Cursuri de pregatire Python, Spark și Hadoop pentru Date Mari

Publică:

Cursul este destinat specialistilor IT care caută o soluție pentru stocarea și procesarea seturilor mari de date într-un mediu de sistem distribuit.

Goal:

Cunoștințe profunde despre administrarea clusterului Hadoop.

Acest training în direcția instrucțuratorului (în timp real, online sau presencial) este destinat specialistelor intermedii în domeniul științei datelor și inginerilor care doresc să folosească Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor mari.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Configura un mediu de date mari folosind Google Colab și Spark.
• Procesa și analiza eficient seturi mari de date cu ajutorul Apache Spark.
• Visualiza datele mari într-un mediu colaborativ.
• Integra Apache Spark cu instrumente bazate pe cloud.

Analiza big data implică procesul de examinare a unor cantități mari și variate de seturi de date pentru a descoperi corelații, modele ascunse și alte informații utile.

Industria sănătății are o cantitate masivă de date medicale și clinice complexe și heterogene. Aplicarea analizei big data asupra datelor din domeniul sănătății prezintă un potențial enorm în derivarea de informații pentru îmbunătățirea prestarării serviciilor medicale. Totuși, dimensiunea acestor seturi de date reprezintă mari provocări în analiză și aplicări practice într-un mediu clinic.

În această instruire condusă de un profesor (la distanță), participanții vor învăța cum să efectueze analiza big data în sănătate, trecând prin o serie de exerciții practice live.

La finalul acestei instruirilor, participanții vor putea:

• Instala și configura unelte de analiză big data precum Hadoop MapReduce și Spark
• Înțelege caracteristicile datelor medicale
• Aplica tehnici big data pentru a trata datele medicale
• Studia sistemele și algoritmii de big data în contextul aplicațiilor din domeniul sănătății

Auтор

• Dezvoltatori
• Cercetători de date (Data Scientists)

Formatul Cursului

• Parțial lecție, parțial discuție, exerciții și multă practică live.

Note

• Pentru a solicita un curs personalizat pentru această instruire, vă rugăm să ne contactați pentru a programa un curs.

Publică:

Această cursă este concepută să demistifice tehnologia Big Data/Hadoop și să arate că nu este greu de înțeles.

Această instruire live, condusă de instructor în Moldova (online sau la fața locului) este destinată administratorilor de sisteme care doresc să învețe cum să configureze, să implementeze și să gestioneze clustere Hadoop în cadrul organizației lor.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Instalați și configurați Apache Hadoop.
• Înțelegeți cele patru componente majore din ecosistemul Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN și Hadoop Common.
• Folosiți Sistemul de Fișiere Distribuit Hadoop (HDFS) pentru a scala un cluster la sute sau mii de noduri.  
• Setați HDFS ca motor de stocare pentru implementări Spark locale.
• Setați Spark pentru a accesa soluții alternative de stocare, cum ar fi Amazon S3 și sisteme de baze de date NoSQL, precum Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
• Efectuați sarcini administrative, cum ar fi provizionarea, gestionarea, monitorizarea și securizarea unui cluster Apache Hadoop.

În această instruire condusă de instructor în Moldova (onsite sau remote), participanții vor învăța cum să configureze și să integreze diferite framework-uri de Procesare a Fluxurilor cu sistemele existente de stocare a datelor big data și cu aplicațiile software și microserviciile asociate.

La finalul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze diferite framework-uri de Procesare a Fluxurilor, cum ar fi Spark Streaming și Kafka Streaming.
• Înțeleagă și să selecteze cel mai potrivit framework pentru sarcină.
• Proceseze datele în continuu, simultan și pe baza fiecărui record.
• Integreze soluțiile de procesare a fluxurilor cu bazele de date existente, depozitele de date, lacurile de date etc.
• Integreze biblioteca de procesare a fluxurilor cea mai potrivită cu aplicațiile enterprise și microserviciile.

Această instruire condusă de un instructor, în direct (online sau prezent) se adresează științistilor de date care doresc să folosească stiva SMACK pentru a construi platforme de procesare a datelor pentru soluții cu date la scară largă.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Implementa o arhitectură de pipeline de date pentru procesarea datelor la scară largă.
• Dezvolta infrastructura unui cluster cu Apache Mesos și Docker.
• Analiza datele cu Spark și Scala.
• Gestioneaza datele nestructurate cu Apache Cassandra.

