Programozás nagy adatokkal R-ben Képzés

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű haladó R felhasználóknak szól, akik szeretnék felgyorsítani munkafolyamataikat, javítani a kód minőségét, és bonyolultabb elemzési feladatokkal foglalkozni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: újrafelhasználható függvények létrehozására, adatmunkafolyamatok javítására, hibakeresésre és kódoptimalizálásra, valamint reprodukálható jelentések készítésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és mérnökök számára készült, akik a Google Colab és Apache Spark használatával szeretnék feldolgozni és elemezni a nagy adatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Big Data környezet beállítása a Google Colab és Spark segítségével.
• Nagy adathalmazok hatékony feldolgozása és elemzése Apache Spark segítségével.
• Big Data vizualizáció együttműködő környezetben.
• Apache Spark integrálása felhőalapú eszközökkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű adatelemzőknek szól, akik szeretnék használni az R programozást az adatok manipulálásához, alapvető adatelemzéshez és meggyőző vizualizációk készítéséhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az R programozás alapjait.
• Alapvető adattudományi folyamatokat alkalmazni.
• Adatok vizuális ábrázolását létrehozni.

Ez az oktató által vezetett, élő tréning (online vagy helyszíni) olyan adatmérnököknek, adatanalitikusoknak és egyéb adat szakembereknek szól, akik szeretnék használni a Databrickset és a PySparkot skálázható adatfolyamatok építéséhez, valamint meglévő SQL munkafolyamatok áthelyezéséhez.

Ez a képzés gyakorlati bevezetést nyújt a skálázható adatfeldolgozó és gépi tanulási munkafolyamatok felépítéséhez PySpark segítségével. A résztvevők megismerik, hogyan működik az Apache Spark a modern Big Data ökoszisztémákban, és hogyan dolgozzák hatékonyan fel a nagy adathalmazokat a elosztott számítási elvek alapján.

Ez a háromnapos gyakorlati tanfolyam a PySpark, Pandas és Polars használatára fókuszál a Kubernetes-alapú környezetekben történő hatékony adatfeldolgozó munkafolyamatok létrehozásában és optimalizálásában.

A résztvevők gyakorlati betekintést nyernek abba, hogyan futnak a Spark alkalmazások a Kubernetesben, és hogyan befolyásolják az alkalmazásszintű konfigurációs döntések a teljesítményt, a méretezhetőséget, az erőforrás-igényt és a költségeket. A kurzus a kulcsfontosságú optimalizálási területeket is áttekinti, köztük az executor méretezést, a memória-allokációt, a dinamikus allokációt, a partícionálási stratégiákat, a shuffle viselkedést, a kisfájlok problémáját és a hatékony Parquet feldolgozást.

A tanfolyam emellett foglalkozik a Pandas használatával járó gyakori kihívásokkal, például a memória-korlátokkal és az OOM (out-of-memory) hibákkal, valamint bevezeti a Polars-t, mint magas teljesítményű alternatívát a kijelölt adatfeldolgozási feladatokra. A gyakorlati feladatok során a résztvevők diagnosztizálják a teljesítmény- és memória-problémákat, összehasonlítják a különböző konfigurációs stratégiákat, és alkalmazzák az optimalizálási technikákat realisztikus ETL és gépi tanulási jelenetekben.

A tanfolyam fókusa végig a gyakorlati döntéshozatalon van: az üüklakók azonosításának megértése, a megfelelő eszköz kiválasztása, a Spark hatékony konfigurálása, valamint a teljesítmény és az infrastruktúra-erőforrás-felhasználás költségeinek kiegyensúlyozása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnék beállítani és üzembe helyezni az Apache Spark rendszert nagyon nagy mennyiségű adat feldolgozására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Az Apache Spark telepítésére és konfigurálására.
• Gyorsan feldolgozni és elemezni nagyon nagy adathalmazokat.
• Megérteni az Apache Spark és a Hadoop MapReduce közötti különbséget, és eldönteni, mikor melyiket használják.
• Integrálni az Apache Sparkot más gépi tanulási eszközökkel.

Ez az oktató által vezette, élő Magyarország képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű rendszergazdáknak szól, akik a Spark klaszterek telepítésével, karbantartásával és optimalizálásával kívánnak foglalkozni.

A képzés végén a résztvevők a következő képességekre tennek szert:

• Az Apache Spark telepítése és konfigurálása különböző környezetekben.
• A klaszter erőforrásainak kezelése és a Spark alkalmazások figyelése.
• A Spark klaszterek teljesítményének optimalizálása.
• Biztonsági intézkedések bevezetése és a magas hozzáférhetőség biztosítása.
• Tipikus Spark problémák hibakeresése és megoldása.

Ebben az oktatóvezetésű, élő képzésben Magyarország a résztvevők megtanulják, hogyan használják együtt a Pythont és a Spart nagyadatok elemzéséhez, miközben gyakorlati feladatokon dolgoznak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a következőkre:

• A Spark és a Python együtt használatának elsajátítása nagyadatok elemzéséhez.
• Gyakorlati feladatok kidolgozása, amelyek valós helyzeteket szimulálnak.
• Különböző eszközök és technikák alkalmazása nagyadat-elemzéshez PySpark használatával.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék használni és integrálni a Sparkot, Hadoopot és Pythont nagy és összetett adathalmazok feldolgozására, elemzésére és átalakítására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges környezetet a big data feldolgozásának megkezdéséhez Spark, Hadoop és Python segítségével.
• Megérteni a Spark és Hadoop jellemzőit, alapvető összetevőit és architektúráját.
• Megtanulni, hogyan integrálható a Spark, Hadoop és Python a big data feldolgozásához.
• Felfedezni a Spark ökoszisztéma eszközeit (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka és Flume).
• Kollaboratív szűrésű ajánlórendszereket építeni, hasonlóan a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify és Google rendszereihez.
• Az Apache Mahout használata gépi tanulási algoritmusok skálázására.