Programowanie z Big Data w R - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów, którzy chcą wykorzystać Google Colab i Apache Spark do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować środowisko do pracy z dużymi danymi przy użyciu Google Colab i Spark.
• Efektywnie przetwarzać i analizować duże zbiory danych za pomocą Apache Spark.
• Wizualizować duże zbiory danych w środowisku współpracy.
• Integrować Apache Spark z narzędziami chmurowymi.

Big data analytics obejmuje proces analizowania dużych ilości zróżnicowanych zestawów danych w celu odkrycia korelacji, ukrytych wzorców i innych użytecznych wniosków.

Branża zdrowotna posiada masywne ilości skomplikowanych, heterogenicznych danych medycznych i klinicznych. Zastosowanie analizy big data na danych zdrowotnych daje ogromny potencjał do wyciągania wniosków mających na celu poprawę dostarczania opieki zdrowotnej. Jednakże ogrom tych zestawów danych stwarza duże wyzwania w analizie i praktycznym zastosowaniu w środowisku klinicznym.

W tym prowadzonym przez instruktora, żywym szkoleniu (zdalne), uczestnicy nauczą się wykonywania analizy big data w dziedzinie zdrowia, przechodząc przez serię ćwiczeń w żywych laboratoriach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować narzędzia do analizy big data, takie jak Hadoop MapReduce i Spark
• Zrozumieć cechy danych medycznych
• Zastosować techniki big data do pracy z danymi medycznymi
• Badac systemy i algorytmy big data w kontekście aplikacji zdrowotnych

Grupa docelowa

• Programiści
• Naukowcy danych

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i intensywna praktyka ręczna.

Uwaga

• Aby zapytać o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia.

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

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Apache Hadoop.
• Zrozumieć cztery główne komponenty ekosystemu Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN i Hadoop Common.
• Używać Hadoop Distributed File System (HDFS) do skalowania klastra do setek lub tysięcy węzłów.
• Skonfigurować HDFS jako silnik magazynowania dla lokalnych wdrożeń Spark.
• Skonfigurować Spark do korzystania z alternatywnych rozwiązań magazynowych, takich jak Amazon S3, oraz systemów bazodanowych NoSQL, takich jak Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike itp.
• Wykonywać zadania administracyjne, takie jak provisionowanie, zarządzanie, monitorowanie i zabezpieczanie klastra Apache Hadoop.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora, na żywo w Polsce (stacjonarnie lub zdalnie), uczestnicy nauczą się, jak skonfigurować i zintegrować różne frameworki do przetwarzania strumieniowego z istniejącymi systemami przechowywania danych big data oraz powiązanymi aplikacjami i mikrousługami.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować różne frameworki do przetwarzania strumieniowego, takie jak Spark Streaming i Kafka Streaming.
• Zrozumieć i wybrać najbardziej odpowiedni framework do danego zadania.
• Przetwarzać dane w sposób ciągły, równoległy i rekord po rekordzie.
• Zintegrować rozwiązania do przetwarzania strumieniowego z istniejącymi bazami danych, hurtowniami danych, jeziorami danych itp.
• Zintegrować najbardziej odpowiednią bibliotekę do przetwarzania strumieniowego z aplikacjami przedsiębiorstwa i mikrousługami.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do data scientistów, którzy chcą wykorzystać stos SMACK do budowy platform przetwarzania danych dla rozwiązań big data.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zaimplementować architekturę potoku danych do przetwarzania big data.
• Rozwinąć infrastrukturę klastrową z wykorzystaniem Apache Mesos i Dockera.
• Analizować dane za pomocą Spark i Scala.
• Zarządzać danymi niestrukturyzowanymi za pomocą Apache Cassandra.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą skonfigurować i wdrożyć system Apache Spark do przetwarzania bardzo dużych ilości danych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Apache Spark.
• Szybko przetwarzać i analizować bardzo duże zbiory danych.
• Zrozumieć różnicę między Apache Spark a Hadoop MapReduce oraz kiedy używać którego z nich.
• Zintegrować Apache Spark z innymi narzędziami do uczenia maszynowego.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do administratorów systemów na poziomie podstawowym i średniozaawansowanym, którzy chcą wdrażać, utrzymywać i optymalizować klastry Spark.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Apache Spark w różnych środowiskach.
• Zarządzać zasobami klastra i monitorować aplikacje Spark.
• Optymalizować wydajność klastrów Spark.
• Wdrażaæ środki bezpieczeństwa i zapewniać wysoką dostępność.
• Debugować i rozwiązywać typowe problemy związane z Spark.

Krzywa uczenia się Apache Spark na początku rośnie powoli, wymaga wiele wysiłku, aby uzyskać pierwsze rezultaty. Ten kurs ma na celu przeskoczenie przez tę trudną początkową fazę. Po ukończeniu tego kursu uczestnicy zrozumieją podstawy Apache Spark, będą wyraźnie rozróżniać RDD od DataFrame, nauczą się korzystać z API Pythona i Scali, zrozumieją rolę executorów i zadań itp. Ponadto, zgodnie z najlepszymi praktykami, kurs silnie koncentruje się na wdrożeniu w chmurze, Databricks i AWS. Uczestnicy zrozumieją również różnice między AWS EMR a AWS Glue, jednym z najnowszych usług Spark oferowanych przez AWS.

