Curs de pregatire Databricks și PySpark pentru Ingineria Datelor

Azure Databricks este o platformă colaborativă bazată pe cloud care sprijină analiza de date de mari dimensiuni și învățarea automată folosind Apache Spark și ecosistemul Microsoft Azure.

Această sesiune de formare condusă de un instructor (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor de date de nivel intermediar care doresc să proiecteze, să construiască și să implementeze modele de învățare automată folosind Azure Databricks pentru cazuri de utilizare financiară.

La finalul acestei sesiuni de formare, participanții vor putea:

• Să construiască și să antreneze modele de învățare automată folosind date financiare în Azure Databricks.
• Să folosească MLflow pentru a urmări experimente, a gestiona modele și a implementa soluții.
• Să aplice modele pentru a detecta anomalii, a evalua riscuri sau a prognoza tendințe în domeniul financiar.
• Să integreze modelele de învățare automată în fluxuri de lucru scalabile pentru evaluare continuă.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o sesiune de formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și dezvoltatorilor care doresc să configureze, să implementeze și să gestioneze soluții de analiză a datelor folosind Databricks.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Configureze și să gestioneze Databricks.
• Înțeleagă cum funcționează împreună Databricks și Apache Spark.
• Învețe cum să încarce și să transforme date în Databricks.

Databricks este o platformă unificată Lakehouse care combină Spark, Delta Lake și gestionarea (Unity Catalog) pentru a sprijini fluxurile de lucru scalabile de inginerie și analiză de date.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat managerilor tehnologici de nivel intermediar cu un fundal în inginerie de date care doresc să migreze logica procedurală complexă OLAP către o arhitectură Lakehouse folosind Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog și fluxuri de lucru native.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să explice arhitectura Lakehouse și modelul Bronze→Silver→Gold (Medalion).
• Să traducă logica procedurilor stocate în implementări Spark DataFrame și notebook-uri.
• Să proiecteze și să implementeze rutine de ingerare incrementală, fuziune și optimizare folosind Delta Lake.
• Să construiască pipeline-uri orchestrate de la cap la cap cu Databricks Workflows, controlul versiunilor, testare și gestionare.

Formatul Cursului

• Sesiuni intensive conduse de un instructor, cu demonstrații și explicații concentrate.
• Laboratoare practice zilnice folosind seturi de date reprezentative și exerciții de migrare.
• Revizuiri ghidate de cod, clinici de optimizare a performanței și practică de orchestrere a fluxurilor de lucru.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Acest curs poate fi adaptat la mediul dumneavoastră, seturile de date și cerințele de gestionare; vă rugăm să ne contactați pentru a aranja personalizarea.

Databricks este o platformă unificată de analiză proiectată pentru date mari și învățare automată în medii collaborative.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat analiștilor de date de nivel începător până la intermediar și profesioniștilor din domeniul financiar care doresc să efectueze analize de date la scară largă folosind Databricks în cazuri de utilizare legate de finanțe.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să folosească notebook-uri Databricks pentru a interoga și analiza seturi de date financiare.
• Să curețe și să transforme date financiare brute pentru raportare și insights.
• Să creeze tablouri de bord și vizualizări pentru urmărirea performanței.
• Să colaboreze în timp real cu membrii echipei pe notebook-uri partajate.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training oferă o introducere practică în construirea de fluxuri de lucru scalabile de procesare a datelor și Machine Learning folosind PySpark. Participanții vor învăța cum funcționează Apache Spark în ecosistemele moderne de Big Data și cum să proceseze eficient seturi mari de date folosind principiile calculului distribuit.

În acest training condus de un instructor, în format live în România, participanții vor învăța cum să folosească împreună Python și Spark pentru a analiza date mari, lucrând la exerciții practice.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Învețe cum să folosească Spark cu Python pentru a analiza date mari.
• Lucreze la exerciții care imită cazuri din lumea reală.
• Folosească diferite instrumente și tehnici pentru analiza datelor mari folosind PySpark.

Stratio este o platformă centrată pe date care integrează big data, inteligența artificială și guvernanța într-o singură soluție. Modulele sale Rocket și Intelligence permit explorarea rapidă a datelor, transformarea și analiza avansată în medii enterprise.

Această sesiune de formare condusă de un instructor (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor de date de nivel intermediar care doresc să utilizeze eficient modulele Rocket și Intelligence din Stratio cu PySpark, concentrându-se pe structuri de buclă, funcții definite de utilizator și logica avansată a datelor.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să navigheze și să lucreze în platforma Stratio folosind modulele Rocket și Intelligence.
• Să aplice PySpark în contextul ingerării, transformării și analizei datelor.
• Să utilizeze bucle și logică condițională pentru a controla fluxurile de date și sarcinile de inginerie a caracteristicilor.
• Să creeze și să gestioneze funcții definite de utilizator (UDF) pentru operații reutilizabile de date în PySpark.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.