Lokale, instructerende live Apache Spark-trainingscursussen demonstreren door handson te oefenen hoe Spark past in het Big Data-ecosysteem en hoe Spark voor data-analyse te gebruiken Apache Spark-training is beschikbaar als 'live training op locatie' of 'live training op afstand' Onsite live training kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Nederland of in NobleProg bedrijfsopleidingscentra in Nederland Live-training op afstand wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop NobleProg Uw lokale trainingsaanbieder.
Machine Translated
Getuigenissen
Richard is erg kalm en methodisch, met een analytisch inzicht - precies de kwaliteiten die nodig zijn om dit soort cursus te presenteren.
Kieran Mac Kenna
Cursus: Spark for Developers
Machine Translated
deel conceptdiagram en ook monster voor handen vuil
Mark Yang - FMR
Cursus: Spark for Developers
Machine Translated
Toepasselijke scenario's en cases
zhaopeng liu - Fmr
Cursus: Spark for Developers
Machine Translated
Case analyse
国栋 张
Cursus: Spark for Developers
Machine Translated
alle delen van deze sessie
Eric Han - Fmr
Cursus: Spark for Developers
Machine Translated
We weten veel meer over de hele omgeving.
John Kidd
Cursus: Spark for Developers
Machine Translated
De trainer heeft de klas interessant en onderhoudend gemaakt en dat helpt een hele dag met training.
Ryan Speelman
Cursus: Spark for Developers
Machine Translated
Ik denk dat de trainer een uitstekende manier had om humor en verhalen uit het echte leven te combineren om de onderwerpen die voor de hand liggen zeer toegankelijk te maken. Ik zou deze professor in de toekomst zeer aanbevelen.
Cursus: Spark for Developers
Machine Translated
Ernesto heeft uitstekend werk verricht door de concepten op hoog niveau van het gebruik van Spark en de verschillende modules ervan uit te leggen.
Michael Nemerouf
Cursus: Spark for Developers
Machine Translated
Dit is een van de beste praktische oefeningencursussen die ik ooit heb gevolgd.
Laura Kahn
Cursus: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Dit is een van de beste online training die ik ooit heb gevolgd in mijn 13-jarige carrière. Ga zo door!.
Cursus: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Richard was heel bereid om af te wijzen wanneer we semi-gerelateerde vragen wilden stellen over dingen die niet in de syllabus staan. Verklaringen waren duidelijk en hij was vooraan over waarschuwingen in elk advies dat hij ons gaf.
ARM Limited
Cursus: Spark for Developers
Machine Translated
De VM ik vond heel veel De leraar was zeer goed geïnformeerd over het onderwerp en andere onderwerpen, hij was erg mooi en vriendelijk Ik vond de faciliteit in Dubai.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Cursus: Big Data Analytics in Health
Machine Translated
Oefen taken
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Cursus: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
Ajay was erg vriendelijk, behulpzaam en ook goed geïnformeerd over het onderwerp dat hij besprak.
Biniam Guulay - ICE International Copyright Enterprise Germany GmbH
Cursus: Spark for Developers
Machine Translated
De labo-oefeningen. Toepassing van de theorie vanaf de eerste dag in de daaropvolgende dagen.
Dell
Cursus: A Practical Introduction to Stream Processing
Machine Translated
De leraar heeft het trainingsprogramma aangepast aan onze huidige behoeften.
EduBroker Sp. z o.o.
Cursus: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
Door soortgelijke oefeningen op verschillende manieren te doen, begrijp je echt wat elk onderdeel ( Hadoop / Spark, standalone / cluster) alleen en samen kan doen. Het gaf me ideeën over hoe ik mijn applicatie op mijn lokale machine zou moeten testen wanneer ik ontwikkel versus wanneer deze op een cluster wordt ingezet.
Thomas Carcaud - IT Frankfurt GmbH
Cursus: Spark for Developers
Machine Translated
individuele aandacht.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Cursus: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
Ga naar Spark Streaming, Databricks en AWS Redshift
Lim Meng Tee - Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Cursus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
De inhoud en de kennis.
Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Cursus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Het was heel informatief. Ik heb al heel weinig ervaring met Spark en tot nu toe heeft deze cursus een zeer goede inleiding voor het onderwerp gegeven.
