Cursuri de pregatire Administration of Apache Spark

Acest curs se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să înțeleagă și să implementeze inteligența artificială în aplicațiile lor. O atenție deosebită este acordată analizei datelor, inteligenței artificiale distribuite și procesării limbajului natural.

Această instruire live, cu instructor în România (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și inginerilor de date de nivel mediu care doresc să utilizeze Google Colab și Apache Spark pentru prelucrarea și analiza datelor mari.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Configurați un mediu de date mari utilizând Google Colab și Spark.
• Să proceseze și să analizeze eficient seturi mari de date cu Apache Spark.
• Să vizualizeze date mari într-un mediu colaborativ.
• Să integreze Apache Spark cu instrumentele bazate pe cloud.

Analiza datelor mari implică procesul de examinare a unor cantități mari de seturi de date variate pentru a descoperi corelații, tipare ascunse și alte informații utile.

Industria sănătății are cantități masive de date medicale și clinice eterogene complexe. Aplicarea analizelor de date mari asupra datelor de sănătate prezintă un potențial imens în obținerea unor perspective pentru îmbunătățirea furnizării asistenței medicale. Cu toate acestea, enormitatea acestor seturi de date prezintă provocări mari în analize și aplicații practice într-un mediu clinic.

În cadrul acestui instruire, instruit în direct (de la distanță), participanții vor învăța cum să efectueze analize de date mari în sănătate, în timp ce parcurg o serie de exerciții practice în laborator live.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Instalați și configurați instrumente de analiză a datelor mari precum Hadoop MapReduce și Spark
• Înțelegeți caracteristicile datelor medicale
• Aplicați tehnici de date mari pentru a trata datele medicale
• Studiați sisteme de date mari și algoritmi în contextul aplicațiilor pentru sănătate

Public

• Dezvoltatori
• Oamenii de știință de date

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice.

Notă

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.

În cadrul acestei formări live cu instructor în România, participanții vor învăța despre ofertele tehnologice și abordările de implementare pentru prelucrarea datelor grafice. Scopul este de a identifica obiecte din lumea reală, caracteristicile și relațiile acestora, apoi de a modela aceste relații și de a le prelucra ca date utilizând o abordare Graph Computing (cunoscută și sub denumirea de Graph Analytics). Vom începe cu o prezentare generală și ne vom concentra pe instrumente specifice pe măsură ce parcurgem o serie de studii de caz, exerciții practice și implementări live.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă modul în care datele grafice sunt păstrate și parcurse.
• Să selecteze cel mai bun cadru pentru o anumită sarcină (de la baze de date grafice la cadre de procesare pe loturi).
• Să implementeze Hadoop, Spark, GraphX și Pregel pentru a efectua calculul grafurilor pe mai multe mașini în paralel.
• Vizualizarea problemelor reale legate de big data în termeni de grafuri, procese și traversări.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează administratorilor de sistem care doresc să învețe cum să configureze, să implementeze și să gestioneze Hadoop clustere în cadrul organizației lor.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Apache Hadoop.
• Înțelegeți cele patru componente majore din ecosistemul Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN și Hadoop Common.
.
• Utilizați Hadoop Distributed File System (HDFS) pentru a scala un cluster la sute sau mii de noduri.  
.
• Configurați HDFS pentru a funcționa ca motor de stocare pentru implementări Spark pe loc.
.
• Configurați Spark pentru a accesa soluții de stocare alternative, cum ar fi Amazon S3 și sisteme de baze de date NoSQL, cum ar fi Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike etc.
.
• Executați sarcini administrative, cum ar fi provizionarea, gestionarea, monitorizarea și securizarea unui cluster Apache Hadoop.
.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) prezintă Hortonworks Data Platform (HDP) și conduce participanții prin implementarea soluției Spark + Hadoop.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să utilizeze Hortonworks pentru a rula fiabil Hadoop la scară largă.
• Unifice capacitățile de securitate, guvernanță și operațiuni ale Hadoop cu fluxurile de lucru analitice agile ale Spark.
• Utilizați Hortonworks pentru a investiga, valida, certifica și sprijini fiecare dintre componentele unui proiect Spark.
• Procesați diferite tipuri de date, inclusiv structurate, nestructurate, în mișcare și în repaus.

