Van Gegevens naar Besluit met Big Data en Predictieve Analytiek Training Cursus

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor datascientists en ingenieurs op intermediair niveau die Google Colab en Apache Spark willen gebruiken voor big data verwerking en analyse.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Een big data omgeving instellen met behulp van Google Colab en Spark.
• Grote datasets efficiënt verwerken en analyseren met Apache Spark.
• Big data visualiseren in een samenwerkingsomgeving.
• Apache Spark integreren met cloudgebaseerde hulpmiddelen.

Big data analytics betreft het proces om grote hoeveelheden variërende datasets te onderzoeken om correlaties, verborgen patronen en andere nuttige inzichten aan het licht te brengen.

De gezondheidssector heeft enorme hoeveelheden complexe, heterogene medische en klinische data. De toepassing van big data analytics op gezondheidsdata biedt enorm potentieel voor het afleiden van inzichten die de zorgverlening kunnen verbeteren. Echter, de omvang van deze datasets presenteert grote uitdagingen bij analyses en praktische toepassingen in een klinische omgeving.

In deze door een instructeur geleide, live training (op afstand), leren de deelnemers hoe ze big data analytics in de gezondheidszorg kunnen uitvoeren terwijl ze stap voor stap meedoen aan een serie hands-on oefeningen in de live-lab.

Tegen het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Big data analytics tools zoals Hadoop MapReduce en Spark te installeren en configureren
• De kenmerken van medische data te begrijpen
• Big data technieken toe te passen op medische data
• Big data systemen en algoritmen in het licht van gezondheidsapplicaties te bestuderen

Publiek

• Ontwikkelaars
• Data wetenschappers

Vorm van de cursus

• Een deel college, een deel discussie, oefeningen en veel hands-on praktijk.

Opmerking

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om het in te richten.

• Begrijp het belang van ethiek in de ontwikkeling en implementatie van AI.

• Leer hoe je ethische risico's die met AI gepaard gaan kunt identificeren en verminderen.

• Verkrijg inzicht in regelgevende en compliancevereisten.

• Ontwikkel strategieën om een ethische AI-cultuur binnen je organisatie te bevorderen.

Cursusopzet

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor op maat gemaakte training voor deze cursus, neem contact met ons op om de details te bespreken.

Deze door instructeurs geleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars op middelbaar niveau die AI-gedreven toepassingen willen bouwen met behulp van voorspellende analyse en generatieve modellen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De fundamenten van voorspellende AI en generatieve modellen begrijpen.
• AI-gedreven hulpmiddelen gebruiken voor voorspellende codering, voorspelling en automatisering.
• LLMs (Large Language Models) en transformers implementeren voor tekst- en codegeneratie.
• Toepassen van tijdreeksvoorspelling en AI-gebaseerde aanbevelingen.
• AI-modellen ontwikkelen en afstellen voor praktische toepassingen.
• Ethische overwegingen en beste praktijken evalueren bij het inzetten van AI.

Dit instructeur-led live training in Nederland (online of on-site) is gericht op systeembeheerders die willen leren hoe ze Hadoop-clusters binnen hun organisatie kunnen instellen, implementeren en beheren.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Apache Hadoop te installeren en configureren.
• De vier belangrijkste componenten in het Hadoop-ecosysteem te begrijpen: HDFS, MapReduce, YARN en Hadoop Common.
• Hadoop Distributed File System (HDFS) te gebruiken om een cluster te schalen naar honderden of duizenden knooppunten.  
• HDFS in te stellen als opslagengine voor on-premise Spark-implementaties.
• Spark in te stellen om alternatieve opslagoplossingen zoals Amazon S3 en NoSQL-databasesystemen zoals Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc. te benaderen.
• Beheerders taken uit te voeren zoals provisioning, management, monitoring en beveiliging van een Apache Hadoop-cluster.

Deze door instructeurs geleide, live training op Nederland (online of ter plekke) is bedoeld voor IT-professionals op beginniveau die de basisprincipes van Predictive AI willen begrijpen.

Na het volgen van deze training kunnen deelnemers:

• De kernbegrippen van Predictive AI en hun toepassingen begrijpen.
• Gegevens verzamelen, opschonen en voorbereiden voor voorspellende analyse.
• Gegevens verkennen en visualiseren om inzichten te ontdekken.
• Basisstatistische modellen bouwen om voorspellingen te doen.
• De prestaties van voorspellende modellen evalueren.
• Predictive AI-concepten toepassen op real-world scenario's.

In deze door de instructeur geleide live training in Nederland (op locatie of op afstand) zullen de deelnemers leren hoe ze verschillende Stream Processing frameworks kunnen instellen en integreren met bestaande big data-opslagsystemen en gerelateerde softwaretoepassingen en microservices.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Verschillende Stream Processing frameworks, zoals Spark Streaming en Kafka Streaming, te installeren en configureren.
• Het meest geschikte framework voor de klus te begrijpen en selecteren.
• Data continu, gelijktijdig en record per record te verwerken.
• Stream Processing-oplossingen te integreren met bestaande databases, data warehouses, data lakes, etc.
• De meest geschikte stream processing-bibliotheek te integreren met enterprise-toepassingen en microservices.

Deze door een instructeur gegeven live training (online of op locatie) is gericht op DevOps-professionals op intermediair niveau die voorspellende AI willen integreren in hun DevOps-praktijken.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Voorspellende analytische modellen te implementeren om uitdagingen in de DevOps-pipeline te voorspellen en op te lossen.
• AI-aangedreven tools te gebruiken voor verbeterde monitoring en beheer.
• Machine learning technieken toe te passen om softwareleveringsworkflows te verbeteren.
• AI-strategieën te ontwerpen voor proactief probleemoplossing en optimalisatie.
• De ethische overwegingen bij het gebruik van AI in DevOps te navigeren.

This training provides a practical introduction to building scalable data processing and Machine Learning workflows using PySpark. Participants learn how Apache Spark operates within modern Big Data ecosystems and how to efficiently process large datasets using distributed computing principles.

Deze instructeur-geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op data scientists die de SMACK stack willen gebruiken om data processing platforms voor big data-oplossingen te bouwen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Een data pipeline architectuur voor big data implementeren.
• Een cluster-infrastructuur met Apache Mesos en Docker ontwikkelen.
• Data analyseren met Spark en Scala.
• Ongestructureerde data beheren met Apache Cassandra.

Dit instructeur-geloodste live-training in Nederland (online of on-site) is bedoeld voor ingenieurs die Apache Spark willen instellen en implementeren voor het verwerken van zeer grote hoeveelheden gegevens.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Apache Spark te installeren en configureren.
• Zeer grote gegevenssets snel te verwerken en te analyseren.
• Het verschil tussen Apache Spark en Hadoop MapReduce te begrijpen, en wanneer welk systeem gebruikt moet worden.
• Apache Spark te integreren met andere machine learning-tools.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende tot gemiddelde systeembeheerders die Spark-clusters willen implementeren, onderhouden en optimaliseren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Apache Spark in verschillende omgevingen.
• Clusterresources beheren en Spark-toepassingen bewaken.
• Optimaliseer de prestaties van Spark-clusters.
• Implementeer beveiligingsmaatregelen en zorg voor een hoge beschikbaarheid.
• Veelvoorkomende problemen met Spark opsporen en oplossen.

De leercurve van Apache Spark begint traag en stijgt langzaam in het begin, het vereist veel moeite om de eerste resultaten te behalen. Deze cursus helpt u over het eerste moeilijke deel te springen. Na het volgen van deze cursus zullen de deelnemers de basis van Apache Spark begrijpen, ze zullen RDD duidelijk van DataFrame kunnen onderscheiden, ze zullen de Python- en Scala-API leren, ze zullen executors en taken begrijpen, enzovoort. Ook door de beste praktijken te volgen, richt deze cursus zich sterk op cloud-deployments, Databricks en AWS. De studenten zullen ook de verschillen tussen AWS EMR en AWS Glue begrijpen, een van de meest recente Spark-diensten van AWS.

AANWENDINGSGEBIED:

Data Engineer, DevOps, Data Scientist

In deze door een instructeur geleide, live training in Nederland, leren deelnemers hoe ze Python en Spark samen kunnen gebruiken om big data te analyseren terwijl ze werken aan praktische oefeningen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Leer hoe u Spark kunt gebruiken met Python om Big Data te analyseren.
• Werk aan oefeningen die gevallen uit de echte wereld nabootsen.
• Gebruik verschillende tools en technieken voor big data-analyse met behulp van PySpark.

Stratio is een datacentrisch platform dat big data, AI en governance integreert in één oplossing. De Rocket- en Intelligence-modules maken snelle data-exploratie, transformatie en geavanceerde analyse mogelijk in bedrijfsumgevingen.

Deze door instructeurs geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde data-professionals die de Rocket- en Intelligence-modules in Stratio effectief willen gebruiken met PySpark, met focus op lusstructuren, gebruikersgedefinieerde functies en geavanceerde datalogica.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Te navigeren en te werken binnen het Stratio-platform met behulp van de Rocket- en Intelligence-modules.
• PySpark toe te passen in de context van data-inname, transformatie en analyse.
• Lussen en conditionele logica te gebruiken om data-workflows en feature-engineeringtaken te besturen.
• Gebruikersgedefinieerde functies (UDFs) te creëren en beheren voor herbruikbare data-operaties in PySpark.

Formaat van de cursus

• Interactieve colleges en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-laboratoriumomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Voor het aanvragen van een aangepaste training voor deze cursus, neem dan contact met ons op om dit te regelen.