Kurzusleírás
Bevezetés a Big Data ökoszisztémákba
- Áttekintés a nagyadatok technológiáinak és architektúráinak
- Csomagolásos feldolgozás versus valós idejű feldolgozás
- Adattárolási stratégiák skálázhatóságra
Haladó adatok feldolgozása Apache Spark-el
- Spark-jobok teljesítményoptimálása
- Haladó átalakítások és akciók
- Szerkesztett streameléssel való munkavégzés
Machine Learning nagyméretben
- Elosztott modellképzési technikák
- Hiperparaméterbeállítás nagy adathalmazokon
- Modellbevezetés nagyadatos környezetekben
Deep Learning a Big Data számára
- TensorFlow és PyTorch integrálása Sparkkel
- Elosztott mélytanulási képzési pipeline-ök
- Alkalmazási példák kép, szöveg és idősorozat-analízisben
Valós idejű analitika és adatok streamelése
- Apache Kafka streamelt adatok beviteléhez
- Streamelt feldolgozási keretrendszerek
- Monitorozás és értesítés valós idejű rendszerekben
Data Governance, biztonság és etika
- Adatvédelem és követelmények
- Access ellenőrzés és titkosítás nagyadatos rendszerekben
- Etikai szempontok nagyméretű analitika esetében
Big Data integrálása Business Intelligence-vel
- Adatvizualizáció és táblázatok nagyadatokhoz
- Nagyadatos pipeline-ok csatolása BI eszközökhöz
- Haladó analitika segítségével üzleti eredmények elérése
Összegzés és következő lépések
Követelmények
- Adatanalízis és statisztikai modellkészítés alapos ismerete
- Python, R, vagy Scala adatfeldolgozó eszközök és programozási nyelvek tapasztalata
- Hadoop vagy Spark eloszlási számítástechnikai keretek ismerete
Célközönség
- Adat tudósok, akik a nagy méretű adatfeldolgozás és előrejelző analitika mesterei szeretnének lenni
- Szakértők, akik a fejlett analitikai folyamatok tervezése és megvalósítása érdekében keresik a továbbképzést
- Kutatás-fejlesztési szakemberek, akik innovatív adatalapú megoldásokra koncentrálnak
Vélemények (4)
A gyakorlati példák lehetővé tették, hogy valódi tapasztalatot szerezhessünk a program működésével kapcsolatban. Jó magyarázatok és elméleti fogalmak integrálása, valamint ezek praktikus alkalmazásai közötti összefüggések kifejezetten hasznosak voltak.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurzus - ArcGIS Fundamentals
Gépi fordítás
Az általa kiszolgáltatott témák teljes körű felülete, beleértve a példákat is. Emellett megmagyarázta, hogyan segítenek ezek a témák a mindennapi munkánkban.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Kurzus - QGIS for Geographic Information System
Gépi fordítás
Nagyon élveztem a képzést. Minden modul alkalmazható volt azokra a problémákra, amikkel a munkában találkozom. A képzés jupyter notebook-ökkel történő integrációja nagyon lenyűgöző volt.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Kurzus - Python for Geographic Information System (GIS)
Gépi fordítás
A tanfolyamról a legtöbbet az a szervezés és a helyszín tetszett.
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Kurzus - ArcGIS for Spatial Analysis
Gépi fordítás