Apache Spark alapok Képzés

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 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 az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű rendszergazdáknak szól, akik Spark klaszterek üzembe helyezését, karbantartását és optimalizálását szeretnék elsajátítani.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az Apache Spark telepítésére és konfigurálására különböző környezetekben.
• Klaszter erőforrások kezelésére és Spark alkalmazások monitorozására.
• Spark klaszterek teljesítményének optimalizálására.
• Biztonsági intézkedések bevezetésére és magas rendelkezésre állás biztosítására.
• Gyakori Spark hibák elhárítására és hibakeresésére.

Az Apache Spark tanulási görbéje kezdetben lassan emelkedik, sok erőfeszítés szükséges az első eredmények eléréséhez. Ez a kurzus célja, hogy átugorja a kezdeti nehézségeket. A kurzus elvégzése után a résztvevők megértik az Apache Spark alapjait, tisztán megkülönböztetik az RDD-t a DataFrame-től, elsajátítják a Python és Scala API-k használatát, megértik az executorokat és feladatokat stb. Továbbá, a legjobb gyakorlatok követésével, ez a kurzus erősen fókuszál a felhőbeli üzembe helyezésre, a Databricks-re és az AWS-re. A hallgatók megértik az AWS EMR és az AWS Glue közötti különbségeket, amely az AWS legújabb Spark szolgáltatása.

KÖZÖNSÉG:

Adatmérnök, DevOps, Adattudós

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben Magyarország, a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Pythont és a Sparkot együtt nagy adatok elemzéséhez, miközben gyakorlati feladatokon dolgoznak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megtanulják, hogyan használhatják a Sparkot Pythonnal nagy adatok elemzéséhez.
• Valós eseteket utánzó gyakorlatokon dolgoznak.
• Különböző eszközöket és technikákat használnak nagy adatok elemzéséhez a PySpark segítségével.

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.

A Stratio egy adatközpontú platform, amely a big data, az AI és a governance integrációját kínálja egyetlen megoldásban. A Rocket és Intelligence moduljai lehetővé teszik a gyors adatfeltárást, átalakítást és haladó elemzéseket vállalati környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adatszakembereknek szól, akik hatékonyan szeretnék használni a Rocket és Intelligence modulokat a Stratio-ban PySparkkal, különös tekintettel a ciklusstruktúrákra, felhasználó által definiált függvényekre és haladó adatlogikára.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Navigálni és dolgozni a Stratio platformon a Rocket és Intelligence modulok segítségével.
• PySpark alkalmazása adatbetöltés, átalakítás és elemzés során.
• Ciklusok és feltételes logika használata az adatmunkafolyamatok és a jellemzőmérnöki feladatok szabályozására.
• Felhasználó által definiált függvények (UDF) létrehozása és kezelése újrafelhasználható adatműveletekhez PySparkban.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.