Návrh Školení
Úvod do ekosystému velkých dat
- Přehled technologií a architektur v oblasti velkých dat
- Dávkové zpracování versus reálně časová analýza
- Strategie ukládání dat pro zajištění škálovatelnosti
Pokročilé zpracování dat pomocí Apache Spark
- Optimalizace výkonu úloh v rámci Sparku
- Pokročilé transformace a operace nad daty
- Práce se strukturovaným streamováním dat
Strojové učení ve velkém měřítku
- Techniky distribuovaného trénování modelů
- Ladění hyperparametrů na základě rozsáhlých datových souborů
- Nasazení modelů do prostředí velkých dat
Hluboké učení pro zpracování velkých dat
- Integrace knihoven TensorFlow a PyTorch s Sparkem
- Rozsáhlé pipeline pro distribuované trénování hlubokých neuronových síťí
- Příklady využití v analýze obrazů, textu a časových řad
Reálně časová analytika a streamování dat
- Použití Apache Kafka k přijímání dat v reálném čase
- Rámce pro zpracování datových toků
- Monitorování a upozornění v systémech s reálným časem reakce
Správa dat, bezpečnost a etika
- Požadavky na ochranu osobních údajů a jejich dodržování zákonů
- Ochrana přístupu k datům a šifrování v systémech velkých dat
- Etické aspekty rozsáhlé analytiky
Integrace velkých dat do obchodní inteligence
- Vizualizace a tvorba dashboardů pro práci s velkými daty
- Připojení datových pipeline k nástrojům na podporu obchodní inteligence
- Využití pokročilé analytiky k dosažení konkrétních obchodních výsledků
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Pevné znalosti konceptů datové analýzy a statistického modelování
- Zkušenosti s nástroji na zpracování dat a programovacími jazyky, jako je Python, R nebo Scala
- Orientace v distribuovaných výpočetních rámcích typu Hadoop či Spark
Cílová skupina
- Datoví vědci, kteří si chtějí osvojit zpracování rozsáhlých dat a prediktivní analýzu
- Zkušení analytici usilující o navrhování a implementaci pokročilých analytických postupů
- Odborníci z výzkumu a vývoje zaměření na inovativní datově orientovaná řešení
Reference (3)
Zjistěte, že QGIS je nástroj, který mohou používat i další odborníci, například zeměměřiči.
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
Kurz - QGIS for Geographic Information System
Přeloženo strojem
Jak používat data z otevřených satelitů pro reálné aplikace
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Kurz - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
Přeloženo strojem
Praktické příklady nám umožnily skutečně pochopit, jak program funguje. Dobré vysvětlení a integrace teoretických konceptů a jejich souvislost s praktickými aplikacemi.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurz - ArcGIS Fundamentals
Přeloženo strojem