Python, Spark, and Hadoop for Big Data Treningskurs

Dette kurset er ment for utviklere og dataforskere som ønsker å forstå og implementere kunstig intelligens i sine applikasjoner. Spesielt fokus er på dataanalyse, distribuert kunstig intelligens og naturlig språkbehandling.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og ingeniører på middels nivå som ønsker å bruke Google Colab og Apache Spark til prosessering og analyse av store data.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp et big data-miljø ved å bruke Google Colab og Spark.
• Behandle og analyser store datasett effektivt med Apache Spark.
• Visualiser big data i et samarbeidsmiljø.
• Integrer Apache Spark med skybaserte verktøy.

Big data analytics innebærer prosessen med å undersøke store mengder varierte datasett for å avdekke korrelasjoner, skjulte mønstre og annen nyttig innsikt.

Helseindustrien har enorme mengder komplekse heterogene medisinske og kliniske data. Å bruke big data-analyse av helsedata gir et stort potensial i å oppnå innsikt for å forbedre leveransen av helsetjenester. Imidlertid gir enorme datasett store utfordringer i analyser og praktiske applikasjoner i et klinisk miljø.

I denne instruktørledede liveopplæringen (ekstern) vil deltakerne lære å utføre big data-analyse innen helse når de går gjennom en serie praktiske live-lab-øvelser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer verktøy for analyse av big data som Hadoop MapReduce og Spark
• Forstå egenskapene til medisinsk data
• Bruk big data-teknikker for å håndtere medisinske data
• Studer store datasystemer og algoritmer i sammenheng med helseprogrammer

Publikum

• Utviklere
• Dataforskere

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse.

Merk

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære om teknologitilbudene og implementeringstilnærmingene for behandling av grafdata. Målet er å identifisere virkelige objekter, deres egenskaper og relasjoner, deretter modellere disse relasjonene og behandle dem som data ved å bruke en Graph Computing (også kjent som Graph Analytics) tilnærming. Vi starter med en bred oversikt og begrenser oss til spesifikke verktøy når vi går gjennom en serie casestudier, praktiske øvelser og live-implementeringer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå hvordan grafdata opprettholdes og krysses.
• Velg det beste rammeverket for en gitt oppgave (fra grafdatabaser til rammeverk for batchbehandling.)
• Implementer Hadoop, Spark, GraphX og Pregel for å utføre grafberegning på tvers av mange maskiner parallelt.
• Se virkelige store dataproblemer når det gjelder grafer, prosesser og gjennomganger.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot systemadministratorer som ønsker å lære hvordan de konfigurerer, distribuerer og administrerer Hadoop klynger i organisasjonen deres.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Apache Hadoop.
• Forstå de fire hovedkomponentene i Hadoop-økosystemet: HDFS, MapReduce, YARN og Hadoop Common.
• Bruk Hadoop Distributed File System (HDFS) for å skalere en klynge til hundrevis eller tusenvis av noder.
• Konfigurer HDFS for å fungere som lagringsmotor for Spark-distribusjoner på stedet.
• Sett opp Spark for å få tilgang til alternative lagringsløsninger som Amazon S3 og NoSQL databasesystemer som Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
• Utfør administrative oppgaver som klargjøring, administrasjon, overvåking og sikring av en Apache Hadoop-klynge.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) introduserer Hortonworks Data Platform (HDP) og leder deltakerne gjennom utrullingen av Spark + Hadoop-løsningen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruk Hortonworks til å kjøre Hadoop pålitelig i stor skala.
• Foren Hadoops sikkerhet, styring og drift med Sparks smidige analytiske arbeidsflyter.
• Bruk Hortonworks til å undersøke, validere, sertifisere og støtte hver av komponentene i et Spark-prosjekt.
• Behandle ulike typer data, inkludert strukturert, ustrukturert, i bevegelse og i hvile.

Dette kurset dekker hvordan du bruker Hive SQL språk (AKA: Hive HQL, SQL on Hive , Hive QL) for folk som henter ut data fra Hive

Cloudera Impala er en åpen kildekode massivt parallel processing (MPP) SQL søkemotor for Apache Hadoop klynger.

Impala gjør det mulig for brukere å sende spørsmål med lav latens SQL til data lagret i Hadoop Distribuert filsystem og Apache Hbase uten å kreve dataflytting eller transformasjon.

Publikum

Dette kurset er rettet mot analytikere og dataforskere som utfører analyser på data lagret i Hadoop via Business Intelligence eller SQL verktøy.

Etter dette kurset vil delegatene kunne

• Trekk ut meningsfull informasjon fra Hadoop klynger med Impala.
• Skriv spesifikke programmer for å lette Business Intelligens i Impala SQL Dialekt.
• Feilsøking Impala.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (på stedet eller ekstern), vil deltakerne lære å sette opp og integrere forskjellige Stream Processing rammeverk med eksisterende lagringssystemer for store data og relaterte programvareapplikasjoner og mikrotjenester.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer forskjellige Stream Processing rammeverk, for eksempel Spark Streaming og Kafka Streaming.
• Forstå og velg det mest passende rammeverket for jobben.
• Prosess av data kontinuerlig, samtidig og på en rekord-for-post måte.
• Integrer Stream Processing løsninger med eksisterende databaser, datavarehus, datainnsjøer, etc.
• Integrer det mest passende strømbehandlingsbiblioteket med bedriftsapplikasjoner og mikrotjenester.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å bruke SMACK-stakken til å bygge databehandlingsplattformer for big data-løsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementer en datapipeline-arkitektur for behandling av big data.
• Utvikle en klyngeinfrastruktur med Apache Mesos og Docker.
• Analyser data med Spark og Scala.
• Administrer ustrukturerte data med Apache Cassandra.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å sette opp og distribuere Apache Spark-system for å behandle svært store datamengder.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Apache Spark.
• Behandle og analysere svært store datasett raskt.
• Forstå forskjellen mellom Apache Spark og Hadoop MapReduce og når du skal bruke hvilken.
• Integrer Apache Spark med andre maskinlæringsverktøy.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot systemadministratorer på nybegynnere til mellomnivå som ønsker å distribuere, vedlikeholde og optimalisere Spark-klynger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Apache Spark i forskjellige miljøer.
• Administrer klyngeressurser og overvåk Spark-applikasjoner.
• Optimaliser ytelsen til Spark-klynger.
• Iverksette sikkerhetstiltak og sikre høy tilgjengelighet.
• Feilsøk og feilsøk vanlige Spark-problemer.

I denne instruktørledede, live-treningen i Norge vil deltakerne lære å bruke Python og Spark sammen for å analysere store data mens de jobber med praktiske øvelser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lær hvordan du bruker Spark med Python for å analysere Big Data.
• Arbeid med øvelser som etterligner virkelige tilfeller.
• Bruk forskjellige verktøy og teknikker for stordataanalyse ved hjelp av PySpark.

MLlib er Sparks maskinlæringsbibliotek. Målet er å gjøre praktisk maskinlæring skalerbar og enkel. Den består av vanlige læringsalgoritmer og verktøy, inkludert klassifisering, regresjon, klynger, samarbeidende filtrering, dimensjonalitetsreduksjon, samt primitiver på lavere nivå og optimaliseringsgrensesnitt på rørledningen.

Den deler seg i to pakker:

• spark.mllib inneholder den originale API-en som er bygget på toppen av RDD-er.

• spark.ml gir API på høyere nivå bygget oppå DataFrames for konstruksjon av ML-rørledninger.

Publikum

Dette kurset er rettet mot ingeniører og utviklere som søker å bruke et innebygd maskinbibliotek for Apache Spark