Intelligent Medical Objects
Cursus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Het was geweldig om een goed begrip van wat er gaande is onder de motorkap van Spark. Weten wat er gaande is onder de motorkap helpt om beter te begrijpen waarom uw code wel of niet doet wat je verwacht dat het doet. Veel van de opleiding was hands on die altijd geweldig is en de sectie over optimalisaties was uitzonderlijk relevant voor mijn huidige werk dat was leuk.
Intelligent Medical Objects
Cursus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Dit is een geweldige klas! Ik waardeer het dat Andras er heel duidelijk uitlegt wat vonk over alles is, waar het vandaan kwam en welke problemen het kan oplossen. Veel beter dan andere introducties die ik heb gezien, duik gewoon om te gebruiken hoe het moet worden gebruikt. Andras heeft een diepe kennis van het onderwerp en legt het heel goed uit.
Intelligent Medical Objects
Cursus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
De live-voorbeelden die werden gegeven en de basisaspecten van vonk hebben getoond.
Intelligent Medical Objects
Cursus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
1 . Juiste balans tussen concepten met hoge niveau en technische details. 2. Andras is zeer goed geïnformeerd over zijn les. 3. Oefening
Steven Wu - Intelligent Medical Objects
Cursus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Handen hebben op sessie / opdrachten
Poornima Chenthamarakshan - Intelligent Medical Objects
Cursus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Trainer aangepast de training licht op het publieksaanvraag, dus gooi wat licht op enkele diff-onderwerpen die we hebben gevraagd
Intelligent Medical Objects
Cursus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Zijn tempo was geweldig. Ik hield van het feit dat hij ook in theorie ging, zodat ik begrijp waarom ik de dingen zou doen die hij vraagt.
Intelligent Medical Objects
Cursus: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Ik denk dat de trainer een uitstekende manier had om humor en verhalen uit het echte leven te combineren om de onderwerpen die voor de hand liggen zeer toegankelijk te maken. Ik zou deze professor in de toekomst zeer aanbevelen.
Cursus: Spark for Developers
Machine Translated
Dit is een van de beste online training die ik ooit heb gevolgd in mijn 13-jarige carrière. Ga zo door!.
Cursus: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Spark subcategorieën
Apache Spark Cursusoverzicht
Course Name
Duration
Overview
Course Name
Duration
Overview
21 hours
Python is een schaalbare, flexibele en veelgebruikte programmeringsspraak voor data wetenschap en machine learning. Spark is een gegevensverwerkingsmachine die wordt gebruikt bij het zoeken, analyseren en transformeren van grote gegevens, terwijl Hadoop een software bibliotheek framework is voor grootschalige gegevensopslag en verwerking.
Deze instructeur geleide, live training (online of on-site) is gericht op ontwikkelaars die Spark, Hadoop en Python willen gebruiken en integreren om grote en complexe data sets te verwerken, te analyseren en te transformeren.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Stel de nodige omgeving op om te beginnen met het verwerken van grote gegevens met Spark, Hadoop, en Python. Begrijp de kenmerken, kerncomponenten en architectuur van Spark en Hadoop. Leer hoe je Spark, Hadoop, en Python kunt integreren voor big data verwerking. Ontdek de tools in het Spark-ecosysteem (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka en Flume). Maak samenwerkingsfilter aanbevelingssystemen vergelijkbaar met Netflix, YouTube, Amazon, Spotify en Google. Gebruik Apache Mahout om machine learning-algoritmen te scalen.
Format van de cursus
Interactieve lezingen en discussie. Veel oefeningen en oefeningen. Hand-on implementatie in een live-lab-omgeving.
Cursus aanpassingsopties
Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te organiseren.
Deze instructeur geleide, live training (online of on-site) is gericht op ontwikkelaars die Spark, Hadoop en Python willen gebruiken en integreren om grote en complexe data sets te verwerken, te analyseren en te transformeren.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Stel de nodige omgeving op om te beginnen met het verwerken van grote gegevens met Spark, Hadoop, en Python. Begrijp de kenmerken, kerncomponenten en architectuur van Spark en Hadoop. Leer hoe je Spark, Hadoop, en Python kunt integreren voor big data verwerking. Ontdek de tools in het Spark-ecosysteem (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka en Flume). Maak samenwerkingsfilter aanbevelingssystemen vergelijkbaar met Netflix, YouTube, Amazon, Spotify en Google. Gebruik Apache Mahout om machine learning-algoritmen te scalen.
