Big Data Egészségügyi analitika Képzés

Ez kurzus azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik kíváncsiak arra, hogy a művészeteiket értse és alkalmazza az alkalmazásukban a mesélő intelligenciát. Különösen a nagy adatok, a terjesztett mesélő intelligencia, és a természetes nyelv feldolgozása áll a középpontban.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megismerkedhetnek a technológiai kínálatokkal és a grafikonadatok feldolgozásának megvalósítási módszereivel. A cél a valós objektumok, jellemzőik és kapcsolataik azonosítása, majd a kapcsolatok modellezése és adatként való feldolgozása Graph Computing (más néven Graph Analytics) megközelítéssel. Kezdjük egy átfogó áttekintéssel, és leszűkítjük a konkrét eszközöket, miközben esettanulmányok, gyakorlati gyakorlatok és élő telepítések sorozatán lépkedünk végig.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a grafikonadatok megőrzését és bejárását.
• Válassza ki a legjobb keretrendszert egy adott feladathoz (a gráfadatbázisoktól a kötegelt feldolgozási keretrendszerekig).
• A Hadoop, a Spark, GraphX és a Pregel megvalósítása számos gépen párhuzamosan végezhet gráfszámítást.
• Tekintse meg a valós világban felmerülő big data problémákat grafikonok, folyamatok és bejárások formájában.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) bemutatja Hortonworks Data Platform (HDP)-et, és végigvezeti a résztvevőket a Spark + Hadoop megoldás bevezetésén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Hortonworks segítségével megbízhatóan futtathatja a Hadoop-t nagy léptékben.
• Egyesítse a Hadoop biztonsági, irányítási és működési képességeit a Spark agilis analitikai munkafolyamataival.
• A Hortonworks segítségével vizsgálja meg, érvényesítse, hitelesítse és támogassa a Spark-projekt egyes összetevőit.
• Különböző típusú adatokat dolgozhat fel, beleértve a strukturált, strukturálatlan, mozgásban lévő és nyugalmi adatokat.

Ez a tanfolyam ismerteti a Hive SQL nyelv használatát (AKA: Hive HQL, SQL on Hive , Hive QL) azok számára, akik adatokat Hive a Hive

A Cloudera Impala egy nyílt forráskódú, masszívan párhuzamos feldolgozású (MPP) SQL lekérdezőmotor Apache Hadoop fürtökhöz.

A Impala lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy alacsony késleltetésű SQL lekérdezéseket küldjenek a Hadoop Distributed File Systemben és az Apache Hbase-ben tárolt adatokhoz anélkül, hogy adatmozgatást vagy átalakítást kellene végezniük.

Közönség

Ez a kurzus azoknak az elemzőknek és adattudósoknak szól, akik a Hadoop-ban tárolt adatokon elemzik a Business Intelligence vagy SQL eszközöket.

A tanfolyam után a küldöttek képesek lesznek

• A Impala segítségével nyerjen ki értelmes információkat a Hadoop klaszterekből.
• Írjon speciális programokat a Business Intelligencia megkönnyítésére a Impala SQL nyelvjárásban.
• Hibaelhárítás Impala.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) a résztvevők megtanulják, hogyan állíthatnak be és integrálhatnak különböző Stream Processing keretrendszereket a meglévő nagy adattároló rendszerekkel, valamint a kapcsolódó szoftveralkalmazásokkal és mikroszolgáltatásokkal.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítsen és konfiguráljon különböző Stream Processing keretrendszereket, mint például a Spark Streaming és a Kafka Streaming.
• Ismerje meg és válassza ki a legmegfelelőbb keretet a munkához.
• Adatfeldolgozás folyamatosan, párhuzamosan és rekordonként.
• Integrálja Stream Processing megoldásait meglévő adatbázisokkal, adattárházakkal, adattókkal stb.
• Integrálja a legmegfelelőbb adatfolyam-feldolgozási könyvtárat a vállalati alkalmazásokkal és mikroszolgáltatásokkal.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik a SMACK verem segítségével adatfeldolgozási platformokat szeretnének felépíteni big data megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Valósítson meg egy adatfolyam-architektúrát a nagy adatok feldolgozásához.
• Fürt infrastruktúra fejlesztése Apache Mesos és Docker segítségével.
• Elemezze az adatokat a Spark és a Scala segítségével.
• Kezelje a strukturálatlan adatokat az Apache Cassandra segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik Apache Spark rendszert szeretnének felállítani és telepíteni nagyon nagy mennyiségű adat feldolgozására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja az Apache Sparkot.
• Nagyon nagy adatkészletek gyors feldolgozása és elemzése.
• Ismerje meg az Apache Spark és az Hadoop MapReduce közötti különbséget, és hogy mikor melyiket használja.
• Integrálja az Apache Sparkot más gépi tanulási eszközökkel.

