
Helyi, oktatott élő Apache Spark tréningek demonstrálják a handson gyakorlatot arról, hogyan illeszkedik a Spark a Big Data ökoszisztémába, és hogyan használja a Sparkot az adatok elemzéséhez Az Apache Spark tréning "helyszíni élő képzés" vagy "távoli élő képzés" formájában érhető el A helyszíni élő képzés helyi szinten valósulhat meg az ügyfél telephelyén Magyarország vagy a NobleProg vállalati oktatóközpontjaiban Magyarország A távoli élőképzés interaktív, távoli asztal segítségével történik NobleProg Az Ön Helyi Képzési Szolgáltatója.
Machine Translated
Vélemények
Richard nagyon nyugodt és módszeres, analitikus betekintéssel - pontosan azokkal a tulajdonságokkal, amelyek ahhoz szükségesek, hogy bemutassák ezt a módszert.
Kieran Mac Kenna
Kurzus: Spark for Developers
Machine Translated
megoszthatja a koncepció diagramját és a mintákat a piszkos képpel M
Mark Yang - FMR
Kurzus: Spark for Developers
Machine Translated
Alkalmazható forgatókönyvek és esetek
zhaopeng liu - Fmr
Kurzus: Spark for Developers
Machine Translated
Esettanulmány
国栋 张
Kurzus: Spark for Developers
Machine Translated
az ülés minden részét
Eric Han - Fmr
Kurzus: Spark for Developers
Machine Translated
Sokkal többet tudunk az egész környezetről.
John Kidd
Kurzus: Spark for Developers
Machine Translated
A tréner érdekes és szórakoztató, ami egész nap egész napos edzést segíti.
Ryan Speelman
Kurzus: Spark for Developers
Machine Translated
Azt hiszem, a trénernek kiváló stílusa volt a humor és az élet történeteinek ötvözésével, hogy a tárgyakat könnyen elérhetővé tegye. Nagyon ajánlom ezt a professzort a jövőben.
Kurzus: Spark for Developers
Machine Translated
Ernesto nagyszerű munkát végzett a Spark és a különböző modulok magas szintű elképzeléseinek magyarázatával.
Michael Nemerouf
Kurzus: Spark for Developers
Machine Translated
Ez az egyik legjobb gyakorlati programozási gyakorlat, amit valaha vettem.
Laura Kahn
Kurzus: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Ez az egyik legjobb minőségű online képzés, amit valaha is vettem a 13 éves karrierem során. Folytasd a nagyszerű munkát!.
Kurzus: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Richard nagyon hajlandó volt kitérni, amikor félig kapcsolódó kérdéseket akartunk kérdezni olyan dolgokról, amelyek nem a tananyagon voltak. A magyarázatok világosak voltak, és a figyelmeztetésekkel kapcsolatban felvette a figyelmét minden olyan tanácsban, amit nekünk adtak.
ARM Limited
Kurzus: Spark for Developers
Machine Translated
A VM én szeretett nagyon sok A tanár nagyon tájékozott volt a témával kapcsolatban, valamint más témákban, nagyon kedves és barátságos volt. Tetszett a létesítmény Dubaiban.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Kurzus: Big Data Analytics in Health
Machine Translated
gyakorlófeladatokat
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Kurzus: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
Ajay nagyon barátságos, segítőkész és ismeretes volt a tárgyalt témában is.
Biniam Guulay - ICE International Copyright Enterprise Germany GmbH
Kurzus: Spark for Developers
Machine Translated
A laboratóriumi gyakorlatok. Az elmélet alkalmazása a következő napok első napjától kezdve.
Dell
Kurzus: A Practical Introduction to Stream Processing
Machine Translated
A tanár a képzési programot a jelenlegi igényeinkhez igazította.
EduBroker Sp. z o.o.
Kurzus: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
A hasonló gyakorlatok különböző módon történő végrehajtása segít megérteni, hogy az egyes összetevők ( Hadoop / Spark, önálló / klaszter) önmagukban és együtt képesek-e megtenni. Ötleteket adott nekem arról, hogyan kell tesztelnem az alkalmazásomat a helyi gépemen, amikor fejlesztem, amikor egy fürtbe telepítjük.
Thomas Carcaud - IT Frankfurt GmbH
Kurzus: Spark for Developers
Machine Translated
egyéni figyelmet.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Kurzus: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
Ismerje meg a Spark Streaming, az Adatriks és az AWS Redshift-t
Lim Meng Tee - Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Kurzus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
A tartalom és a tudás.
Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Kurzus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Nagyon informatív volt. Nagyon kevés tapasztalatom volt a Spark-hoz, és eddig ez a tanfolyam nagyon jó bevezetést adott a témához.