PUBLICZNOŚĆ:

Inżynierowie danych, DevOps, Data Scientist

CEL:

Ten kurs wprowadzi Apache Spark. Studenci dowiedzą się, jak  Spark pasuje  do ekosystemu Big Data i jak używać Spark do analizy danych.  Kurs obejmuje powłokę Spark do interaktywnej analizy danych, elementy wewnętrzne Spark, interfejsy API Spark, Spark SQL, przesyłanie strumieniowe Spark oraz uczenie maszynowe i graphX.

AUDIENCJA :

Programiści / analitycy danych

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą używać Spark NLP, zbudowanego na bazie Apache Spark, do opracowywania, wdrażania i skalowania modeli i potoków przetwarzania tekstu w języku naturalnym.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć tworzenie potoków NLP za pomocą Spark NLP.
• Zrozumieć funkcje, architekturę i zalety korzystania z Spark NLP.
• Używać wstępnie wytrenowanych modeli dostępnych w Spark NLP do implementacji przetwarzania tekstu.
• Dowiedz się, jak budować, trenować i skalować modele Spark NLP dla projektów klasy produkcyjnej.
• Zastosuj klasyfikację, wnioskowanie i analizę nastrojów w rzeczywistych przypadkach użycia (dane kliniczne, spostrzeżenia dotyczące zachowań klientów itp.)

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą wykorzystywać i integrować Spark, Hadoop i Python do przetwarzania, analizy i transformacji dużych i złożonych zbiorów danych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko do rozpoczęcia przetwarzania dużych zbiorów danych za pomocą Spark, Hadoop i Python.
• Zrozumieć funkcje, główne komponenty i architekturę Spark i Hadoop.
• Nauczyć się, jak integrować Spark, Hadoop i Python do przetwarzania dużych zbiorów danych.
• Poznać narzędzia w ekosystemie Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka i Flume).
• Budować systemy rekomendacji oparte na filtrowaniu współpracującym, podobne do tych używanych przez Netflix, YouTube, Amazon, Spotify i Google.
• Wykorzystać Apache Mahout do skalowania algorytmów uczenia maszynowego.

Spark SQL to moduł Apache Spark do pracy ze strukturalnymi i niestrukturalnymi danymi. Spark SQL dostarcza informacji o strukturze danych oraz o wykonywanych obliczeniach. Informacje te mogą być wykorzystane do optymalizacji. Dwa najczęstsze zastosowania Spark SQL to:
- wykonywanie zapytań SQL.
- odczytywanie danych z istniejącej instalacji Hive.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora (na miejscu lub zdalnie), uczestnicy nauczą się, jak analizować różne typy zbiorów danych za pomocą Spark SQL.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Spark SQL.
• Wykonywać analizę danych za pomocą Spark SQL.
• Przeprowadzać zapytania na zbiorach danych w różnych formatach.
• Wizualizować dane i wyniki zapytań.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie z tego kursu, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

Stratio to platforma zorientowana na dane, która integruje big data, sztuczną inteligencję i zarządzanie w jednym rozwiązaniu. Jej moduły Rocket i Intelligence umożliwiają szybkie eksplorowanie, przekształcanie i zaawansowaną analizę danych w środowiskach przedsiębiorstw.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów od danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą efektywnie korzystać z modułów Rocket i Intelligence w Stratio z wykorzystaniem PySpark, koncentrując się na strukturach pętlowych, funkcjach zdefiniowanych przez użytkownika oraz zaawansowanej logice danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Poruszać się i pracować w platformie Stratio, korzystając z modułów Rocket i Intelligence.
• Stosować PySpark w kontekście pozyskiwania, przekształcania i analizy danych.
• Używać pętli i logiki warunkowej do kontrolowania przepływów danych i zadań inżynierii cech.
• Tworzyć i zarządzać funkcjami zdefiniowanymi przez użytkownika (UDF) do wielokrotnego wykorzystania operacji na danych w PySpark.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Grupa docelowa

Format kursu

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

W tym prowadzonym przez instruktora, live szkoleniu, uczestnicy nauczą się, jak manipulować i wizualizować dane przy użyciu narzędzi zawartych w Tidyverse.

Tidyverse to zbiór wszechstronnych pakietów R do czyszczenia, przetwarzania, modelowania i wizualizacji danych. Niektóre z wchodzących w skład pakietów to: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr i tibble.

• Początkujący w języku R
• Początkujący w analizie i wizualizacji danych

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

• Przeprowadzać analizę danych i tworzyć atrakcyjne wizualizacje
• Wyciągać użyteczne wnioski z różnych zestawów danych przykładowych
• Filtrować, sortować i podsumowywać dane, aby odpowiadać na pytania eksploracyjne
• Przekształcać przetworzone dane w informacyjne wykresy liniowe, słupkowe, histogramy
• Importować i filtrować dane z różnych źródeł, w tym z plików Excel, CSV i SPSS