Databricks och PySpark för Data Engineering Träningskurs

Denna liveutbildning inom Sverige behandlar maskininlärning med Azure Databricks för finans, med fokus på att bygga, utvärdera och distribuera modeller. Deltagarna lär sig att använda MLflow, integrera modeller i skalbara pipelines och tillämpa ML för att upptäcka anomalier och förutsäga trender i reglerade miljöer.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktas till dataanalytiker och utvecklare som vill konfigurera, distribuera och hantera dataanalytlösningar med hjälp av Databricks.

När denna utbildning är avslutad kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera och ställa in Databricks.
• Förstå hur Databricks och Apache Spark samverkar.
• Lära sig hur man laddar och transformerar data i Databricks.

Den här femdagars intensiva kursen i Sverige hjälper medelnivåteknikledare att migrera lagrade procedurer till Databricks Lakehouse. Med hjälp av praktiska laborationer kommer du att behärska Spark, Delta Lake och Unity Catalog för att bygga optimerade, sluttillslut-pipelines för modern dataengineering.

Denna instruktörsledda Databricks-utbildning i Sverige ger finansiella specialister praktiska färdigheter inom datanalys, visualisering och samarbete. Lär dig att rensa finansiella data, bygga KPI-dashboards och optimera frågor för realtidsrapportering och prestandatrasering.

Denna utbildning ger en praktisk introduktion till att bygga skalbara dataprocesserings- och maskininlärningsflöden med hjälp av PySpark. Deltagarna lär sig hur Apache Spark fungerar inom moderna Big Data-miljöer och hur man effektivt bearbetar stora datamängder med hjälp av principer för distribuerad beräkning.

Den här praktiska kursen på tre dagar fokuserar på att bygga och optimera effektiva datahanteringsprocesser med PySpark, Pandas och Polars i Kubernetes-baserade miljöer.

Deltagarna får en praktisk förståelse för hur Spark-applikationer exekveras på Kubernetes och hur beslutsfattande på applikationsnivå påverkar prestanda, skalbarhet, resursanvändning och kostnader. Kursen täcker centrala optimeringsområden, såsom executor-storlek, minnesallokering, dynamisk allokering, partitioneringsstrategier, shuffle-beteende, småfilproblem och effektiv Parquet-hantering.

Kursen tar också upp vanliga utmaningar vid arbete med Pandas, inklusive minnesbegränsningar och minnesbristfel, och presenterar Polars som ett högeffektivt alternativ för specifika datahanteringsprocesser. Genom praktiska övningar kommer deltagarna att diagnostisera prestanda- och minnesproblem, jämföra olika konfigurationsstrategier och tillämpa optimeringstekniker på realistiska ETL- och maskinlärnings_scenarioer.

Tonen i kursen är inriktad på praktiskt beslutsfattande: att förstå hur man identifierar flaskhalsar, väljer rätt verktyg, konfigurerar Spark effektivt och balanserar prestanda med infrastrukturresursanvändning och kostnad.

I denna handledarledade, levande utbildning i Sverige, lär sig deltagarna hur man använder Python och Spark tillsammans för att analysera Big Data genom att arbeta med praktiska övningar.

Utbildningen avslutas med att deltagarna kan:

• Använda Spark med Python för att analysera Big Data.
• Arbeta med övningar som efterliknar verkliga scenarier.
• Använda olika verktyg och tekniker för Big Data-analys med PySpark.

Denna instruktörsgenomförda liveutbildning i Sverige täcker Stratio-plattformen med fokus på Rocket- och Intelligence-modulerna med PySpark. Deltagarna kommer att behärska datainläsning, transformation och avancerad analys samt förskaffa praktiska färdigheter i loopar, UDF:er och företagsdataflöden.