Intelligent Medical Objects
Kurzus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Nagyszerű volt megérteni, hogy mi folyik a Spark motorháza alatt. Tudva, hogy mi folyik a motorháztető alatt segít jobban megérteni, hogy miért a kód, vagy nem csinál, amit elvár, hogy nem. Sok a képzés volt a kezét, amely mindig nagy, és a szakasz optimalizálás volt, rendkívül fontos, hogy az én jelenlegi munka, ami szép volt.
Intelligent Medical Objects
Kurzus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Ez egy nagyszerű osztály! Nagyon nagyra értékelem, hogy az András nagyon jól ismerte, hogy mi a szikra, ahol jött, és milyen problémák megoldhatók. Sokkal jobb, mint más bevezetések, amit láttam, hogy csak azért merülne fel, hogyan kell használni. András mély ismerete van a témáról, és jól ismerte a dolgokat.
Intelligent Medical Objects
Kurzus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Az élő példák, amelyeket megadtak és megmutatták a szikrák alapvető szempontjait.
Intelligent Medical Objects
Kurzus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
1 . Jobb egyensúly a magas szintű koncepciók és a technikai adatok között. 2. Az András nagyon jól tudta a tanításáról. 3. Gyakorlat
Steven Wu - Intelligent Medical Objects
Kurzus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Kezében a munkamenet / megbízások
Poornima Chenthamarakshan - Intelligent Medical Objects
Kurzus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Edényt a közönség kérésére alapulva a képzést kissé kidobja, ezért néhány olyan fényt dob, hogy megköveteltem
Intelligent Medical Objects
Kurzus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
A tempája nagyszerű volt. Szerettem azt a tényt, hogy elméletre is mentél, hogy megértem, miért csinálok, hogy megkérdezem.
Intelligent Medical Objects
Kurzus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Azt hiszem, a trénernek kiváló stílusa volt a humor és az élet történeteinek ötvözésével, hogy a tárgyakat könnyen elérhetővé tegye. Nagyon ajánlom ezt a professzort a jövőben.
Kurzus: Spark for Developers
Machine Translated
Ez az egyik legjobb minőségű online képzés, amit valaha is vettem a 13 éves karrierem során. Folytasd a nagyszerű munkát!.
Kurzus: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Spark Subcategories
Apache Spark Course Outlines
-
Hozzon létre a szükséges környezetet a nagy adatok feldolgozásának megkezdéséhez a Spark, Hadoop, és Python segítségével.
Ismerje meg a tulajdonságokat, a központi összetevőket és az építészet a Spark és Hadoop.
Ismerje meg, hogyan kell integrálni a Spark, Hadoop, és Python a nagy adatfeldolgozás.
Fedezze fel az eszközöket a Spark ökoszisztémában (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka és Flume).
Hozzon létre együttműködő szűrő ajánlás rendszerek hasonló Netflix, YouTube, Amazon, Spotify, és Google.
Használja az Apache Mahout-ot a gépi tanulási algoritmusok méretezéséhez.
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
- Használja a Hortonworks alkalmazást a Hadoop nagyméretű megbízható futtatásához.
- Egyesítse a Hadoop biztonsági, irányítási és működési képességeit a Spark agilis elemző munkafolyamataival.
- A Hortonworks segítségével vizsgálhatja meg, érvényesítse, tanúsítsa és támogassa a Spark projekt minden egyes elemét.
- Különböző típusú adatok feldolgozása, ideértve a strukturált, nem strukturált, mozgásban lévő és nyugalmi állapotban lévő adatokat is.
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
-
Hatékonyan keresni, párosítani és csatlakozni a geospatiális adatkészleteket a skálán
Geospatiális adatok alkalmazása az üzleti intelligenciában és az előrejelző analitikai alkalmazásokban
Használja a térbeli kontextust a mobil eszközök, érzékelők, naplók és hordozható eszközök kapacitásainak bővítésére
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
-
Fejleszteni egy alkalmazást Alluxio
A nagy adatrendszerek és alkalmazások összekapcsolása egy névtér megőrzésével
Hatékonyan kivonja az értékeket a nagy adatokból bármely tárolási formátumban
A munkaerő teljesítményének javítása
Elhelyezése és kezelése Alluxio önálló vagy csoportosított
-
adat tudós
Fejlesztő
rendszer adminisztrátor
-
Részes előadások, részes viták, gyakorlatok és nehéz gyakorlatok
- SQL lekérdezések végrehajtása.
- a meglévő Hive telepítés adatainak olvasása. Ebben az oktató által vezetett, élő (helyszíni vagy távoli) képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell különféle típusú adatkészleteket elemezni a Spark SQL . A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és konfigurálja a Spark SQL .
- Végezzen adatelemzést a Spark SQL .