Format van de cursus
Interactieve lezingen en discussie. Veel oefeningen en oefeningen. Hand-on implementatie in een live-lab-omgeving.
Cursus aanpassingsopties
Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te organiseren.
21 hours
In this instructor-led, live training in Nederland, participants will learn how to use Python and Spark together to analyze big data as they work on hands-on exercises.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
21 hours
DOELSTELLING:
Deze cursus introduceert Apache Spark . De studenten leren hoe Spark past in het Big Data ecosysteem en hoe Spark gebruikt kan worden voor data-analyse. De cursus behandelt Spark shell voor interactieve gegevensanalyse, Spark internals, Spark API's, Spark SQL , Spark streaming en machine learning en graphX.
PUBLIEK :
Ontwikkelaars / gegevensanalisten
Deze cursus introduceert Apache Spark . De studenten leren hoe Spark past in het Big Data ecosysteem en hoe Spark gebruikt kan worden voor data-analyse. De cursus behandelt Spark shell voor interactieve gegevensanalyse, Spark internals, Spark API's, Spark SQL , Spark streaming en machine learning en graphX.
PUBLIEK :
Ontwikkelaars / gegevensanalisten
21 hours
Hortonworks Data Platform (HDP) is een open-source Apache Hadoop ondersteuningsplatform dat een stabiele basis biedt voor het ontwikkelen van big data-oplossingen op het Apache Hadoop ecosysteem.
Deze instructeur-geleide, live training (op locatie of op afstand) introduceert Hortonworks Data Platform (HDP) en Hortonworks Data Platform (HDP) deelnemers door de implementatie van de Spark + Hadoop oplossing.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Gebruik Hortonworks om Hadoop op grote schaal betrouwbaar te runnen.
- Breng de capaciteiten van Hadoop van beveiliging, beheer en operaties samen met de agile analytische workflows van Spark.
- Gebruik Hortonworks om alle componenten in een Spark-project te onderzoeken, valideren, certificeren en ondersteunen.
- Verwerk verschillende soorten gegevens, waaronder gestructureerd, ongestructureerd, in beweging en in rust.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Deze instructeur-geleide, live training (op locatie of op afstand) introduceert Hortonworks Data Platform (HDP) en Hortonworks Data Platform (HDP) deelnemers door de implementatie van de Spark + Hadoop oplossing.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Gebruik Hortonworks om Hadoop op grote schaal betrouwbaar te runnen.
- Breng de capaciteiten van Hadoop van beveiliging, beheer en operaties samen met de agile analytische workflows van Spark.
- Gebruik Hortonworks om alle componenten in een Spark-project te onderzoeken, valideren, certificeren en ondersteunen.
- Verwerk verschillende soorten gegevens, waaronder gestructureerd, ongestructureerd, in beweging en in rust.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
14 hours
Magellan is een open-source gedistribueerde uitvoeringssysteem voor geospatiale analyse van big data. Geïmplementeerd boven Apache Spark, breidt het Spark SQL uit en biedt een relatieve abstractie voor geospatiale analyses.
Deze instructeur geleide, live training introduceert de concepten en benaderingen voor de implementatie van geospatiale analyses en wandelt deelnemers door middel van de creatie van een predictieve analyse toepassing met behulp van Magellan op Spark.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Efficiënt zoeken, parsen en deelgenomen geospatiale dataset op schaal Implementatie van geospatiale gegevens in business intelligence en predictive analytics toepassingen Gebruik ruimtecontext om de capaciteiten van mobiele apparaten, sensoren, logs en draagbare apparaten uit te breiden
Format van de cursus
Interactieve lezingen en discussie. Veel oefeningen en oefeningen. Hand-on implementatie in een live-lab-omgeving.
Cursus aanpassingsopties
Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te organiseren.
Deze instructeur geleide, live training introduceert de concepten en benaderingen voor de implementatie van geospatiale analyses en wandelt deelnemers door middel van de creatie van een predictieve analyse toepassing met behulp van Magellan op Spark.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Efficiënt zoeken, parsen en deelgenomen geospatiale dataset op schaal Implementatie van geospatiale gegevens in business intelligence en predictive analytics toepassingen Gebruik ruimtecontext om de capaciteiten van mobiele apparaten, sensoren, logs en draagbare apparaten uit te breiden
Format van de cursus
Interactieve lezingen en discussie. Veel oefeningen en oefeningen. Hand-on implementatie in een live-lab-omgeving.
Cursus aanpassingsopties
Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te organiseren.
7 hours
Alluxio is een open-source virtueel gedistribueerd opslagssysteem dat verschillende opslagssystemen verenigt en toepassingen in staat stelt om met gegevens op geheugen snelheid te communiceren. Het wordt gebruikt door bedrijven zoals Intel, Baidu en Alibaba.
In deze instructeur geleide, live training, zullen de deelnemers leren hoe te gebruiken Alluxio om verschillende computationele kaders te branden met opslagssystemen en efficiënt te beheren multi-petabyte scale gegevens terwijl ze door de creatie van een applicatie met Alluxio stappen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Ontwikkelen van een applicatie met Alluxio Connect big data-systemen en applicaties terwijl één naamruimte wordt bewaard Efficiënt waarde extraheren van big data in elk opslagformaat Verbetering van de werkbelastingprestaties Ontwikkelen en beheren Alluxio afzonderlijk of geclassificeerd
Het publiek
Data wetenschapper Ontwikkelaar Systemadministratie
Format van de cursus
Deel lezing, deel discussie, oefeningen en zware praktijken
In deze instructeur geleide, live training, zullen de deelnemers leren hoe te gebruiken Alluxio om verschillende computationele kaders te branden met opslagssystemen en efficiënt te beheren multi-petabyte scale gegevens terwijl ze door de creatie van een applicatie met Alluxio stappen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Ontwikkelen van een applicatie met Alluxio Connect big data-systemen en applicaties terwijl één naamruimte wordt bewaard Efficiënt waarde extraheren van big data in elk opslagformaat Verbetering van de werkbelastingprestaties Ontwikkelen en beheren Alluxio afzonderlijk of geclassificeerd
Het publiek
Data wetenschapper Ontwikkelaar Systemadministratie
Format van de cursus
Deel lezing, deel discussie, oefeningen en zware praktijken
7 hours
Spark SQL is de module van Apache Spark voor het werken met gestructureerde en ongestructureerde gegevens. Spark SQL geeft informatie over de structuur van de gegevens en de berekeningen die worden uitgevoerd. Deze informatie kan worden gebruikt om optimalisaties uit te voeren. Twee veel voorkomende toepassingen voor Spark SQL zijn:
- om SQL query's uit te voeren.
- om gegevens van een bestaande Hive installatie te lezen.
In deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand), leren deelnemers hoe ze verschillende soorten gegevenssets kunnen analyseren met Spark SQL .
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Installeer en configureer Spark SQL .
- Voer gegevensanalyse uit met Spark SQL .
- Query-gegevenssets in verschillende indelingen.
- Visualiseer gegevens en queryresultaten.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
- om SQL query's uit te voeren.
- om gegevens van een bestaande Hive installatie te lezen.
In deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand), leren deelnemers hoe ze verschillende soorten gegevenssets kunnen analyseren met Spark SQL .
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Installeer en configureer Spark SQL .
- Voer gegevensanalyse uit met Spark SQL .
- Query-gegevenssets in verschillende indelingen.
- Visualiseer gegevens en queryresultaten.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
21 hours
Stream Processing verwijst naar de realtime verwerking van "gegevens in beweging", dat wil zeggen het uitvoeren van berekeningen op gegevens terwijl deze worden ontvangen. Dergelijke gegevens worden gelezen als continue stromen van gegevensbronnen zoals sensorgebeurtenissen, website-gebruikersactiviteit, financiële transacties, creditcardbewegingen, klikstromen, enz. Stream Processing frameworks kunnen grote hoeveelheden inkomende gegevens lezen en bieden vrijwel onmiddellijk waardevolle inzichten.
In deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand), leren deelnemers hoe ze verschillende Stream Processing frameworks kunnen opzetten en integreren met bestaande big data-opslagsystemen en gerelateerde softwareapplicaties en microservices.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Installeer en configureer verschillende Stream Processing frameworks, zoals Spark Streaming en Kafka Streaming.
- Begrijp en selecteer het meest geschikte kader voor de taak.
- Verwerking van gegevens continu, gelijktijdig en op recordniveau.
- Integreer Stream Processing oplossingen met bestaande databases, datawarehouses, datameren, etc.
- Integreer de meest geschikte stroomverwerkingsbibliotheek met bedrijfstoepassingen en microservices.
