Azure Data Lake Storage Gen2 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.

Apache Hadoop is het meest populaire framework voor verwerking op clusters van servers. In deze drie (optioneel, vier) dagen cursus leren deelnemers over de zakelijke voordelen en gebruiksscenario’s voor Hadoop en zijn ecosystem, hoe ze een clusterimplementatie en groei moeten plannen, hoe ze Hadoop moeten installeren, onderhouden, monitoren, opsporen en optimaliseren. Ze oefenen ook met bulk gegevenslading in een cluster, raken vertrouwd met verschillende Hadoop-distributies en oefenen met het installeren en beheren van Hadoop-ecosysteemtools. De cursus sluit af met een discussie over het beveiligen van een cluster met Kerberos.

“…De materialen waren zeer goed voorbereid en gedetailleerd. Het Lab was zeer nuttig en goed georganiseerd” — Andrew Nguyen, Principal Integration DW Engineer, Microsoft Online Advertising

Aanwezigheid

Hadoop beheerders

Formaat

College en hands-on labo’s, ongeveer 60% college, 40% labo’s.

Apache NiFi is een open-source, op stromen gebaseerd platform voor gegevensintegratie en -verwerking. Het stelt automatische, real-time dataverzending, transformatie en systeemediatie tussen verschillende systemen mogelijk, met een webinterface en fijnmazige controle.

Dit instructeurgeleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op beheerders en ingenieurs van middelbare niveau die willen implementeren, beheren, beveiligen en optimaliseren van NiFi-dataflows in productieomgevingen.

Na het volgen van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Apache NiFi-clusters installeren, configureren en onderhouden.
• Dataflows van verschillende bronnen en doelen ontwerpen en beheren.
• Flow-automatisering, -routering en -transformatielogica implementeren.
• Prestaties optimaliseren, bewerkingen monitoren en problemen oplossen.

Format van de cursus

• Interactieve lezing met discussie over echte architectuur.
• Praktijkopdrachten: bouwen, implementeren en beheren van flows.
• Scenario-gebaseerde oefeningen in een live-labomgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u ons contacteren om de details te bespreken.

In deze door een instructeur geleide, live training in Nederland leren deelnemers de basisprincipes van flow-based programmeren terwijl ze een aantal demo-extensies, componenten en processors ontwikkelen met behulp van Apache NiFi.

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

• Begrijp de architectuur en dataflowconcepten van NiFi.
• Ontwikkel extensies met behulp van NiFi en API's van derden.
• Op maat ontwikkelen van hun eigen Apache Nifi processor.
• Neem real-time gegevens op en verwerk ze uit ongelijksoortige en ongebruikelijke bestandsindelingen en gegevensbronnen.

Deze training biedt een praktische introductie tot het opzetten van schaalbare dataprocessen en Machine Learning-werkstromen met PySpark. Deelnemers leren hoe Apache Spark functioneert binnen moderne Big Data-ecosystemen en hoe ze grote datasets efficiënt kunnen verwerken met behulp van principes van gedistribueerde computing.

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

DOEL:

Dit cursus zal Apache Spark introduceren. De deelnemers zullen leren hoe Spark past in het Big Data-ecosysteem en hoe ze Spark kunnen gebruiken voor data-analyse. Het cursus behandelt de Spark-shell voor interactieve data-analyse, Spark-internals, Spark-API's, Spark SQL, Spark-streaming, machine learning en GraphX.

DOELGROEP :

Ontwikkelaars / Data-analisten

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en -ontwikkelaars die Spark NLP, gebouwd op Apache Spark, willen gebruiken om tekstverwerkingsmodellen en pijplijnen in natuurlijke taal te ontwikkelen, implementeren en schalen.

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

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om NLP-pijplijnen te gaan bouwen met Spark NLP.
• Krijg inzicht in de functies, architectuur en voordelen van het gebruik van Spark NLP.
• Gebruik de vooraf getrainde modellen die beschikbaar zijn in Spark NLP om tekstverwerking te implementeren.
• Leer hoe u modellen Spark NLP bouwt, traint en schaalt voor projecten van productiekwaliteit.
• Pas classificatie-, inferentie- en sentimentanalyse toe op real-world gebruiksscenario's (klinische gegevens, inzichten in klantgedrag, enz.).

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.

Deze live training in Nederland onder leiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars die Spark, Hadoop en Python willen gebruiken en integreren om grote en complexe datasets te verwerken, analyseren en transformeren.

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

• Zet de benodigde omgeving in om te beginnen met het verwerken van big data met Spark, Hadoop en Python.
• Krijg inzicht in de functies, kernonderdelen en architectuur van Spark en Hadoop.
• Leer hoe u Spark, Hadoop en Python kunt integreren voor de verwerking van big data.
• Verken de tools in het Spark-ecosysteem (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka en Flume).
• Bouw gezamenlijke filteraanbevelingssystemen die vergelijkbaar zijn met Netflix, YouTube, Amazon, Spotify en Google.
• Gebruik Apache Mahout om machine learning-algoritmen te schalen.

Spark SQL is het module van Apache Spark voor werken met gestructureerde en ongestructureerde gegevens. Spark SQL biedt informatie over de structuur van de gegevens en de uitgevoerde berekeningen. Deze informatie kan worden gebruikt om optimalisaties door te voeren. Twee veelvoorkomende toepassingen voor Spark SQL zijn:
- om SQL-query's uit te voeren.
- om gegevens te lezen van een bestaande Hive-installatie.

Tijdens deze trainer-led, live training (op locatie of online), zullen de deelnemers leren hoe ze verschillende soorten datasets kunnen analyseren met Spark SQL.

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

• Spark SQL te installeren en te configureren.
• Gegevensanalyse uit te voeren met Spark SQL.
• Datasets in verschillende formaten op te vragen.
• Gegevens en queryresultaten te visualiseren.

Cursusopzet

• Interactieve les en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Het uitvoeren van implementaties in een live-lab omgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om de details te bespreken.

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.