- Lekérdezés adatkészletek különböző formátumokban.
- Vizualizálja az adatokat és a lekérdezés eredményeit.
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
- Telepítse és konfigurálja a különféle Stream Processing kereteket, például a Spark Streaming és a Kafka Streaming.
- Megérteni és kiválasztani a feladathoz legmegfelelőbb keretet.
- Az adatok feldolgozása folyamatosan, egyidejűleg és rekordonként.
- Integrálja az Stream Processing megoldásokat a meglévő adatbázisokkal, adattárházakkal, adattavakkal stb.
- Integrálja a legmegfelelőbb adatfeldolgozó könyvtárat a vállalati alkalmazásokkal és a mikro-szolgáltatásokkal.
- Fejlesztők
- Szoftvertervezők
- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
- Telepítse és konfigurálja a nagy adatelemző eszközöket, például a Hadoop MapReduce és a Spark
- Megérteni az orvosi adatok jellemzőit
- Nagyméretű technikák alkalmazása az orvosi adatok kezelésére
- Tanulmányozza a nagy adatrendszereket és algoritmusokat az egészségügyi alkalmazások összefüggésében
- Fejlesztők
- Adattudósok
- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat.
- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
- Hozzon létre Spark alkalmazásokat a Scala programozási nyelven.
- A Spark Streaming segítségével folyamatos adatfolyamokat dolgozhat fel.
- A valós idejű adatfolyamok feldolgozása a Spark Streaming segítségével.
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszélést szervezzen.
-
A nagy adatok feldolgozására szolgáló adatcsövek architektúrájának megvalósítása.
Fejleszteni a klaszter infrastruktúráját Apache Mesos és Docker.
Az adatok elemzése a Spark és Scala segítségével.
A nem strukturált adatok kezelése az Apache segítségével Cassandra.
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
-
Beállítása és beállítása Apache Spark.
Ismerje meg a különbséget a Apache Spark és Hadoop MapReduce és mikor kell használni melyik.
Gyorsan olvasni és elemezni nagyon nagy adatkészleteket.
Integrálja Apache Spark más gépi tanulási eszközökkel.
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
-
Beállítása és konfigurálása Apache Spark.
Ismerje meg, hogy a.NET hogyan hajtja végre a Spark API-kat, hogy hozzáférhető legyenek egy.NET alkalmazásból.
Fejleszteni az adatfeldolgozó alkalmazások használatával C# vagy F#, képes kezelni az adatkészleteket, amelynek mérete terabyte és pedabyte.
Fejleszteni a gépi tanulási funkciók egy.NET alkalmazás használatával Apache Spark képességek.
Végezze el a kutatási elemzést a nagy adatkészletek SQL lekérdezésével.
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
-
Az Apache telepítése és konfigurálása Hadoop.
Ismerje meg a Hadoop ökoszisztéma négy fő összetevőjét: HDFS, MapReduce, YARN és Hadoop Common.
Használja Hadoop Distributed File System (HDFS), hogy egy oszlopot több száz vagy több ezer csomópontra méretezzen. •
Telepítse a HDFS-t, hogy tárolómotorként működjön az on-premise Spark telepítésekhez.
A Spark beállítása az alternatív tárolási megoldásokhoz való hozzáféréshez, mint például az Amazon S3 és NoSQL adatbázis-rendszerekhez, mint például a Redis, Elasticsearch, a Couchbase, Aerospike, stb.
Végezzen adminisztratív feladatokat, mint például az Apache Hadoop klaszter biztosítása, kezelése, nyomon követése és biztosítása.
-
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
-
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
- Set up the necessary development environment to start building NLP pipelines with Spark NLP.
- Understand the features, architecture, and benefits of using Spark NLP.
- Use the pre-trained models available in Spark NLP to implement text processing.
- Learn how to build, train, and scale Spark NLP models for production-grade projects.
- Apply classification, inference, and sentiment analysis on real-world use cases (clinical data, customer behavior insights, etc.).
- A spark.mllib tartalmazza az RDD-re épített eredeti API-t.
- A spark.ml magasabb szintű API-t kínál, amely a DataFrames tetején épült ML-csővezetékek építéséhez.
- Tudja meg, hogy a grafikon adatai megmaradnak és hogyan haladnak át.
- Válassza ki az adott feladat legjobb keretét (a grafikon adatbázisoktól a kötegelt feldolgozási keretekig).
- Végrehajtja a Hadoop , a Spark, a GraphX és a Pregel alkalmazást a GraphX elvégzésére párhuzamosan sok gépen.
- Tekintse meg a valós nagy adatokkal kapcsolatos problémákat grafikonok, folyamatok és átjárások szempontjából.
- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
Last Updated: