Big Data Analytics in Health - Plan Szkolenia

Ten kurs jest skierowany do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą zrozumieć i wdrożyć sztuczną inteligencję w swoich aplikacjach. Szczególna uwaga poświęcona jest analizie danych, rozproszonej sztucznej inteligencji i przetwarzaniu języka naturalnego.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych analityków danych i inżynierów, którzy chcą korzystać z Google Colab i Apache Spark do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfigurować środowisko big data przy użyciu Google Colab i Spark.
• Efektywnie przetwarzać i analizować duże zbiory danych za pomocą Apache Spark.
• Wizualizować duże zbiory danych w środowisku współpracy.
• Zintegrować Apache Spark z narzędziami opartymi na chmurze.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy zapoznają się z ofertą technologiczną i podejściami wdrożeniowymi do przetwarzania danych grafowych. Celem jest identyfikacja obiektów świata rzeczywistego, ich cech i relacji, a następnie modelowanie tych relacji i przetwarzanie ich jako danych przy użyciu podejścia Graph Computing (znanego również jako Graph Analytics). Zaczynamy od szerokiego przeglądu i zawężamy się do konkretnych narzędzi, przechodząc przez serię studiów przypadków, ćwiczeń praktycznych i wdrożeń na żywo.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć, w jaki sposób dane wykresu są utrwalane i przemierzane.
• Wybrać najlepszą platformę dla danego zadania (od grafowych baz danych po ramy przetwarzania wsadowego).
• Zaimplementować Hadoop, Spark, GraphX i Pregel do równoległego przetwarzania grafów na wielu maszynach.
• Postrzeganie rzeczywistych problemów związanych z dużymi zbiorami danych w kategoriach grafów, procesów i przejść.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla administratorów systemów, którzy chcą dowiedzieć się, jak konfigurować, wdrażać i zarządzać klastrami Hadoop w swojej organizacji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja Apache Hadoop.
• Zrozumienie czterech głównych komponentów ekosystemu Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN i Hadoop Common.
• Używanie rozproszonego systemu plików Hadoop (HDFS) do skalowania klastra do setek lub tysięcy węzłów.
• Konfigurowanie HDFS do działania jako silnik pamięci masowej dla lokalnych wdrożeń Spark.
• Konfiguracja Spark, aby uzyskać dostęp do alternatywnych rozwiązań pamięci masowej, takich jak Amazon S3 i systemów baz danych NoSQL, takich jak Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike itp.
• Wykonywanie zadań administracyjnych, takich jak udostępnianie, zarządzanie, monitorowanie i zabezpieczanie klastra Apache Hadoop.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) wprowadza Hortonworks Data Platform (HDP) i przeprowadza uczestników przez wdrożenie rozwiązania Spark + Hadoop.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Używać Hortonworks do niezawodnego uruchamiania Hadoop na dużą skalę.
• Ujednolicić możliwości Hadoop w zakresie bezpieczeństwa, zarządzania i operacji ze zwinnymi analitycznymi przepływami pracy Spark.
• Wykorzystanie Hortonworks do badania, walidacji, certyfikacji i wsparcia każdego z komponentów projektu Spark.
• Przetwarzanie różnych typów danych, w tym ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych, w ruchu i w spoczynku.

Ten kurs obejmuje sposób korzystania z języka Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL on Hive, HiveQL) dla osób, które wyodrębniają dane z Hive

Cloudera Impala to silnik zapytań typu open source do masowego przetwarzania równoległego (MPP) SQL dla klastrów Apache Hadoop.

Cloudera Impala umożliwia użytkownikom wysyłanie zapytań o niskim opóźnieniu SQL do danych przechowywanych w Hadoop Distributed File System i Apache Hbase bez konieczności przenoszenia lub przekształcania danych.

Odbiorcy

Ten kurs jest skierowany do analityków i badaczy danych przeprowadzających analizy danych przechowywanych w Hadoop za pośrednictwem narzędzi Business Intelligence lub SQL.

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą w stanie

• Wyodrębniać znaczące informacje z klastrów Hadoop za pomocą Impala.
• Pisać specjalne programy ułatwiające Business Intelligence w Impala SQL dialekcie.
• Rozwiązywać problemy Impala.

