Місцеві, інструктор під керівництвом жити Apache свічки навчальних курсів демонструють через практичний практиці, як іскри вписується в велику екосистему даних, і як використовувати іскру для аналізу даних.
Apache Spark навчання доступне як "на місці навчання" або "дистанційне навчання жити". На місці навчання в прямому ефірі може здійснюватися на місцевому рівні в україні або в Неbleprog корпоративні навчальні центри в україні. Дистанційне навчання в прямому ефірі здійснюється шляхом інтерактивного, віддаленого робочого стола.
Nobleпрога-ваш місцевий навчальний провайдер
Machine Translated
Відгуки
Річард дуже спокійний і методичний, з аналітичними проникливістю-саме ті якості, які необхідно представити такого роду звичайно.
Kieran Mac Kenna
Курси: Spark for Developers
Machine Translated
Можливі сценарії та випадки
zhaopeng liu - Fmr
Курси: Spark for Developers
Machine Translated
Приклад дослідження
国栋 张
Курси: Spark for Developers
Machine Translated
Всі частини сесії
Eric Han - Fmr
Курси: Spark for Developers
Machine Translated
Ми знаємо набагато більше про все навколишнє середовище.
John Kidd
Курси: Spark for Developers
Machine Translated
Тренер зробив клас цікавим і цікавим, який допомагає зовсім небагато з усім днем навчання.
Ryan Speelman
Курси: Spark for Developers
Machine Translated
Я думаю, що тренер був відмінним стилем поєднання гумору і реальних історій життя, щоб предмети на руку дуже доступним. Я дуже рекомендую цей професор в майбутньому.
Курси: Spark for Developers
Machine Translated
Ернесто зробив велику роботу, пояснивши високого рівня концепцій використання іскри і різних його модулів.
Michael Nemerouf
Курси: Spark for Developers
Machine Translated
Мені сподобалася методологія, яку очікують Хорхе
Experian Colombia S.A
Курси: Spark for Developers
Machine Translated
Це один із найкращих практичних занять із програмування вправ, які я коли-небудь брав.
Laura Kahn
Курси: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Це одна з кращих якість онлайн навчання я коли-небудь прийнятих в моїй 13-річної кар'єри. Слідкуйте за велику роботу!.
Курси: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Річард був дуже готовий відступити, коли хотіли поставити запитання, пов'язані з напівзалежними, про речі, які не входять до навчальної програми. Пояснення були зрозумілими, і він висував попередження про застереження в будь-якій пораді, яку він дав нам.
ARM Limited
Курси: Spark for Developers
Machine Translated
VM мені дуже сподобалося Вчитель був дуже обізнаний про тему, а також інші теми, він був дуже приємний і дружній Мені сподобався об'єкт в Дубаї.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Курси: Big Data Analytics in Health
Machine Translated
практичні завдання
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Курси: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
Small group (4 trainees) and we could progress together. Also the trainer could so help everybody.
ICE International Copyright Enterprise Germany GmbH
Курси: Spark for Developers
Аджай був дуже доброзичливим, корисним і також обізнаним з обговорюваною темою.
Biniam Guulay - ICE International Copyright Enterprise Germany GmbH
Курси: Spark for Developers
Machine Translated
Лабораторні вправи. Застосовує теорію з першого дня в наступні дні.
Dell
Курси: A Practical Introduction to Stream Processing
Machine Translated
* Organization * Trainer's expertise with the subject
ENGIE- 101 Arch Street
Курси: Python and Spark for Big Data (PySpark)
The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Курси: A Practical Introduction to Stream Processing
Керівництво адаптувала програму підготовки до наших нинішніх потреб.
EduBroker Sp. z o.o.
Курси: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
Виконання подібних вправ різними способами справді допомагає зрозуміти, що кожен компонент ( Hadoop / Spark, автономний / кластер) може робити самостійно та разом. Це дало мені уявлення про те, як я повинен перевірити свою програму на своїй локальній машині, коли я розробляю проти, коли вона розгорнута на кластері.
Thomas Carcaud - IT Frankfurt GmbH
Курси: Spark for Developers
Machine Translated
The lessons were taught in a Jupyter notebook. The topics were structured with a logical sequence and naturally helped develop the session from the easier parts to the more complex. I'm already an advanced user of Python with background in Machine Learning, so found the course easier to follow than, possibly, some of my classmates that took the training course. I appreciate that some of the most elementary concepts were skipped and that he focused on the most substantial matters.
Angela DeLaMora - ADT, LLC
Курси: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Я думаю, що тренер був відмінним стилем поєднання гумору і реальних історій життя, щоб предмети на руку дуже доступним. Я дуже рекомендую цей професор в майбутньому.
Курси: Spark for Developers
Machine Translated
Це одна з кращих якість онлайн навчання я коли-небудь прийнятих в моїй 13-річної кар'єри. Слідкуйте за велику роботу!.
Курси: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Курси: A Practical Introduction to Stream Processing
Spark Підкатегорії
Spark Зміст курсу
У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться використовувати Alluxio для монтажу різних обчислювальних систем із системами зберігання даних та ефективного управління даними з декількох петабайтних масштабів, оскільки вони проходять через створення додатка з Alluxio.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Розробіть програму з Alluxio
- Підключіть великі системи та програми даних, зберігаючи при цьому одне простору імен
- Ефективно витягувати значення з великих даних у будь-якому форматі зберігання
- Покращення продуктивності робочого навантаження
- Розгортати та керувати Alluxio автономним або кластеризованим
Аудиторія
- Дані вченого
- Розробник
- Системний адміністратор
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
Промисловість охорони здоров'я має величезну кількість складних неоднорідних медичних та клінічних даних. Застосування аналітики великих даних щодо даних про охорону здоров'я представляє величезний потенціал для отримання розуміння щодо покращення надання медичної допомоги. Однак величезність цих наборів даних створює великі труднощі при аналізі та практичному застосуванні до клінічного середовища.
У цій навчальній програмі під керівництвом інструкторів (дистанційне навчання) учасники навчаться виконувати аналітику великих даних у галузі охорони здоров’я, переходячи через ряд практичних лабораторних вправ.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановіть та налаштуйте інструменти для аналізу великих даних, такі як Hadoop MapReduce та Spark
- Розуміти характеристики медичних даних
- Застосовуйте методи великих даних для обробки медичних даних
- Вивчіть великі системи даних та алгоритми в контексті програм охорони здоров'я
Аудиторія
- Розробники
- Дані вчені
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики.
Примітка
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
У цій інструкції під керівництвом тренерів, учасники дізнаються про технологічні пропозиції та підходи до реалізації для обробки даних графіка. Мета полягає в тому, щоб визначити об'єкти реального світу, їх характеристики та взаємозв'язки, потім моделювати ці відносини та обробляти їх як дані, використовуючи графічний підхід. Почнемо з широкого огляду та обмежених конкретними інструментами, коли ми просуваємо низку конкретних досліджень, практичних вправ і живих розробок.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Зрозумійте, як графічні дані зберігаються та переміщуються
- Виберіть найкращі рамки для заданого завдання (від графічних баз даних до пакетної обробки)
- Запровадьте Hadoop, Spark, GraphX і Pregel, щоб провести графічне обчислення на багатьох машинах паралельно
- Перегляньте великі проблеми, пов'язані з даними в реальному масштабі, з точки зору графіків, процесів та переходів
Аудиторія
- Розробники
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
Цей тренінг під керівництвом інструкторів (на місці або на дистанційному рівні) представляє Hortonworks Data Platform (HDP) та прогулює учасників шляхом розгортання рішення Spark + Hadoop .
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Використовуйте Hortonworks для надійного запуску Hadoop у великих масштабах.