Publiek
- ontwikkelaars
- Software architecten
Indeling van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
Notes
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
In deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand), leren deelnemers hoe ze verschillende Stream Processing frameworks kunnen opzetten en integreren met bestaande big data-opslagsystemen en gerelateerde softwareapplicaties en microservices.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Installeer en configureer verschillende Stream Processing frameworks, zoals Spark Streaming en Kafka Streaming.
- Begrijp en selecteer het meest geschikte kader voor de taak.
- Verwerking van gegevens continu, gelijktijdig en op recordniveau.
- Integreer Stream Processing oplossingen met bestaande databases, datawarehouses, datameren, etc.
- Integreer de meest geschikte stroomverwerkingsbibliotheek met bedrijfstoepassingen en microservices.
Publiek
- ontwikkelaars
- Software architecten
Indeling van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
Notes
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
21 hours
Big data-analyse omvat het proces van het onderzoeken van grote hoeveelheden gevarieerde gegevenssets om correlaties, verborgen patronen en andere nuttige inzichten te ontdekken.
De gezondheidsindustrie heeft enorme hoeveelheden complexe heterogene medische en klinische gegevens. Het toepassen van big data-analyses op gezondheidsgegevens biedt een enorm potentieel voor het verkrijgen van inzichten voor het verbeteren van de gezondheidszorg. De enorme omvang van deze datasets vormt echter grote uitdagingen bij analyses en praktische toepassingen in een klinische omgeving.
In deze door een instructeur geleide, live training (op afstand), leren deelnemers hoe ze big data-analyses in gezondheid kunnen uitvoeren terwijl ze een reeks praktische live-laboefeningen doorlopen.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Installeer en configureer big data-analysehulpmiddelen zoals Hadoop MapReduce en Spark
- Begrijp de kenmerken van medische gegevens
- Pas big data-technieken toe om met medische gegevens om te gaan
- Bestudeer big data-systemen en algoritmen in het kader van gezondheidstoepassingen
Publiek
- ontwikkelaars
- Data Scientists
Indeling van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen.
Notitie
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
De gezondheidsindustrie heeft enorme hoeveelheden complexe heterogene medische en klinische gegevens. Het toepassen van big data-analyses op gezondheidsgegevens biedt een enorm potentieel voor het verkrijgen van inzichten voor het verbeteren van de gezondheidszorg. De enorme omvang van deze datasets vormt echter grote uitdagingen bij analyses en praktische toepassingen in een klinische omgeving.
In deze door een instructeur geleide, live training (op afstand), leren deelnemers hoe ze big data-analyses in gezondheid kunnen uitvoeren terwijl ze een reeks praktische live-laboefeningen doorlopen.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Installeer en configureer big data-analysehulpmiddelen zoals Hadoop MapReduce en Spark
- Begrijp de kenmerken van medische gegevens
- Pas big data-technieken toe om met medische gegevens om te gaan
- Bestudeer big data-systemen en algoritmen in het kader van gezondheidstoepassingen
Publiek
- ontwikkelaars
- Data Scientists
Indeling van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen.
Notitie
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
21 hours
Apache Spark leercurve van Apache Spark neemt in het begin langzaam toe, het kost veel inspanning om het eerste rendement te behalen. Deze cursus is bedoeld om door het eerste moeilijke gedeelte te springen. Na het volgen van deze cursus zullen de deelnemers de basisprincipes van Apache Spark begrijpen, ze zullen RDD duidelijk onderscheiden van DataFrame, ze zullen Python en Scala API leren kennen, ze zullen uitvoerders en taken begrijpen, etc. Ook volgens de best practices richt deze cursus zich sterk op cloud-implementatie, Databricks en AWS. De studenten zullen ook de verschillen begrijpen tussen AWS EMR en AWS Glue, een van de nieuwste Spark-services van AWS.
PUBLIEK:
Data Engineer, DevOps , Data Scientist
PUBLIEK:
Data Engineer, DevOps , Data Scientist
21 hours
Scala is een verkorte versie van Java voor grootschalige functionele en objectgeoriënteerde programmering. Apache Spark Streaming is een uitgebreid onderdeel van de Spark API voor het verwerken van big data-sets als realtime streams. Spark Streaming en Scala zorgen samen voor het streamen van big data.
Deze instructeur-geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op software-ingenieurs die big data willen streamen met Spark Streaming en Scala .
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Maak Spark-applicaties met de Scala programmeertaal.
