Curs de pregatire Administrarea Apache Spark

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor de nivel intermediar care doresc să utilizeze Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor mari.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de big data folosind Google Colab și Spark.
• Să proceseze și să analizeze seturi mari de date eficient cu Apache Spark.
• Să vizualizeze datele mari într-un mediu colaborativ.
• Să integreze Apache Spark cu instrumente bazate pe cloud.

Acest training oferă o introducere practică în construirea fluxurilor de lucru scalabile pentru procesarea datelor și Învățarea Automată folosind PySpark. Participanții învață cum funcționează Apache Spark în ecosistemele moderne de Big Data și cum să proceseze eficient seturi mari de date folosind principiile calculului distribuit.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat inginerilor care doresc să configureze și să implementeze sistemul Apache Spark pentru procesarea unor volume foarte mari de date.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Apache Spark.
• Procesarea și analiza rapidă a unor seturi de date foarte mari.
• Înțelege diferența dintre Apache Spark și Hadoop MapReduce și când să folosească fiecare.
• Integrarea Apache Spark cu alte instrumente de învățare automată.

Curba de învățare a Apache Spark crește lent la început, fiind necesar un efort considerabil pentru a obține primele rezultate. Acest curs își propune să treacă peste această parte dificilă inițială. După parcurgerea acestui curs, participanții vor înțelege elementele de bază ale Apache Spark, vor face distincția clară între RDD și DataFrame, vor învăța API-urile Python și Scala, vor înțelege executoarele și sarcinile, etc. De asemenea, urmând cele mai bune practici, acest curs se concentrează puternic pe implementarea în cloud, Databricks și AWS. Studenții vor înțelege, de asemenea, diferențele dintre AWS EMR și AWS Glue, unul dintre cele mai recente servicii Spark ale AWS.

PUBLICUL ȚINTĂ:

Inginer de date, DevOps, Specialist în Știința Datelor

În acest training condus de un instructor, în format live în Moldova, participanții vor învăța cum să folosească Python și Spark împreună 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 diverse instrumente și tehnici pentru analiza datelor mari folosind PySpark.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să utilizeze și să integreze Spark, Hadoop și Python pentru a procesa, analiza și transforma seturi de date mari și complexe.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul necesar pentru a începe procesarea datelor mari cu Spark, Hadoop și Python.
• Să înțeleagă caracteristicile, componentele de bază și arhitectura Spark și Hadoop.
• Să învețe cum să integreze Spark, Hadoop și Python pentru procesarea datelor mari.
• Să exploreze instrumentele din ecosistemul Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka și Flume).
• Să construiască sisteme de recomandare bazate pe filtrare colaborativă asemănătoare cu cele de la Netflix, YouTube, Amazon, Spotify și Google.
• Să utilizeze Apache Mahout pentru a scala algoritmii de învățare automată.

Spark SQL este modulul Apache Spark pentru lucrul cu date structurate și nestructurate. Spark SQL oferă informații despre structura datelor, precum și despre calculul care este efectuat. Aceste informații pot fi folosite pentru a realiza optimizări. Două utilizări comune ale Spark SQL sunt:
- executarea interogărilor SQL.
- citirea datelor dintr-o instalare existentă Hive.

În acest training condus de un instructor, live (la fața locului sau la distanță), participanții vor învăța cum să analizeze diverse tipuri de seturi de date folosind Spark SQL.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Spark SQL.
• Efectua analiza datelor folosind Spark SQL.
• Interoga seturi de date în diferite formate.
• Vizualiza datele și rezultatele interogărilor.

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.

Stratio este o platformă centrată pe date care integrează date masive, inteligență artificială și guvernanță într-o singură soluție. Modulele sale Rocket și Intelligence permit explorarea, transformarea și analiza avansată a datelor în mediile de întreprindere.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de date de nivel intermediar care doresc să utilizeze eficient modulele Rocket și Intelligence din Stratio cu PySpark, concentrându-se pe structuri repetitive, funcții definite de utilizator și logică avansată a datelor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Naviga și lucrează în platforma Stratio folosind modulele Rocket și Intelligence.
• Aplică PySpark în contextul ingerării, transformării și analizei datelor.
• Folosește bucle și logică condițională pentru a controla fluxurile de date și sarcinile de inginerie a caracteristicilor.
• Creează și gestionează funcții definite de utilizator (UDF) pentru operațiuni 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 un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.