Apache Spark tanulási görbéje eleinte lassan növekszik, sok erőfeszítésre van szükség az első visszatéréshez. Ez a tanfolyam célja az első nehéz rész átlépése. A tanfolyam elvégzése után a résztvevők megértik az Apache Spark alapjait, egyértelműen megkülönböztetik az RDD-t a DataFrame-től, megtanulják a Python és a Scala API-kat, megértik a végrehajtókat és a feladatokat, stb. A bevált gyakorlatokat követve ez a kurzus erősen a következőkre koncentrál: felhő telepítése, Databricks és AWS. A hallgatók megértik az AWS EMR és az AWS Glue, az AWS egyik legújabb Spark szolgáltatásának különbségeit is.

KÖZÖNSÉG:

DevOps , DevOps , Data Scientist

CÉLKITŰZÉS:

Ez a tanfolyam bemutatja az Apache Spark . A hallgatók megtanulják, hogyan illeszkedik a Spark a Big Data ökoszisztémájához, és hogyan lehet a Sparkot használni az adatok elemzéséhez. A tanfolyam kiterjed a Spark shellre az interaktív adatelemzéshez, a Spark belső részei, a Spark API-k, a Spark SQL , a Spark streaming, valamint a gépi tanulás és a graphX számára.

ÖSSZETÉTEL:

Fejlesztők / adatelemzők

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Python-t és a Spark-ot a nagy adatok elemzésére, miközben gyakorlati gyakorlatokon dolgoznak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg, hogyan használja a Sparkot a Python-val a Big Data elemzéséhez.
• Dolgozz olyan gyakorlatokon, amelyek a valós eseteket utánozzák.
• Használjon különféle eszközöket és technikákat a nagy adatelemzéshez az PySpark segítségével.

A Spark SQL az Apache Spark modulja strukturált és nem strukturált adatok kezelésére. A Spark SQL információkat nyújt az adatok felépítéséről és a végrehajtott számításról. Ez az információ felhasználható optimalizáláshoz. A Spark SQL két általános használata:
- 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.

A tantárgy formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

• Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.

Az MLlib a Spark gépi tanulási (ML) könyvtára. Célja, hogy a gyakorlati gépi tanulás méretezhető és egyszerű legyen. Közös tanulási algoritmusokból és segédprogramokból áll, beleértve a besorolást, a regressziót, a klaszterezést, az együttműködő szűrést, a dimenziócsökkentést, valamint az alacsonyabb szintű optimalizálási primitíveket és a magasabb szintű csővezeték API-kat.

Ez két csomagra oszlik:

• 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.

Közönség

Ez a tanfolyam olyan mérnökökre és fejlesztőkre irányul, akik egy beépített gépkönyvtárat kívánnak használni az Apache Spark

Stratio egy adatokra összpontosító platform, amely nagy adatok, mesterséges intelligencia (AI) és kormányzati funkciókat integrál egy egyetlen megoldásba. Az Rocket és Intelligence modullai lehetővé teszik a gyors adatfelfedezést, átalakítást és előrehaladott analitikai feladatok végrehajtását vállalati környezetekben.

Ez az oktatóvezetett élő tanfolyam (online vagy helyszínen) középszerű szintű adatszakembereknek szól, akik hatékonyan szeretnék használni az Stratio Rocket és Intelligence modullait PySpark-al, a ciklusok, felhasználódefiniált függvények és előrehaladott adatlogika hangsúlyozásával.

E tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Navigálni és dolgozni az Stratio platformon az Rocket és Intelligence modullal.
• Alkalmazni PySpark-t az adatbefogadás, átalakítás és elemzés kontextusában.
• Ciklusokat és feltételes logikát használni az adatfolyamok és a jellemzők generálásának ellenőrzéséhez.
• Létrehozni és kezelni felhasználódefiniált függvényeket (UDF) ismételten felhasználható adatműveletekhez PySpark-ban.

A tanfolyam formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sokat gyakorolunk és gyakorolunk.
• Kézbesített implementáció élő laboratóriumi környezetben.

A tanfolyam testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott tanfolyam kéréséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.