- Уніфікуйте можливості безпеки, управління та операційних можливостей Hadoop за допомогою гнучких аналітичних робочих процесів Spark.
- Використовуйте Hortonworks для дослідження, підтвердження, сертифікації та підтримки кожного з компонентів у проекті Spark.
- Обробляйте різні типи даних, включаючи структуровані, неструктуровані, в русі та в спокої.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
У цьому навчанні на практиці під керівництвом інструкторів (на місці або на дистанційному рівні) учасники навчаться налаштувати та інтегрувати різні рамки Stream Processing з існуючими системами зберігання великих даних та відповідними програмними програмами та мікросервісами.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановіть та налаштуйте різні рамки Stream Processing , такі як Spark Streaming та Kafka Streaming.
- Розумійте та вибирайте найбільш підходящу основу для роботи.
- Обробляйте дані безперервно, одночасно та в режимі рекорду.
- Інтегруйте рішення Stream Processing даних з існуючими базами даних, сховищами даних, озерами даних тощо.
- Інтеграція найбільш підходящої бібліотеки обробки потоків з корпоративними програмами та мікросервісами.
Аудиторія
- Розробники
- Архітектори програмного забезпечення
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
Примітки
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
Цей тренінг під керівництвом викладачів знайомить із концепціями та підходами до впровадження геопросторової аналітики та прогулянок учасників шляхом створення програми прогнозного аналізу за допомогою Magellan on Spark.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Ефективно запитувати, аналізувати та приєднуватися до геопросторових наборів даних у масштабі
- Впроваджуйте геопросторові дані в додатках бізнес-аналітики та прогнозування
- Використовуйте просторовий контекст для розширення можливостей мобільних пристроїв, датчиків, журналів та носіння
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
АУДІЄНТ:
Інженер даних, DevOps , Data Scientist
Цей курс представить Apache Spark . Студенти дізнаються, як Spark вписується в екосистему Big Data та як використовувати Spark для аналізу даних. Курс охоплює Іскрову оболонку для інтерактивного аналізу даних, Іскрових інтерфейсів, Іскрових API, Spark SQL , Іскрового потоку та машинного навчання та graphX.
АУДІЄНТ:
Розробники / Аналітики даних
У цьому тренінгу під керівництвом інструкторів учасники навчаться використовувати Python та Spark разом для аналізу великих даних під час роботи над практичними вправами.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Дізнайтеся, як використовувати Spark with Python для аналізу Big Data .
- Робота над вправами, що імітують реальні обставини світу.
- Використовуйте різні інструменти та методи для аналізу великих даних за допомогою PySpark .
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
Ця навчальна програма під керівництвом інструкторів (на місці чи на дистанційному рівні) спрямована на інженерів програмного забезпечення, які бажають передавати великі дані за допомогою Spark Streaming та Scala .
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Створіть програми Spark за допомогою мови програмування Scala .
- Використовуйте іскрову потоку для обробки безперервних потоків даних.
- Обробляйте потоки даних у режимі реального часу за допомогою Spark Streaming.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
- для виконання SQL запитів.
- для зчитування даних з існуючої установки Hive .
У цьому навчанні на практиці під керівництвом інструкторів (на місці або на віддаленому рівні) учасники навчаться аналізувати різні типи наборів даних за допомогою Spark SQL .
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановлення та налаштування Spark SQL .
- Виконайте аналіз даних за допомогою Spark SQL .
- Набір даних набору даних у різних форматах.
- Візуалізуйте дані та результати запитів.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
Він поділяється на два пакети:
-
spark.mllib містить оригінальний API, побудований поверх RDD.
-
spark.ml надає API вищого рівня, побудований на базі DataFrames для побудови конвеєрів ML.
Аудиторія
Цей курс спрямований на інженерів і розробників, які прагнуть використовувати вбудовану бібліотеку машин для Apache Spark
.jpg "international air transport association (iata)")