În cadrul acestui curs de instruire live, condus de un instructor în România (la fața locului sau la distanță), participanții vor învăța cum să configureze și să integreze diferite cadre Stream Processing cu sistemele de stocare de date mari existente și cu aplicațiile software și microserviciile aferente.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați diferite cadre Stream Processing, cum ar fi Spark Streaming și Kafka Streaming.
• Înțelegeți și selectați cel mai potrivit cadru pentru treaba respectivă.
.
• Procesați date în mod continuu, simultan și în mod înregistrare cu înregistrare.
.
• Integrați Stream Processing soluțiile cu bazele de date existente, depozitele de date, lacurile de date, etc.
.
• Integrați cea mai potrivită bibliotecă de procesare a fluxurilor cu aplicații de întreprindere și microservicii.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință care doresc să utilizeze stiva SMACK pentru a construi platforme de procesare a datelor pentru soluții de date mari.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Implementați o arhitectură de conducte de date pentru procesarea datelor mari.
• Dezvoltați o infrastructură de cluster cu Apache Mesos și Docker.
.
• Analizați datele cu Spark și Scala.
.
• Gestionați datele nestructurate cu Apache Cassandra.
.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să configureze și să implementeze un sistem Apache Spark pentru procesarea unor cantități foarte mari de date.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Apache Spark.
• Procesați și analizați rapid seturi de date foarte mari.
.
• Înțelegeți diferența dintre Apache Spark și Hadoop MapReduce și când să folosiți fiecare.
.
• Integrați Apache Spark cu alte instrumente de învățare automată.
.

Curba de învățare a lui Apache Spark crește încet la început, are nevoie de mult efort pentru a obține primul randament. Acest curs își propune să sară prin prima parte grea. După ce au luat acest curs, participanții vor înțelege elementele de bază ale lui Apache Spark , vor diferenția clar RDD de DataFrame, vor învăța API-ul Python și Scala , vor înțelege executorii și sarcinile etc. De asemenea, urmând cele mai bune practici, acest curs se concentrează puternic pe implementare cloud, baze de date și AWS. De asemenea, studenții vor înțelege diferențele dintre AWS EMR și AWS Glue, unul dintre ultimele servicii Spark ale AWS.

PUBLIC:

Inginer de date, DevOps , Data Scientist

OBIECTIV:

Acest curs va prezenta Apache Spark . Studenții vor afla cum Spark se încadrează în ecosistemul Big Data și cum să folosească Spark pentru analiza datelor. Cursul acoperă shell-ul Spark pentru analiza interactivă a datelor, Spark intern, API-uri Spark, Spark SQL , Spark streaming, și învățare automată și graficX.

AUDIENCE:

Dezvoltatori / analisti de date

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor de date care doresc să utilizeze Spark NLP, construit pe baza Apache Spark, pentru a dezvolta, implementa și extinde modele și conducte de procesare a textului în limbaj natural.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea de conducte NLP cu Spark NLP.
• Să înțeleagă caracteristicile, arhitectura și beneficiile utilizării Spark NLP.
• Să utilizeze modelele pre-antrenate disponibile în Spark NLP pentru a implementa prelucrarea textului.
• Învățați cum să construiți, să antrenați și să scalați modelele Spark NLP pentru proiecte de nivel de producție.
• Aplicați clasificarea, inferența și analiza sentimentelor pe cazuri reale de utilizare (date clinice, informații privind comportamentul clienților etc.).

În cadrul acestui curs de formare live, condus de un instructor în România, participanții vor învăța cum să utilizeze Python și Spark împreună pentru a analiza date mari, pe măsură ce lucrează la exerciții practice.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să învețe cum să utilizeze Spark cu Python pentru a analiza Big Data.
• Să lucreze la exerciții care imită cazuri din lumea reală.
• Să utilizeze diferite instrumente și tehnici pentru analiza datelor mari utilizând PySpark.

Această instruire live, cu instructor, în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să utilizeze și să integreze Spark, Hadoop și Python pentru a procesa, analiza și transforma seturi de date mari și complexe.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul necesar pentru a începe procesarea datelor mari cu Spark, Hadoop și Python.
• Să înțeleagă caracteristicile, componentele de bază și arhitectura Spark și Hadoop.
• Să învețe cum să integreze Spark, Hadoop și Python pentru prelucrarea datelor mari.
• Explorați instrumentele din ecosistemul Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka și Flume).
• Construiți sisteme de recomandare prin filtrare colaborativă similare cu Netflix, YouTube, Amazon, Spotify și Google.
• Utilizați Apache Mahout pentru a scala algoritmi de învățare automată.

MLlib este biblioteca Spark de învățare automată (ML). Scopul său este de a face învățarea practică a mașinilor scalabilă și ușoară. Se compune din algoritmi și utilități comune de învățare, inclusiv clasificarea, regresia, gruparea, filtrarea colaborativă, reducerea dimensiunilor, precum și primitivele de optimizare la nivel inferior și API-urile de conducte de nivel superior.

Se împarte în două pachete:

• spark.mllib conține API original construit pe partea de sus RDDs.

• spark.ml furnizează API de nivel superior construit pe partea de sus a DataFrames pentru construirea conductelor ML.

Public

Acest curs este adresat inginerilor și dezvoltatorilor care încearcă să utilizeze o mașină de bibliotecă construită pentru Apache Spark