- Gebruik Spark Streaming om continue gegevensstromen te verwerken.
- Verwerk realtime gegevensstromen met Spark Streaming.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Deze instructeur-geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op software-ingenieurs die big data willen streamen met Spark Streaming en Scala .
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Maak Spark-applicaties met de Scala programmeertaal.
- Gebruik Spark Streaming om continue gegevensstromen te verwerken.
- Verwerk realtime gegevensstromen met Spark Streaming.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
14 hours
SMACK is een verzameling van gegevensplatformsoftware, namelijk Apache Spark, Apache Mesos, Apache Akka, Apache Cassandra, en Apache Kafka. Met behulp van de SMACK stack kunnen gebruikers gegevensverwerkingsplatforms creëren en scalen.
Deze instructeur geleide, live training (online of on-site) is gericht op data wetenschappers die de SMACK stack willen gebruiken om gegevensverwerkingsplatforms voor big data oplossingen te bouwen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Het implementeren van een data pipeline architectuur voor het verwerken van grote gegevens. Ontwikkel een clusterinfrastructuur met Apache Mesos en Docker. Analyseer gegevens met Spark en Scala. Het beheer van onstructureerde gegevens met Apache Cassandra.
Format van de cursus
Interactieve lezingen en discussie. Veel oefeningen en oefeningen. Hand-on implementatie in een live-lab-omgeving.
Cursus aanpassingsopties
Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te organiseren.
Deze instructeur geleide, live training (online of on-site) is gericht op data wetenschappers die de SMACK stack willen gebruiken om gegevensverwerkingsplatforms voor big data oplossingen te bouwen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Het implementeren van een data pipeline architectuur voor het verwerken van grote gegevens. Ontwikkel een clusterinfrastructuur met Apache Mesos en Docker. Analyseer gegevens met Spark en Scala. Het beheer van onstructureerde gegevens met Apache Cassandra.
Format van de cursus
Interactieve lezingen en discussie. Veel oefeningen en oefeningen. Hand-on implementatie in een live-lab-omgeving.
Cursus aanpassingsopties
Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te organiseren.
21 hours
Apache Spark is een analytische motor ontworpen om gegevens over een cluster te distribueren om deze in parallel te verwerken. Het bevat modules voor streaming, SQL, machine learning en grafische verwerking.
Deze instructeur geleide, live training (online of on-site) is gericht op ingenieurs die een systeem willen implementeren voor het verwerken van zeer grote hoeveelheden gegevens.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Installeer en configureren Apache Spark. Begrijp het verschil tussen Apache Spark en Hadoop MapReduce en wanneer te gebruiken. Snel lezen in en analyseren zeer grote data sets. Integreren Apache Spark met andere machine learning tools.
Format van de cursus
Interactieve lezingen en discussie. Veel oefeningen en oefeningen. Hand-on implementatie in een live-lab-omgeving.
Cursus aanpassingsopties
Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te organiseren.
Deze instructeur geleide, live training (online of on-site) is gericht op ingenieurs die een systeem willen implementeren voor het verwerken van zeer grote hoeveelheden gegevens.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Installeer en configureren Apache Spark. Begrijp het verschil tussen Apache Spark en Hadoop MapReduce en wanneer te gebruiken. Snel lezen in en analyseren zeer grote data sets. Integreren Apache Spark met andere machine learning tools.
Format van de cursus
Interactieve lezingen en discussie. Veel oefeningen en oefeningen. Hand-on implementatie in een live-lab-omgeving.
Cursus aanpassingsopties
Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te organiseren.
21 hours
Apache Spark is een gedistribueerde verwerkingsmachine voor het analyseren van zeer grote datasets. Het kan gegevens in batches en in real-time verwerken, evenals machine learning, ad-hoc queries en grafische verwerking uitvoeren. .NET voor Apache Spark is een gratis, open-source en cross-platform big data analytics framework dat toepassingen ondersteunt die in C# of F# zijn geschreven.
Deze instructeur geleide, live training (online of onsite) is gericht op ontwikkelaars die Big Data-analyse willen uitvoeren met behulp van Apache Spark in hun.NET-toepassingen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Installeer en configureren Apache Spark. Begrijp hoe.NET Spark APIs implementeert zodat ze van een.NET-applicatie kunnen worden toegankelijk. Ontwikkel gegevensverwerking toepassingen met behulp van C# of F#, in staat om gegevens sets waarvan de grootte wordt gemeten in terabytes en pedabytes. Ontwikkelen van machine learning functies voor een.NET-applicatie met behulp van Apache Spark mogelijkheden. Uitvoeren van exploratoire analyse met behulp van SQL queries op big data sets.
