Join this webinar to learn how to get started with large-scale distributed data science. Do your data science teams want to use R with Spark to analyze large data sets? How do you provide the flexibility, scalability, and elasticity that they need – from prototyping to production? In this webinar, we’ll discuss how to: *Evaluate compute choices for running R with Spark (e.g., SparkR or RStudio Server with sparklyr) *Provide access to data from different sources (e.g., Amazon S3, HDFS) to run with R and Spark *Create on-demand environments using Docker containers, either on-premises or in the cloud *Improve agility and flexibility while ensuring enterprise-grade security, monitoring, and scalability Find out how to deliver a scalable and elastic platform for data science with Spark and R.

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19:00 - 20:00 hs GMT+1

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