Apache Spark Školení v Ostrava

Tento instruktážní živý kurz (na místě nebo online) je určen pro středně pokročilé datové vědce a inženýry, kteří chtějí použít Google Colab a Apache Spark pro zpracování velkých dat a analytiku.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit prostředí pro velká data pomocí Google Colab a Sparku.
• Efektivně zpracovat a analyzovat výrazné datové sady pomocí Apache Spark.
• Visualizovat velká data ve spolupracovném prostředí.
• Integrace Apache Spark se cloudovými nástroji.

Stratio je datově orientovaná platforma, která integruje big data, umělou inteligenci (AI) a řízení do jednotného řešení. Její moduly Rocket a Intelligence umožňují rychlé prozkoumávání, transformaci a pokročilé analýzy dat v podnikových prostředích.

Tato instruktorem vedena živá školení (online nebo na místě) je určená pro středně pokročilé odborníky na data, kteří chtějí efektivně používat moduly Rocket a Intelligence v Stratio s PySpark, s důrazem na smyčkové struktury, uživatelsky definované funkce (UDFs) a pokročilou datovou logiku.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Navigovat a pracovat v platformě Stratio pomocí modulů Rocket a Intelligence.
• Používat PySpark ve kontextu ingesta, transformace a analýzy dat.
• Využívat smyčky a podmíněnou logiku k řízení pracovních postupů s daty a úloh předzpracování dat.
• Vytvářet a spravovat uživatelsky definované funkce (UDFs) pro opakovatelné operace s daty v PySpark.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktické implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení tohoto kurzu, prosím nás kontaktujte pro domluvu.

Toto živé školení vedené instruktorem v Ostrava (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře, kteří chtějí používat a integrovat Spark, Hadoop a Python ke zpracování, analýze a transformaci velkých a komplexních souborů dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné prostředí pro zahájení zpracování velkých dat pomocí Spark, Hadoop a Python.
• Pochopte funkce, základní komponenty a architekturu Spark a Hadoop.
• Naučte se, jak integrovat Spark, Hadoop a Python pro zpracování velkých dat.
• Prozkoumejte nástroje v ekosystému Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka a Flume).
• Vytvářejte systémy doporučení pro společné filtrování podobné jako Netflix, YouTube, Amazon, Spotify a Google.
• Použijte Apache Mahout ke škálování algoritmů strojového učení.

Toto živé školení vedené instruktorem v Ostrava (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé správce systému, kteří chtějí nasazovat, udržovat a optimalizovat clustery Spark.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Apache Spark v různých prostředích.
• Spravujte prostředky clusteru a monitorujte aplikace Spark.
• Optimalizujte výkon clusterů Spark.
• Implementujte bezpečnostní opatření a zajistěte vysokou dostupnost.
• Ladění a odstraňování běžných problémů se Sparkem.

V tomto živém školení pod vedením instruktora v Ostrava se účastníci naučí, jak používat Python a Spark společně k analýze velkých dat při práci na praktických cvičeních.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Naučte se používat Spark s Python k analýze Big Data.
• Pracujte na cvičeních, která napodobují případy ze skutečného světa.
• Použijte různé nástroje a techniky pro analýzu velkých dat pomocí PySpark.

Tento kurz poskytuje praktický úvod do tvorby škálovatelných pracovních postupů zpracování dat a strojového učení pomocí PySparku. Účastníci se naučí, jak Apache Spark funguje v rámci moderních ekosystémů pro práci s velkými daty, a jak efektivně zpracovávat rozsáhlé datové sady pomocí principů distribuovaného výpočtu.

Tato vedená školení na místě (online nebo na místě) je určená inženýrům, kteří chtějí nastavit a nasadit systém Apache Spark pro zpracování velmi velkých objemů dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat Apache Spark.
• Rychle zpracovávat a analyzovat velmi velké soubory dat.
• Pochopit rozdíly mezi Apache Sparkem a Hadoop MapReduce a kdy se který používá.
• Integrovat Apache Spark s jinými nástroji pro strojové učení.

Křivka učení Apache Spark se na začátku pomalu zvyšuje, potřebuje hodně úsilí, aby se první vrátil. Tento kurz si klade za cíl proskočit první náročnou částí. Po absolvování tohoto kurzu účastníci porozumí základům Apache Spark, jasně odliší RDD od DataFrame, naučí se Python a Scala API, porozumí exekutorům a úkolům atd. Tento kurz také důsledně dodržuje doporučené postupy se zaměřuje na cloudové nasazení, Databricks a AWS. Studenti také porozumí rozdílům mezi AWS EMR a AWS Glue, jednou z nejnovějších služeb Spark společnosti AWS.

PUBLIKUM:

Data Engineer, DevOps, Data Scientist