Format van de cursus
Interactieve lezingen en discussie. Veel oefeningen en oefeningen. Hand-on implementatie in een live-lab-omgeving.
Cursus aanpassingsopties
Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te organiseren.
Deze instructeur geleide, live training (online of onsite) is gericht op ontwikkelaars die Big Data-analyse willen uitvoeren met behulp van Apache Spark in hun.NET-toepassingen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Installeer en configureren Apache Spark. Begrijp hoe.NET Spark APIs implementeert zodat ze van een.NET-applicatie kunnen worden toegankelijk. Ontwikkel gegevensverwerking toepassingen met behulp van C# of F#, in staat om gegevens sets waarvan de grootte wordt gemeten in terabytes en pedabytes. Ontwikkelen van machine learning functies voor een.NET-applicatie met behulp van Apache Spark mogelijkheden. Uitvoeren van exploratoire analyse met behulp van SQL queries op big data sets.
Format van de cursus
Interactieve lezingen en discussie. Veel oefeningen en oefeningen. Hand-on implementatie in een live-lab-omgeving.
Cursus aanpassingsopties
Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te organiseren.
35 hours
Apache Hadoop is een populaire gegevensverwerkingskader voor het verwerken van grote dataset over veel computers.
Deze instructeur geleide, live training (online of on-site) is gericht op systeemadministratoren die willen leren hoe te installeren, implementeren en beheren Hadoop clusters binnen hun organisatie.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Installeren en configureren van Apache Hadoop. Begrijp de vier belangrijke componenten van het Hadoop ecosysteem: HDFS, MapReduce, YARN en Hadoop Common. Gebruik het Distributed File System (HDFS) om een cluster te scalen tot honderden of duizenden knooppunten. Installeer HDFS om te werken als opslagmachine voor on-premise Spark deployments. Installeer Spark om toegang te krijgen tot alternatieve opslagoplossingen zoals Amazon S3 en NoSQL databasesystemen zoals Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc. Het uitvoeren van administratieve taken zoals het verstrekken, beheren, monitoren en beveiligen van een Apache Hadoop cluster.
Format van de cursus
Interactieve lezingen en discussie. Veel oefeningen en oefeningen. Hand-on implementatie in een live-lab-omgeving.
Cursus aanpassingsopties
Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te organiseren.
Deze instructeur geleide, live training (online of on-site) is gericht op systeemadministratoren die willen leren hoe te installeren, implementeren en beheren Hadoop clusters binnen hun organisatie.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
Installeren en configureren van Apache Hadoop. Begrijp de vier belangrijke componenten van het Hadoop ecosysteem: HDFS, MapReduce, YARN en Hadoop Common. Gebruik het Distributed File System (HDFS) om een cluster te scalen tot honderden of duizenden knooppunten. Installeer HDFS om te werken als opslagmachine voor on-premise Spark deployments. Installeer Spark om toegang te krijgen tot alternatieve opslagoplossingen zoals Amazon S3 en NoSQL databasesystemen zoals Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc. Het uitvoeren van administratieve taken zoals het verstrekken, beheren, monitoren en beveiligen van een Apache Hadoop cluster.
Format van de cursus
Interactieve lezingen en discussie. Veel oefeningen en oefeningen. Hand-on implementatie in een live-lab-omgeving.
Cursus aanpassingsopties
Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te organiseren.
14 hours
This instructor-led, live training in Nederland (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use Spark NLP, built on top of Apache Spark, to develop, implement, and scale natural language text processing models and pipelines.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start building NLP pipelines with Spark NLP.
- Understand the features, architecture, and benefits of using Spark NLP.
- Use the pre-trained models available in Spark NLP to implement text processing.
- Learn how to build, train, and scale Spark NLP models for production-grade projects.
- Apply classification, inference, and sentiment analysis on real-world use cases (clinical data, customer behavior insights, etc.).
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start building NLP pipelines with Spark NLP.
- Understand the features, architecture, and benefits of using Spark NLP.
- Use the pre-trained models available in Spark NLP to implement text processing.
- Learn how to build, train, and scale Spark NLP models for production-grade projects.
