Cursusaanbod
Inleiding
Wat is big data?
Overzicht van Spark
Overzicht van Python
Overzicht van PySpark
- Het verdelen van data met behulp van het Resilient Distributed Datasets-framework
- Het verdelen van berekeningen via Spark API-operators
Python configureren voor gebruik met Spark
PySpark instellen
Gebruik van Amazon Web Services (AWS) EC2-instanties voor Spark
Databricks instellen
Het opzetten van een AWS EMR-cluster
Basisbeginselen van Python-programmeren leren
- Aan de slag met Python
- Het gebruiken van Jupyter Notebook
- Variabelen en eenvoudige datatypen hanteren
- Met lijsten werken
- If-statements gebruiken
- Gebruikersinvoer verwerken
- While-lussen toepassen
- Functies implementeren
- Klassen hanteren
- Met bestanden en uitzonderingen werken
- Aan de slag met projecten, data en API’s
Basisbeginselen van Spark DataFrames leren
- Aan de slag met Spark DataFrames
- De basisoperaties in Spark toepassen
- Groupby- en aggregatiebewerkingen gebruiken
- Het werken met tijdstempels en datums
Oefening: Werken aan een project met Spark DataFrames
Inleiding tot machine learning met MLlib
Machine learning toepassen met MLlib, Spark en Python
Regressie begrijpen
- De theorie achter lineaire regressie leren
- Een code schrijven voor regressie-evaluatie
- Oefening: Lineaire regressie in de praktijk toepassen
- De theorie achter logistische regressie begrijpen
- Een code implementeren voor logistische regressie
- Oefening: Logistische regressie in de praktijk uitvoeren
Random Forests en beslissingsbomen leren kennen
- De theorie achter boomgebaseerde methodes begrijpen
- Beslissingsbomen en Random Forest-codes implementeren
- Oefening: Klassificatie met Random Forest in de praktijk toepassen
K-means clustering leren gebruiken
- De theorie achter K-means clustering begrijpen
- Een code implementeren voor K-means clustering
- Oefening: Clustering in de praktijk toepassen
Aan de slag met aanbevelingssystemen
Natuurlijke taalverwerking implementeren
- Wat is natuurlijke taalverwerking (NLP)?
- Overzicht van NLP-hulpmiddelen
- Oefening: Natuurlijke taalverwerking in de praktijk toepassen
Streaming met Spark en Python
- Wat is streaming met Spark?
- Oefening: Spark Streaming in de praktijk uitvoeren
Afsluitende opmerkingen
Vereisten
- Basiskennis van programmeren
Doelgroep
- Ontwikkelaars
- IT-professionals
- Datawetenschappers
Aangepaste bedrijfsopleiding
Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.
- Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
- Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
- Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.
Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 4800 € + BTW*
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
Reviews (6)
Ik vond het fijn dat het praktisch was. Ik hield ervan om de theoretische kennis toe te passen met praktijkvoorbeelden.
Aurelia-Adriana - Allianz Services Romania
Cursus - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Automatisch vertaald
De curs ging over een reeks zeer complexe en onderling verbonden onderwerpen, waar Pablo diepgaande expertise in heeft. Soms gingen nuances verloren bij de communicatie en/of vanwege tijdsdruk, waardoor de verwachtingen mogelijk niet helemaal werden ingehouden. Er waren ook enkele UHG/Azure Databricks instellingsproblemen, maar Pablo en UHG losten deze snel op zodra ze duidelijk werden - dit toonde volgens mij een hoge graad van begrip en professionaliteit tussen UHG en Pablo,
Michael Monks - Tech NorthWest Skillnet
Cursus - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Automatisch vertaald
Persoonlijke aandacht.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Cursus - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Automatisch vertaald
Praktijkgericht onderwijs..
Abraham Thomas - PPL
Cursus - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Automatisch vertaald
De lessen werden gegeven in een Jupyter notebook. De onderwerpen waren gestructureerd met een logische volgorde en hielpen natuurlijk bij het ontwikkelen van de sessie, van de eenvoudigere delen naar de complexere. Ik ben al een gevorderd Python-gebruiker met een achtergrond in Machine Learning, dus vond ik het cursus makkelijker te volgen dan mogelijk sommige van mijn klasgenoten die de opleiding hebben gevolgd. Ik waardeer dat enkele van de meest elementaire concepten werden overgeslagen en dat hij zich richtte op de belangrijkste zaken.
Angela DeLaMora - ADT, LLC
Cursus - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Automatisch vertaald
oefeningstaken
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Cursus - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Automatisch vertaald
