Programele de instruire live, instruite live Apache Spark demonstrează prin practica de manevră modul în care Spark se încadrează în ecosistemul Big Data și cum se utilizează Spark pentru analiza datelor Programa Apache Spark este disponibilă ca "formare live la fața locului" sau "instruire live la distanță" Training-ul live la fața locului poate fi efectuat la fața locului la sediul clientului România sau în centrele de formare corporativa NobleProg din România Instruirea live la distanță este realizată printr-un desktop interactiv, la distanță NobleProg Furnizorul dvs de formare locală.
Mărturii
★★★★★
★★★★★
Richard este foarte calm și metodic, cu o perspectivă analitică - exact calitățile necesare pentru a prezenta acest tip de curs.
Kieran Mac Kenna
Curs: Spark for Developers
Translated by
Știm mai multe despre întregul mediu.
John Kidd
Curs: Spark for Developers
Translated by
Formatorul a făcut clasa interesantă și amuzantă, ceea ce ajută destul de mult cu antrenamentul de zi.
Ryan Speelman
Curs: Spark for Developers
Translated by
Cred că antrenorul a avut un stil excelent de a combina umorul și povestirile din viața reală pentru a face subiecții la îndemână foarte accesibili. Aș recomanda acest profesor în viitor.
Curs: Spark for Developers
Translated by
Ernesto a făcut o treabă excelentă explicând conceptele de nivel înalt de utilizare a lui Spark și a diferitelor sale module.
Michael Nemerouf
Curs: Spark for Developers
Translated by
Mi-a plăcut metodologia așteptată de Jorge
Experian Colombia S.A
Curs: Spark for Developers
Translated by
Aceasta este una dintre cele mai bune practici cu cursuri de programare de exerciții pe care le-am luat vreodată.
Laura Kahn
Curs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Translated by
Aceasta este una dintre cele mai bune calificări online de calitate pe care le-am făcut vreodată în cariera mea de 13 ani. Păstrați marea lucrare !.
Curs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Translated by
Richard a fost foarte dispus să se abată când vroiam să adresăm întrebări semi-corelate despre lucruri care nu se refereau la programa școlară. Explicațiile au fost clare și el a fost în față cu privire la avertismente în orice sfat ne-a dat.
ARM Limited
Curs: Spark for Developers
Translated by
VM mi-a placut foarte mult
Profesorul a fost foarte informat cu privire la subiect, precum și alte subiecte, el a fost foarte frumos și prietenos
Mi-a plăcut facilitatea din Dubai.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Curs: Big Data Analytics in Health
Translated by
sarcini practice
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Curs: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Translated by
Cred că antrenorul a avut un stil excelent de a combina umorul și povestirile din viața reală pentru a face subiecții la îndemână foarte accesibili. Aș recomanda acest profesor în viitor.
Curs: Spark for Developers
Translated by
Aceasta este una dintre cele mai bune calificări online de calitate pe care le-am făcut vreodată în cariera mea de 13 ani. Păstrați marea lucrare !.
Curs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
This course is aimed at developers and data scientists who wish to understand and implement AI within their applications. Special focus is given to Data Analysis, Distributed AI and NLP.
Alexio este un sistem de stocare virtual distribuit care deschide un sistem unificat care unifică sisteme de stocare disparate și permite aplicațiilor să interacționeze cu datele la viteza de memorie Este utilizat de companii precum Intel, Baidu și Alibaba În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească Alexio pentru a lega diferite cadre de calcul cu sistemele de stocare și pentru a gestiona în mod eficient datele de la scară multipeabyte pe măsură ce parcurg crearea unei aplicații cu Alluxio Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Dezvoltați o aplicație cu Alluxio Conectați sistemele mari de date și aplicațiile în timp ce păstrați un spațiu de nume Efectiv extrage valoarea din datele mari în orice format de stocare Îmbunătățiți performanța încărcării de lucru Implementați și gestionați Alluxio independent sau clustered Public Cercetător de date Dezvoltator Administrator de sistem Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
Analizele de date mari implică procesul de examinare a unor cantități mari de seturi de date variate pentru a descoperi corelațiile, modelele ascunse și alte informații utile Industria de sănătate are cantități masive de date medicale și clinice eterogene complexe Aplicarea unor analize de date de mare amploare privind datele de sănătate prezintă un potențial uriaș în obținerea de informații despre îmbunătățirea furnizării asistenței medicale Cu toate acestea, enormitatea acestor seturi de date prezintă mari provocări în analizele și aplicațiile practice într-un mediu clinic În acest training instruit (la distanță), participanții vor învăța cum să efectueze analize de date mari în domeniul sănătății, pe măsură ce parcurg o serie de exerciții livelab livelab Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Instalați și configurați instrumente de analiză a datelor, cum ar fi Hadoop MapReduce și Spark Înțelegerea caracteristicilor datelor medicale Aplicați tehnici de date mari pentru a trata datele medicale Studiați sisteme și algoritmi de date mari în contextul aplicațiilor de sănătate Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră Notă Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .
Un număr mare de probleme ale lumii reale pot fi descrise în termeni de grafice De exemplu, graficul Web, graficul rețelei sociale, graficul rețelei de tren și graficul de limbă Aceste grafice tind să fie extrem de mari; prelucrarea acestora necesită un set specializat de instrumente și procese, aceste instrumente și procese pot fi denumite Graph Computing (cunoscut și sub numele de Graph Analytics) În acest training instruit, participanții vor învăța despre ofertele de tehnologie și abordările de implementare pentru prelucrarea datelor grafice Scopul este de a identifica obiectele din lumea reală, de caracteristicile și relațiile lor, apoi de a modela aceste relații și de a le procesa ca date folosind o abordare grafică de calcul Începem cu o privire de ansamblu largă și se restrânge instrumentele specifice pe măsură ce trecem printr-o serie de studii de caz, exerciții de manevră și implementări live Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegeți modul în care datele grafice persistă și traversează Selectați cel mai bun cadru pentru o anumită sarcină (de la baze de date grafice la cadre de procesare în bloc) Implementați Hadoop, Spark, GraphX și Pregel pentru a efectua calcul grafic în mai multe mașini în paralel Vizualizați problemele mari de date realworld din punct de vedere al graficelor, proceselor și traverselor Public Dezvoltatori Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
Platforma de date Hortonworks este o platformă de suport Apache Hadoop care oferă o bază stabilă pentru dezvoltarea unor soluții de date de mare amploare privind ecosistemul Apache Hadoop Această instruire live instructoră lansează Hortonworks și umblă cu participanții prin implementarea soluției Spark + Hadoop Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Utilizați Hortonworks pentru a rula fiabil Hadoop la scară largă Unificați capabilitățile de securitate, guvernanță și operațiuni ale lui Hadoop cu fluxurile de lucru agile analiști ale Spark Utilizați Hortonworks pentru a investiga, valida, certifica și susține fiecare componentă dintr-un proiect Spark Procesați diferite tipuri de date, inclusiv structurate, nestructurate, inmoționale și atrase Public Administratorii Hadoop Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
Procesarea fluxurilor se referă la prelucrarea în timp real a "datelor în mișcare", adică efectuarea de calcule pe date în timp ce acestea sunt primite Aceste date sunt citite ca fluxuri continue din surse de date, cum ar fi evenimentele senzorilor, activitatea utilizatorilor de site-uri, tranzacțiile financiare, swipes-ul cărților de credit, fluxurile de clicuri etc Cadrele de procesare Stream sunt capabile să citească volume mari de date primite și să furnizeze informații aproape instantanee În acest training instruit (la fața locului sau la distanță), participanții vor învăța cum să configureze și să integreze diferite cadre de procesare Stream cu sistemele mari de stocare a datelor existente și aplicațiile software și microservicii aferente Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Instalați și configurați diferite cadre de procesare Stream, cum ar fi Spark Streaming și Kafka Streaming Înțelegeți și selectați cel mai potrivit cadru pentru lucrare Procesul de date continuu, simultan și într-o manieră de înregistrare a înregistrărilor Integrați soluțiile de procesare Stream cu bazele de date existente, depozitele de date, lacurile de date etc Integrarea celei mai potrivite biblioteci de procesare a fluxurilor cu aplicații și microservicii pentru întreprinderi Public Dezvoltatori Arhitecți de software Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră notițe Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .
Magellan este un motor de execuție distribuit pentru analize geospațiale pe date mari Implementat pe Apache Spark, acesta extinde Spark SQL și oferă o abstractizare relațională pentru analizele geospațiale Instruirea live instructorizată introduce conceptele și abordările pentru implementarea analizei geospațiale și participanții merg prin crearea unei aplicații de analiză predictivă folosind Magellan pe Spark Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Efectuați interogări eficiente, analizați și introduceți seturi de date geospațiale la scară Implementați date geospațiale în aplicațiile de analiză de afaceri și de analiză predictivă Utilizați contextul spațial pentru a extinde capabilitățile dispozitivelor mobile, senzorilor, jurnalelor și dispozitivelor de uzură Public Dezvoltatori de aplicații Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
Apache Spark's learning curve is slowly increasing at the begining, it needs a lot of effort to get the first return. This course aims to jump through the first tough part. After taking this course the participants will understand the basics of Apache Spark , they will clearly differentiate RDD from DataFrame, they will learn Python and Scala API, they will understand executors and tasks, etc. Also following the best practices, this course strongly focuses on cloud deployment, Databricks and AWS. The students will also understand the differences between AWS EMR and AWS Glue, one of the lastest Spark service of AWS.
OBIECTIV: Acest curs va introduce Apache Spark Elevii vor învăța cum Spark se încadrează în ecosistemul Big Data și cum se utilizează Spark pentru analiza datelor Cursul acoperă shell-ul Spark pentru analiza interactivă a datelor, Spark internă, Spark API-uri, Spark SQL, Spark streaming și mașină de învățare și graphX AUDIENȚĂ: Dezvoltatori / Analisti de date .
Python este un limbaj de programare de nivel înalt renumit pentru sintaxa clară și citirea codului Spark este un motor de procesare a datelor utilizat în interogarea, analizarea și transformarea datelor de mare amploare PySpark permite utilizatorilor să intercaleze Spark cu Python În această instruire instruită, participanții vor învăța cum să utilizeze împreună Python și Spark pentru a analiza datele mari pe măsură ce lucrează la exerciții de manevră Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Aflați cum să utilizați Spark cu Python pentru a analiza datele mari Lucrați pe exerciții care imită circumstanțele lumii reale Folosiți diferite instrumente și tehnici pentru analiza datelor cu ajutorul PySpark Public Dezvoltatori Profesioniști IT Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
Spark SQL este modulul Apache Spark pentru lucrul cu date structurate și nestructurate Spark SQL oferă informații despre structura datelor precum și despre calculul efectuat Aceste informații pot fi utilizate pentru a efectua optimizări Două utilizări comune pentru Spark SQL sunt: pentru a executa interogări SQL pentru a citi datele dintr-o instalare Hive existentă În acest training instruit (la fața locului sau la distanță), participanții vor învăța cum să analizeze diferite tipuri de seturi de date folosind Spark SQL Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Instalați și configurați Spark SQL Efectuați analiza datelor folosind Spark SQL Solicitați seturi de date în diferite formate Vizualizați datele și rezultatele interogării Public Analiști de date Cercetătorii de date Ingineri de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră notițe Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .
MLlib este biblioteca Spark de învățare automată (ML) Scopul său este de a face învățarea practică a mașinilor scalabilă și ușoară Se compune din algoritmi și utilități comune de învățare, inclusiv clasificarea, regresia, gruparea, filtrarea colaborativă, reducerea dimensiunilor, precum și primitivele de optimizare inferioară și API-urile de conducte de nivel superior Se împarte în două pachete: sparkmllib conține API original construit pe partea de sus RDDs sparkml oferă API de nivel superior construit pe partea de sus a DataFrames pentru construirea conductelor ML Public Acest curs este adresat inginerilor și dezvoltatorilor care încearcă să utilizeze o mașină bibliotecă construită pentru Apache Spark .
.jpg "food and drug administration (fda)")
.jpg "american international group (aig)")
.jpg "european southern observatory (eso)")
.png "procter & gamble (p&g)")
