Bądźmy w kontakcie
 Czas trwania 42 godzin

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do ekosystemów Big Data

  • Przegląd technologii i architektur Big Data
  • Przetwarzanie wsadowe a przetwarzanie w czasie rzeczywistym
  • Strategie przechowywania danych pod kątem skalowalności

Zaawansowane przetwarzanie danych z Apache Spark

  • Optymalizacja zadań Spark pod kątem wydajności
  • Zaawansowane transformacje i akcje
  • Praca ze strumieniowaniem strukturalnym

Uczenie maszynowe na dużą skalę

  • Techniki rozproszonego trenowania modeli
  • Strojenie hiperparametrów na dużych zbiorach danych
  • Wdrażanie modeli w środowiskach Big Data

Uczenie głębokie dla Big Data

  • Integracja TensorFlow i PyTorch ze Spark
  • Rozproszone potoki trenowania uczenia głębokiego
  • Przypadki użycia w analizie obrazów, tekstu i szeregów czasowych

Analityka czasu rzeczywistego i strumieniowanie danych

  • Apache Kafka do pozyskiwania danych strumieniowych
  • Frameworki do przetwarzania strumieniowego
  • Monitorowanie i alertowanie w systemach czasu rzeczywistego

Zarządzanie danymi, bezpieczeństwo i etyka

  • Prywatność danych i wymagania zgodności
  • Kontrola dostępu i szyfrowanie w systemach Big Data
  • Zagadnienia etyczne w analityce na dużą skalę

Integracja Big Data z Business Intelligence

  • Wizualizacja danych i dashboardy dla Big Data
  • Łączenie potoków Big Data z narzędziami BI
  • Napędzanie wyników biznesowych za pomocą zaawansowanej analityki

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Dobra znajomość koncepcji analizy danych i modelowania statystycznego
  • Doświadczenie z narzędziami do przetwarzania danych i językami programowania, takimi jak Python, R lub Scala
  • Znajomość rozproszonych frameworków obliczeniowych, takich jak Hadoop lub Spark

Grupa docelowa

  • Data scientist, którzy chcą opanować wielkoskalowe przetwarzanie danych i analitykę predykcyjną
  • Starsi analitycy, którzy chcą projektować i wdrażać zaawansowane przepływy pracy analitycznej
  • Specjaliści R&D koncentrujący się na innowacyjnych rozwiązaniach opartych na danych

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie