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.
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
Translated by
Toepasselijke scenario's en cases
zhaopeng liu - Fmr
Cursus: Spark for Developers
Translated by
Case analyse
国栋 张
Cursus: Spark for Developers
Translated by
alle delen van deze sessie
Eric Han - Fmr
Cursus: Spark for Developers
Translated by
We weten veel meer over de hele omgeving.
John Kidd
Cursus: Spark for Developers
Translated by
De trainer heeft de klas interessant en onderhoudend gemaakt en dat helpt een hele dag met training.
Ryan Speelman
Cursus: Spark for Developers
Translated by
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
Translated by
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
Translated by
Ik vond de methode die Jorge verwachtte, goed
Experian Colombia S.A
Cursus: Spark for Developers
Translated by
Dit is een van de beste hands-on met oefeningen programmeerlessen die ik ooit heb gevolgd.
Laura Kahn
Cursus: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Translated by
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
Translated by
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
Translated by
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
Translated by
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
Translated by
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
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.
Alexio is een open source virtueel gedistribueerd opslagsysteem dat ongelijksoortige opslagsystemen verenigt en applicaties in staat stelt om te communiceren met gegevens op geheugensnelheid Het wordt gebruikt door bedrijven zoals Intel, Baidu en Alibaba In deze live training met instructeur leren deelnemers Alexio te gebruiken om verschillende berekeningsraamwerken met opslagsystemen te overbruggen en op een efficiënte manier multipetabyte schaalgegevens te beheren terwijl ze een Alluxio-toepassing maken Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Ontwikkel een applicatie met Alluxio Verbind big data-systemen en applicaties met behoud van één naamruimte Haal op efficiënte wijze waarde uit big data in elk opslagformaat Verbeter de prestaties van de workloads Implementeer en beheer Alluxio standalone of geclusterd Publiek Data scientist Ontwikkelaar Systeem administrator Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
Big data-analyse omvat het proces van het onderzoeken van grote hoeveelheden gevarieerde datasets om correlaties, verborgen patronen en andere nuttige inzichten bloot te leggen De gezondheidsindustrie heeft enorme hoeveelheden complexe heterogene medische en klinische gegevens Het toepassen van big data-analyse op gezondheidsgegevens biedt enorm veel potentieel om inzichten te verkrijgen voor het verbeteren van de levering van gezondheidszorg De enorme omvang van deze datasets vormt echter een grote uitdaging voor analyses en praktische toepassingen in een klinische omgeving In deze live training (op afstand) met instructor leren deelnemers hoe ze big data-analyse in gezondheid kunnen uitvoeren terwijl ze een reeks handson-oefeningen doorlopen Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Analysehulpmiddelen voor big data installeren en configureren, zoals Hadoop MapReduce en Spark Begrijp de kenmerken van medische gegevens Big Data-technieken toepassen om met medische gegevens om te gaan Bestudeer big data-systemen en algoritmen in de context van gezondheidstoepassingen Publiek ontwikkelaars Data-wetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen Notitie Om een aangepaste training aan te vragen voor deze cursus, neem dan contact met ons op om dit te regelen .
Een groot aantal echte wereldproblemen kan worden beschreven in termen van grafieken Bijvoorbeeld de webgrafiek, de sociale netwerkgrafiek, de treinnetwerkgrafiek en de taalgrafiek Deze grafieken zijn over het algemeen extreem groot; de verwerking ervan vereist een gespecialiseerde set van tools en processen Deze tools en processen kunnen worden aangeduid als Graph Computing (ook bekend als Graph Analytics) Tijdens deze live training met instructeur leren deelnemers over het technologische aanbod en de implementatiebenaderingen voor het verwerken van grafiekgegevens Het doel is om realworld-objecten, hun kenmerken en relaties te identificeren, vervolgens deze relaties te modelleren en ze als gegevens te verwerken met behulp van een grafische computing-aanpak We beginnen met een breed overzicht en beperken ons tot specifieke tools terwijl we een reeks casestudy's, handsonoefeningen en live-implementaties doorlopen Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Begrijp hoe grafiekgegevens worden behouden en doorlopen Selecteer het beste raamwerk voor een bepaalde taak (van grafiedatabases tot kaders voor batchverwerking) Implementeer Hadoop, Spark, GraphX en Pregel voor het tegelijkertijd uitvoeren van graafcomputers op veel verschillende machines Bekijk realworld big data-problemen in termen van grafieken, processen en traversalen Publiek ontwikkelaars Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
Hortonworks Data Platform is een opensource Apache Hadoop-ondersteuningsplatform dat een stabiele basis biedt voor het ontwikkelen van big data-oplossingen op het Apache Hadoop-ecosysteem Deze instructieve live training introduceert Hortonworks en wandelt deelnemers door de inzet van de Spark + Hadoop-oplossing Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Gebruik Hortonworks om Hadoop betrouwbaar op grote schaal te gebruiken Verenig Hadoop's beveiligings-, besturings- en bewerkingsmogelijkheden met Spark's agile analytische workflows Gebruik Hortonworks om elk onderdeel van een Spark-project te onderzoeken, te valideren, te certificeren en te ondersteunen Verwerk verschillende soorten gegevens, waaronder gestructureerd, ongestructureerd, in beweging en onrustig Publiek Hadoop-beheerders Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
Stream Processing verwijst naar de realtime verwerking van "data in beweging", dat wil zeggen, het uitvoeren van berekeningen op data terwijl deze wordt ontvangen Dergelijke gegevens worden gelezen als continue streams van gegevensbronnen zoals sensorgebeurtenissen, website-gebruikersactiviteiten, financiële transacties, creditcard-swipes, klikstreams, etc Stream Processing-frameworks zijn in staat om grote hoeveelheden inkomende gegevens te lezen en vrijwel direct waardevolle inzichten te leveren In deze live training met instructor (op locatie of op afstand) leren deelnemers verschillende Stream Processing-frameworks in te stellen en te integreren met bestaande big data-opslagsystemen en gerelateerde softwaretoepassingen 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 Proces van gegevens continu, gelijktijdig en op record-gebaseerde manier Integreer Stream Processing-oplossingen met bestaande databases, datawarehouses, datameren, enz Integratie van de meest geschikte stream-processing-bibliotheek met bedrijfsapplicaties en microservices Publiek ontwikkelaars Software architecten Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen Notes Om een aangepaste training aan te vragen voor deze cursus, neem dan contact met ons op om dit te regelen .
Magellan is een opensource gedistribueerde uitvoeringsengine voor georuimtelijke analyses van big data Het wordt bovenop Apache Spark geïmplementeerd en breidt Spark SQL uit en biedt een relationele abstractie voor georuimtelijke analyses Deze instructieve live training introduceert de concepten en benaderingen voor het implementeren van geospaciale analyses en leidt deelnemers door het maken van een voorspellende analysetoepassing met Magellan on Spark Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Efficiënt query's, parseren en samenvoegen van georuimtelijke datasets op schaal Geospatiale gegevens implementeren in toepassingen voor bedrijfsinformatie en voorspellende analyse Gebruik ruimtelijke context om de mogelijkheden van mobiele apparaten, sensoren, logboeken en wearables uit te breiden Publiek Applicatie-ontwikkelaars Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
Apache Spark's learning curve is slowly increasing at the begining, it needs a lot of effort to get the first return. This course aims to jump through the first tough part. After taking this course the participants will understand the basics of Apache Spark , they will clearly differentiate RDD from DataFrame, they will learn Python and Scala API, they will understand executors and tasks, etc. Also following the best practices, this course strongly focuses on cloud deployment, Databricks and AWS. The students will also understand the differences between AWS EMR and AWS Glue, one of the lastest Spark service of AWS.
DOELSTELLING: Deze cursus introduceert Apache Spark De studenten zullen leren hoe Spark past in het Big Data-ecosysteem en hoe Spark kan worden gebruikt voor data-analyse De cursus behandelt Sparkshell voor interactieve data-analyse, Spark-internals, Spark-API's, Spark SQL, Spark-streaming en machine learning en graphX PUBLIEK : Ontwikkelaars / gegevensanalisten .
Python is een programmeertaal op hoog niveau die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en codele leesbaarheid Spark is een gegevensverwerkingsengine die wordt gebruikt voor het opvragen, analyseren en transformeren van big data Met PySpark kunnen gebruikers Spark met Python verbinden In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze Python en Spark samen kunnen gebruiken om big data te analyseren terwijl ze aan handsonoefeningen werken Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Leer hoe u Spark met Python kunt gebruiken om Big Data te analyseren Werk aan oefeningen die de omstandigheden in de echte wereld nabootsen Gebruik verschillende hulpmiddelen en technieken voor big data-analyse met PySpark Publiek ontwikkelaars IT-professionals Data-wetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
Spark SQL is de module van Apache Spark voor het werken met gestructureerde en ongestructureerde gegevens Spark SQL biedt informatie over de structuur van de gegevens en de berekening die wordt uitgevoerd Deze informatie kan worden gebruikt om optimalisaties uit te voeren Twee veelgebruikte toepassingen voor Spark SQL zijn: om SQL-query's uit te voeren om gegevens te lezen van een bestaande Hive-installatie In deze live training met instructor (op locatie of op afstand) leren deelnemers verschillende soorten gegevenssets te analyseren met behulp van Spark SQL Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Installeer en configureer Spark SQL Voer gegevensanalyse uit met behulp van Spark SQL Query-gegevenssets in verschillende indelingen Gegevens en queryresultaten visualiseren Publiek Data-analisten Datawetenschappers Gegevensingenieurs Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen Notes Om een aangepaste training aan te vragen voor deze cursus, neem dan contact met ons op om dit te regelen .
MLlib is Spark's machine learning (ML) -bibliotheek Het doel is om praktisch machine learning schaalbaar en gemakkelijk te maken Het bestaat uit gemeenschappelijke leeralgoritmen en hulpprogramma's, waaronder classificatie, regressie, clustering, collaboratieve filtering, reductie van dimensies, evenals lagere niveau-optimalisatieprimitieven en pipeline-API's van hoger niveau Het verdeelt in twee pakketten: sparkmllib bevat de originele API bovenop RDD's sparkml biedt een API voor hoger niveau die is gebouwd bovenop DataFrames voor het samenstellen van ML-pipelines Publiek Deze cursus is bedoeld voor technici en ontwikkelaars die een ingebouwde machinebibliotheek voor Apache Spark willen gebruiken .
.jpg "food and drug administration (fda)")
.png "procter & gamble (p&g)")