W tym instruktażowym szkoleniu na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i zintegrować różne Stream Processing frameworki z istniejącymi systemami przechowywania dużych zbiorów danych oraz powiązanymi aplikacjami i mikrousługami.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalowanie i konfigurowanie różnych Stream Processing frameworków, takich jak Spark Streaming i Kafka Streaming.
• Zrozumieć i wybrać najbardziej odpowiedni framework dla danego zadania.
• Przetwarzanie danych w sposób ciągły, współbieżny i rekord po rekordzie.
• Integracja Stream Processing rozwiązań z istniejącymi bazami danych, hurtowniami danych, jeziorami danych itp.
• Integracja najbardziej odpowiedniej biblioteki przetwarzania strumieniowego z aplikacjami korporacyjnymi i mikrousługami.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać stosu SMACK do tworzenia platform przetwarzania danych dla rozwiązań Big Data.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Wdrożenie architektury potoku danych do przetwarzania dużych zbiorów danych.
• Rozwój infrastruktury klastrowej przy użyciu Apache Mesos i Docker.
• Analiza danych za pomocą Spark i Scala.
• Zarządzanie nieustrukturyzowanymi danymi za pomocą Apache Cassandra.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą skonfigurować i wdrożyć system Apache Spark do przetwarzania bardzo dużych ilości danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja Apache Spark.
• Szybkie przetwarzanie i analizowanie bardzo dużych zbiorów danych.
• Zrozumienie różnicy między Apache Spark i Hadoop MapReduce i kiedy używać którego z nich.
• Integracja Apache Spark z innymi narzędziami uczenia maszynowego.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level system administrators who wish to deploy, maintain, and optimize Spark clusters.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Apache Spark in various environments.
• Manage cluster resources and monitor Spark applications.
• Optimize the performance of Spark clusters.
• Implement security measures and ensure high availability.
• Debug and troubleshoot common Spark issues.

Krzywa uczenia się Apache Spark powoli rośnie na początku, wymaga dużo wysiłku, aby uzyskać pierwszy zwrot. Ten kurs ma na celu przeskoczenie pierwszej trudnej części. Po ukończeniu tego kursu uczestnicy zrozumieją podstawy Apache Spark , będą wyraźnie odróżniać RDD od DataFrame, nauczą się Pythona i Scala API, zrozumieją executory i zadania itp. Również zgodnie z najlepszymi praktykami, kurs ten silnie koncentruje się na wdrażaniu w chmurze, Databricks i AWS. Studenci zrozumieją również różnice między AWS EMR i AWS Glue, jedną z najnowszych usług Spark w AWS.  

AUDIENCJA:

Inżynier ds. danych, DevOps, Naukowiec ds. danych

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy dowiedzą się, jak używać Python i Spark razem do analizy dużych zbiorów danych podczas pracy nad ćwiczeniami praktycznymi.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Dowiedzieć się, jak używać Sparka z Python do analizy Big Data.
• Pracować nad ćwiczeniami, które naśladują rzeczywiste przypadki.
• Używać różnych narzędzi i technik do analizy dużych zbiorów danych przy użyciu PySpark.

MLlib to biblioteka Spark’s do uczenia maszynowego (ML). Jej celem jest uczynienie praktycznego uczenia maszynowego skalowalnym i łatwym. Składa się z popularnych algorytmów uczenia się i narzędzi, w tym klasyfikacji, regresji, klastrowania, filtrowania opartego na współpracy, redukcji wymiarowości, a także prymitywów optymalizacji niższego poziomu i interfejsów API potoków wyższego poziomu.

Dzieli się na dwa pakiety:

• spark.mllib zawiera oryginalny interfejs API zbudowany na bazie RDD.
• spark.ml zapewnia API wyższego poziomu zbudowane na DataFrames do konstruowania potoków ML.

Uczestnicy

Ten kurs jest skierowany do inżynierów i programistów, którzy chcą korzystać z wbudowanej biblioteki maszynowej dla Apache Spark