Această instruire condusă de instructor, live (online sau pe loc) este adresată inginerilor care doresc să configureze și să implementeze sistemul Apache Spark pentru a procesa cantități foarte mari de date.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Instala și configura Apache Spark.
• Să proceseze și să analizeze rapid cantități foarte mari de date.
• Înțelege diferența dintre Apache Spark și Hadoop MapReduce și când să folosească fiecare.
• Integra Apache Spark cu alte instrumente de machine learning.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează administratorilor de sistem de nivel începător sau intermediar care doresc să implementeze, să mențină și să optimizeze clusterele Spark.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze Apache Spark în diverse medii.
• Să gestioneze resursele clusterului și să monitorizeze aplicațiile Spark.
• Să optimizeze performanța clusterelor Spark.
• Să implementeze măsuri de securitate și să asigure o disponibilitate ridicată.
• Depanarea și rezolvarea problemelor comune ale Spark.

Curbarea de învățare a Apache Spark crește lent la început, necesitând multă energie pentru a obține primul rezultat. Acest curs are ca scop trecerea peste prima parte dificilă. După finalizarea acestui curs, participanții vor înțelege noțiunile de bază ale Apache Spark, vor distinge clar RDD de DataFrame, vor învăța API-urile Python și Scala, vor înțelege executorii și sarcinile, etc. De asemenea, urmărind 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 serviciile Spark cele mai recente ale AWS.

AUDIENȚĂ:

Data Engineer, DevOps, Data Scientist

OBIETIV:

Acest curs va introduce Apache Spark. Studenții vor învăța cum se integrează Spark în ecosistemul Big Data și cum să folosească Spark pentru analiza datelor. Cursul acoperă shell-ul Spark pentru analiza interactivă a datelor, componente interne ale Spark, API-uri Spark, Spark SQL, fluxare Spark și învățarea automată și GraphX.

PUBLICUL:

Dezvoltatori / Analiști de date

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor de date care doresc să utilizeze Spark NLP, construit pe baza Apache Spark, pentru a dezvolta, implementa și extinde modele și conducte de procesare a textului în limbaj natural.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea de conducte NLP cu Spark NLP.
• Să înțeleagă caracteristicile, arhitectura și beneficiile utilizării Spark NLP.
• Să utilizeze modelele pre-antrenate disponibile în Spark NLP pentru a implementa prelucrarea textului.
• Învățați cum să construiți, să antrenați și să scalați modelele Spark NLP pentru proiecte de nivel de producție.
• Aplicați clasificarea, inferența și analiza sentimentelor pe cazuri reale de utilizare (date clinice, informații privind comportamentul clienților etc.).

În cadrul acestui curs de formare live, condus de un instructor în Moldova, participanții vor învăța cum să utilizeze Python și Spark împreună pentru a analiza date mari, pe măsură ce lucrează la exerciții practice.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să învețe cum să utilizeze Spark cu Python pentru a analiza Big Data.
• Să lucreze la exerciții care imită cazuri din lumea reală.
• Să utilizeze diferite instrumente și tehnici pentru analiza datelor mari utilizând PySpark.

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 folosite pentru a realiza optimizări. Două utilizări comune ale Spark SQL sunt:
- pentru a executa interogări SQL.
- pentru a citi date dintr-o instalare Hive existentă.

În această instruire condusă de instructor (in locație sau la distanță), participanții vor învăța cum să analizeze diverse tipuri de seturi de date folosind Spark SQL.

Laur finalului acestei instruirii, participanții vor putea:

• Instala și configura Spark SQL.
• Efectua analiza datelor folosind Spark SQL.
• Citi date din diverse formate.
• Vizualiza date și rezultate ale interogărilor.

Formatul Cursului

• Predare interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practici.
• Implementarea manevrerilor într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Stratio este o platformă centrată pe date care integrează big data, AI și guvernanța într-o singură soluție. Modulele Rocket și Intelligence permit explorarea rapidă a datelor, transformarea acestora și analiza avansată în mediile de companii.

Această instruire condusă de instructor (online sau pe fața locului) este destinate profesionistilor cu date de nivel intermediar care doresc să folosească modulele Rocket și Intelligence din Stratio eficient cu PySpark, concentrându-se pe structurile de buclă, funcțiile definite de utilizator și logică avansată a datelor.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Naviga și lucra în cadrul platformei Stratio folosind modulele Rocket și Intelligence.
• Aplica PySpark în contextul inghirii, transformării și analizei datelor.
• Utiliza buclele și logica condițională pentru a controla fluxurile de date și sarcinile de inginerie a caracteristicilor.
• Creați și gestionați funcțiile definite de utilizator (UDFs) pentru operațiuni cu date reutilizabile în PySpark.

Formatul cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

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