Online lub na miejscu, prowadzone przez instruktora szkolenia na żywo z Apache Spark demonstrują poprzez praktyczne ćwiczenia, jak Spark wpisuje się w ekosystem Big Data oraz jak wykorzystywać Spark do analizy danych.
Szkolenia z Apache Spark dostępne są jako "szkolenie na żywo online" lub "szkolenie na żywo na miejscu". Szkolenie na żywo online (znane również jako "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pośrednictwem interaktywnego pulpitu zdalnego. Szkolenie na żywo na miejscu może być przeprowadzone lokalnie w siedzibie klienta w Trójmiasto lub w centrach szkoleniowych NobleProg w Trójmiasto.
NobleProg -- Twój Lokalny Dostawca Szkoleń
Gdynia
Hotel Nadmorski, Ejsmonda 2, Gdynia, Polska, 81-409
Sala szkoleniowa znajduje się zaledwie 3 kilometry od Dworca PKP/PKS w Gdyni, co sprawia, że jest łatwo dostępna dla uczestników podróżujących pociągiem lub autobusem. Dodatkowo, jest oddalona tylko o 400 metrów od przystanku autobusowego, ułatwiając dojazd nawet tym, którzy podróżują komunikacją miejską. Wyposażona jest w niezbędne narzędzia do prowadzenia szkoleń, takie jak rzutnik, ekran oraz flipchart, co zapewnia komfortowe warunki dla uczestników i prowadzącego zajęcia.
Gdańsk
Hotel Fahrenheit, Grodzka 19, Gdańsk, Polska, 80-841
Sala szkoleniowa znajduje się w samym sercu malowniczej gdańskiej starówki, co sprawia, że otoczenie jest nie tylko inspirujące, ale także wyjątkowo atrakcyjne dla uczestników. W niedalekiej odległości można znaleźć dworzec PKP oraz PKS, ułatwiając przyjazd zarówno tym podróżującym pociągiem, jak i autobusem. Dodatkowo, lotnisko i port są również w zasięgu ręki, co czyni tę lokalizację wygodną dla osób przybywających z dalszych miejscowości, zarówno z kraju, jak i spoza jego granic.
To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Trójmiasto (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.
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.
To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Trójmiasto (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.
To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Trójmiasto (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.
Podczas tego szkolenia prowadzonego przez instruktora na żywo w Trójmiasto, uczestnicy nauczą się, jak używać Pythona i Sparka razem do analizy dużych zbiorów danych, pracując nad praktycznymi ćwiczeniami.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
Nauczyć się, jak używać Sparka z Pythonem do analizy dużych zbiorów danych.
Pracować nad ćwiczeniami, które odzwierciedlają rzeczywiste przypadki.
Stosować różne narzędzia i techniki do analizy dużych zbiorów danych za pomocą PySpark.
Szkolenie to zapewnia praktyczne wprowadzenie do budowania skalowalnych procesów przetwarzania danych i przepływów pracy w zakresie uczenia maszynowego przy użyciu PySpark. Uczestnicy dowiedzą się, jak Apache Spark działa w ramach nowoczesnych ekosystemów Big Data oraz jak efektywnie przetwarzać duże zbiory danych, korzystając z zasad obliczeń rozproszonych.
To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Trójmiasto (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.
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
Więcej...
Ostatnia aktualizacja:
Opinie uczestników (4)
Podróż przez świat Sparka: bardzo intensywny kurs. DSL, Spark SQL, partycjonowanie a bukowanie dla mnie.
Georgiana Elisabeta
Szkolenie - Apache Spark Fundamentals
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
ankieta przed szkoleniem i zastosowanie jej wynikow.
Krzysztof - Alfa Laval
Szkolenie - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Fakt, że mogliśmy zabrać ze sobą większość informacji/kursu/prezentacji/zadań, które wykonaliśmy, dzięki czemu możemy się nimi przyjrzeć i ewentualnie powtórzyć to, co nie zrozumieliśmy od razu, lub poprawić to, co już zrobiliśmy.
Raul Mihail Rat - Accenture Industrial SS
Szkolenie - Python, Spark, and Hadoop for Big Data
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Posiadanie sesji praktycznych / zadań
Poornima Chenthamarakshan - Intelligent Medical Objects