- Apply classification, inference, and sentiment analysis on real-world use cases (clinical data, customer behavior insights, etc.).
35 hours
MLlib is Spark's machine learning (ML) bibliotheek. Het doel is om praktische machine learning schaalbaar en eenvoudig te maken. Het bestaat uit algemene leeralgoritmen en hulpprogramma's, waaronder classificatie, regressie, clustering, collaboratieve filtering, vermindering van de dimensionaliteit, evenals optimalisatieprimitieven op een lager niveau en pijplijn-API's op een hoger niveau.
Het is verdeeld in twee pakketten:
-
spark.mllib bevat de originele API gebouwd bovenop RDD's.
-
spark.ml biedt een API op een hoger niveau gebouwd bovenop DataFrames voor het construeren van ML-pijpleidingen.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en ontwikkelaars die een ingebouwde machinebibliotheek voor Apache Spark
Het is verdeeld in twee pakketten:
-
spark.mllib bevat de originele API gebouwd bovenop RDD's.
-
spark.ml biedt een API op een hoger niveau gebouwd bovenop DataFrames voor het construeren van ML-pijpleidingen.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en ontwikkelaars die een ingebouwde machinebibliotheek voor Apache Spark
21 hours
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.
28 hours
Veel echte problemen kunnen in grafieken worden beschreven. Bijvoorbeeld de webgrafiek, de sociale netwerkgrafiek, de treinnetwerkgrafiek en de taalgrafiek. Deze grafieken zijn meestal extreem groot; om ze te verwerken is een gespecialiseerde set tools en processen vereist - deze tools en processen kunnen Graph Computing (ook wel Graph Analytics genoemd).
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers over het technologische aanbod en de implementatiebenaderingen voor het verwerken van grafische gegevens. Het doel is om objecten uit de praktijk, hun kenmerken en relaties te identificeren, vervolgens deze relaties te modelleren en ze als gegevens te verwerken met behulp van een Graph Computing aanpak (ook wel Graph Analytics genoemd). We beginnen met een breed overzicht en gaan dieper in op specifieke tools terwijl we een reeks casestudy's, praktische oefeningen en live implementaties doorlopen.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Begrijp hoe grafische gegevens worden bewaard en doorlopen.
- Selecteer het beste framework voor een bepaalde taak (van grafische databases tot batch-processing frameworks).
- Implementeer Hadoop , Spark, GraphX en Pregel om graph computing uit te voeren op vele machines parallel.
- Bekijk real-world big data-problemen in termen van grafieken, processen en traversals.
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers over het technologische aanbod en de implementatiebenaderingen voor het verwerken van grafische gegevens. Het doel is om objecten uit de praktijk, hun kenmerken en relaties te identificeren, vervolgens deze relaties te modelleren en ze als gegevens te verwerken met behulp van een Graph Computing aanpak (ook wel Graph Analytics genoemd). We beginnen met een breed overzicht en gaan dieper in op specifieke tools terwijl we een reeks casestudy's, praktische oefeningen en live implementaties doorlopen.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Begrijp hoe grafische gegevens worden bewaard en doorlopen.
- Selecteer het beste framework voor een bepaalde taak (van grafische databases tot batch-processing frameworks).
- Implementeer Hadoop , Spark, GraphX en Pregel om graph computing uit te voeren op vele machines parallel.
- Bekijk real-world big data-problemen in termen van grafieken, processen en traversals.
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
Last Updated:
Aankomende Spark cursussen
Hadoop and Spark for Administrators
2022-06-20 09:30
Amsterdam
35 hours
Scaling Data Pipelines with Spark NLP
2022-06-22 09:30
Amsterdam
14 hours
Apache Spark for .NET Developers
2022-06-27 09:30
Amsterdam
21 hours
Apache Spark Fundamentals
2022-07-04 09:30
Amsterdam
21 hours
Python, Spark, and Hadoop for Big Data
2022-08-01 09:30
Amsterdam
21 hours
Weekend Spark cursus, Avond Spark training, Avond Spark opleiding Apache Spark boot camp, Spark instructeur geleid, Weekend Apache Spark training, Avond Spark cursus, Apache Spark coaching, Spark instructeur, Apache Spark trainer, Apache Spark training cursus, Apache Spark lessen, Apache Spark on-site, Apache Spark privé cursus, Apache Spark een op een training, Spark op locatie, Weekend Apache Spark opleiding
