三角洲湖

这是一个快速101介绍使用三角洲湖,这是一个开源存储格式,使用SparkR。

r δ 数据管理

砖:7.6.x

教程:三角洲湖入门

三角洲湖:开源存储格式为Apache火花和大数据带来了ACID事务工作负载。

δ pyspark 时间旅行 数据管理

考拉

毫不费力地移动你的熊猫数据科学代码从单节点分布式集群

砖:7.6.x

熊猫考拉在10分钟

那些熟悉的温柔介绍熊猫考拉对大规模问题的过渡。

eda 熊猫 考拉 pyspark

机器学习

像TensorFlow支持流行的机器学习框架,引发MLlib Horovod

砖:7.6.xw/GPU – not CE

深度学习与PyTorch Horovod分布

学习如何执行分布式训练模型使用Horovod PyTorch。

pytorch horovod 分布式训练

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构建应用程序流毫升与火花

建立一个监控的流ML应用程序使用火花信用卡欺诈。

pyspark 欺诈检测 结构化流

砖:7.6.x

开始使用MLlib火花

介绍使用火花MLlib毫升应用程序库。

mllib pyspark 工程特性 hyperparameter搜索

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从火花TensorFlow:简化你的数据转换

简化数据的转换与TensorFlow火花DataFrames使用。

pyspark petastorm tensorflow 分布式训练

砖:7.6.xw/GPU – not CE

分布式深度学习TensorFlow 2

学习如何执行分布式训练TensorFlow 2。

tensorflow 深度学习 分布式训练

MLflow

的端到端支持机器学习:从训练你的模型将它们移动到生产

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开始使用日志记录与MLflow毫升项目

介绍MLflow毫升工作流管理日志API。

MLFLOW sckikit-learn 随机森林

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快速入门:如何使用MLflow流利的跟踪api

学习如何使用高级MLflow流利的跟踪api。

MLFLOW 流利的 sckikit-learn 随机森林

砖:7.6.x– not CE

表格数据的端到端机器学习的例子

这是一个笔记本展示一个例子,一个端到端的毫升表格数据的生命周期。

MLFLOW sckikit-learn 随机森林 hyperparameter搜索

砖:8.0.x

MLflow快速启动与R

学习如何使用MLflow ML R中的跟踪。

r MLFLOW

Apache火花™

分布式计算引擎,列强lakehouse数据工程和数据科学数据

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为传感器数据流的应用程序

学习如何使用结构化流火花的传感器数据的应用程序。

sql pyspark 结构化流

砖:8.1.x

分析三藩市消防电话的火花

使用ETL火花来分析调用旧金山消防部门。

etl eda pyspark

砖:8.1.x

与外部数据源交互的火花

简要介绍了如何访问和与外部数据源进行交互的火花。

sql udf 火花 scala

砖:8.1.x

结构化流媒体实时应用程序

介绍的语义结构化流媒体实时数据的火花。

sql pyspark 结构化流

砖:8.0.x– not CE

使用用户定义函数(udf)扩展SparkR

学习如何扩展的功能通过自定义函数使用udf SparkR R。

udf sparkr 分布式计算

砖:8.1.x

自适应查询执行

说明自适应查询执行3.0 (AQE)的火花。

sql pyspark 自适应查询执行(aqe)

用例

砖广泛应用在许多行业,包括金融、零售、科技、制造业等等

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对零售市场购物篮分析

这是一个笔记本展示如何执行为零售市场购物篮分析。

零售 市场购物篮分析

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扩展金融时间序列与火花

使用火花来分析金融时间序列数据,以确定市场操纵。

pyspark 时间序列 欺诈检测

解决方案
加速器

完成模板使用砖在五个不同的行业

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