Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Úvod do Google Colab a Apache Sparku

  • Přehled o nástroji Google Colab
  • Seznámení s Apache Sparkem
  • Nastavení prostředí Spark v rámci Google Colab

Zpracování dat pomocí Apache Sparku

  • Práce s RDD a DatFrames
  • Načítání a zpracování velkých datových sad
  • Využití Spark SQL k dotazování na strukturovaná data

Pokročilá analýza s využitím Sparku

  • Strojové učení pomocí knihovny Spark MLlib
  • Provádění analýz dat v reálném čase
  • Distribuované výpočty pomocí Sparku

Vizualizace a spolupráce v Google Colabu

  • Integrace nástroje Colab s populárními knihovnami na vizualizaci dat
  • Spolupráce více uživatelů na jednotlivých poznámkových sešitech Colabu
  • Sdílení a export výsledků práce

Optimalizace pracovních postupů pro velká data

  • Ladění parametrů Sparku za účelem zvýšení výkonu
  • Optimalizace využití paměti a úložiště
  • Škálování postupů zpracování pro velké datové sady

Práce s velkými daty v cloudovém prostředí

  • Integrace Google Colabu s nástroji běžícími na cloudu
  • Využití cloudového úložiště k ukládání velkých dat
  • Práce s Sparkem v distribuovaném cloudovém prostředí

Případové studie a osvědčené postupy

  • Rozebrání reálných příkladů využití velkých dat
  • Konkrétní případové studie týkající se použití Apache Sparku a Colabu
  • Doporučené postupy pro analýzu velkých dat

Závěr a další kroky

Požadavky

  • Základní znalosti konceptů datové vědy
  • Seznámenost s Apache Sparkem
  • Schopnosti programování v jazyce Python

Cílové skupiny

  • Datoví vědci
  • Inženýři zabývající se daty
  • Výzkumníci pracující s velkými daty
 14 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (3)

Nadcházející kurzy

Související kategorie