Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators Träningskurs

I denna instruktörsledda, liveträning i Sverige kommer deltagarna att lära sig hur man använder Python och Spark tillsammans för att analysera big data medan de arbetar med praktiska övningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Lär dig hur du använder Spark med Python för att analysera Big Data.
• Arbeta med övningar som efterliknar verkliga fall.
• Använda olika verktyg och tekniker för analys av stora datamängder med hjälp av PySpark.

I denna instruktörsledda, liveträning i Sverige kommer deltagarna att lära sig om teknikerbjudandena och implementeringsmetoderna för bearbetning av grafdata. Målet är att identifiera verkliga objekt, deras egenskaper och relationer, sedan modellera dessa relationer och bearbeta dem som data med hjälp av en Graph Computing (även känd som Graph Analytics) metod. Vi börjar med en bred översikt och begränsar oss till specifika verktyg när vi går igenom en serie fallstudier, praktiska övningar och live-distributioner.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå hur diagramdata bevaras och gås igenom.
• Välj det bästa ramverket för en viss uppgift (från grafdatabaser till ramverk för batchbearbetning).
• Implementera Hadoop, Spark, GraphX och Pregel för att utföra grafberäkning på många datorer parallellt.
• Se verkliga big data-problem i form av grafer, processer och traverser.

Den här kursen är avsedd för utvecklare och datavetare som vill förstå och implementera AI i sina applikationer. Särskild uppmärksamhet ägnas åt dataanalys, distribuerad artificiell intelligens och behandling av naturligt språk.

MLlib är Sparks maskinlärningsbibliotek. Målet är att göra praktisk maskininlärning skalbar och enkel. Det består av vanliga inlärningsalgoritmer och verktyg, inklusive klassificering, regression, klustering, samarbetsfiltrering, dimensionalitetsminskning samt primitiv för optimering av lägre nivåer och API: er på högre nivå.

Den delar upp i två paket:

• spark.mllib innehåller det ursprungliga API som är byggt ovanpå RDD: er.

• spark.ml tillhandahåller API på högre nivå byggd ovanpå DataFrames för konstruktion av ML-rörledningar.

Publik

Kursen riktar sig till ingenjörer och utvecklare som vill använda ett inbyggt maskinbibliotek för Apache Spark

Big data-analys innefattar processen att undersöka stora mängder olika datauppsättningar för att avslöja korrelationer, dolda mönster och andra användbara insikter.

Hälsoindustrin har enorma mängder komplexa heterogena medicinska och kliniska data. Att tillämpa big data-analyser på hälsodata ger en stor potential att få insikter för att förbättra leveransen av sjukvård. Emellertid innebär enorma mängder av dessa datamängder stora utmaningar i analyser och praktiska tillämpningar i en klinisk miljö.

I denna instruktörsledda, live-träning (fjärrkontroll) kommer deltagarna att lära sig att utföra big data-analys i hälsa när de går igenom en serie praktiska live-lab-övningar.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera big data-analysverktyg som Hadoop MapReduce och Spark
• Förstå egenskaperna för medicinsk information
• Använd big data-tekniker för att hantera medicinska data
• Studera big data system och algoritmer i samband med hälsoapplikationer

Publik

• utvecklare
• Datavetare

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning.

Notera

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till systemadministratörer som vill lära sig hur man konfigurerar, distribuerar och hanterar Hadoop kluster inom sin organisation.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Apache Hadoop.
• Förstå de fyra huvudkomponenterna i Hadoop ekosystem: HDFS, MapReduce, YARN och Hadoop Common.
• Använd Hadoop Distributed File System (HDFS) för att skala ett kluster till hundratals eller tusentals noder.
• Konfigurera HDFS för att fungera som lagringsmotor för Spark-distributioner på plats.
• Ställ in Spark för att komma åt alternativa lagringslösningar som Amazon S3 och NoSQL databassystem som Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
• Utför administrativa uppgifter som provisionering, hantering, övervakning och säkrande av ett Apache Hadoop-kluster.

I denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (på plats eller på distans) kommer deltagarna att lära sig hur man ställer in och integrerar olika Stream Processing ramverk med befintliga big data-lagringssystem och relaterade mjukvaruapplikationer och mikrotjänster.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera olika Stream Processing ramverk, som Spark Streaming och Kafka Streaming.
• Förstå och välj det mest lämpliga ramverket för jobbet.
• Bearbeta data kontinuerligt, samtidigt och på ett rekord-för-post-sätt.
• Integrera Stream Processing lösningar med befintliga databaser, datalager, datasjöar etc.
• Integrera det mest lämpliga strömbehandlingsbiblioteket med företagsapplikationer och mikrotjänster.

Magellan är en öppen källkod distribuerad exekutionsmotor för geospatiell analys av stora data. Genomförd ovanför Apache Spark utökar den Spark SQL och ger en relativ abstraktion för geospatiell analys.

Denna instruktörledda, levande träning introducerar begrepp och metoder för genomförande av geospatiell analys och vandrar deltagarna genom skapandet av en förutsägande analysansökan med Magellan på Spark.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Effektivt fråga, parsa och ansluta geospatiala dataset i skala
• Genomförande av geospatiala data i företagsintelligens och prediktiva analysapplikationer
• Använd rymdkontext för att utöka kapaciteten hos mobila enheter, sensorer, loggar och bärbara enheter

Format för kursen

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och övningar.
• Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare som vill utföra big data-analyser med Apache Spark i sina .NET-applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Apache Spark.
• Förstå hur .NET implementerar Spark API:er så att de kan nås från en .NET-applikation.
• Utveckla databehandlingsapplikationer med C# eller F#, som kan hantera datamängder vars storlek mäts i terabyte och pedabyte.
• Utveckla maskininlärningsfunktioner för en .NET-applikation med Apache Spark-funktioner.
• Utför explorativ analys med hjälp av SQL frågor om stora datamängder.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill använda SMACK-stacken för att bygga databehandlingsplattformar för big data-lösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera en datapipeline-arkitektur för bearbetning av big data.
• Utveckla en klusterinfrastruktur med Apache Mesos och Docker.
• Analysera data med Spark och Scala.
• Hantera ostrukturerad data med Apache Cassandra.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer som vill sätta upp och distribuera Apache Spark system för att bearbeta mycket stora mängder data.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Apache Spark.
• Bearbeta och analysera snabbt mycket stora datamängder.
• Förstå skillnaden mellan Apache Spark och Hadoop MapReduce och när du ska använda vilken.
• Integrera Apache Spark med andra verktyg för maskininlärning.

Den här instruktörsledda, liveutbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till systemadministratörer på nybörjar- till mellannivå som vill distribuera, underhålla och optimera Spark-kluster.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Apache Spark i olika miljöer.
• Hantera klusterresurser och övervaka Spark-program.
• Optimera prestanda för Spark-kluster.
• Implementera säkerhetsåtgärder och säkerställ hög tillgänglighet.
• Felsöka och felsöka vanliga Spark-problem.

Apache Spark inlärningskurva ökar långsamt i början, det krävs mycket ansträngning för att få den första returen. Denna kurs syftar till att hoppa igenom den första tuffa delen. Efter att ha tagit den här kursen kommer deltagarna att förstå grunderna i Apache Spark , de kommer tydligt att differentiera RDD från DataFrame, de kommer att lära sig Python och Scala API, de kommer att förstå exekutörer och uppgifter, osv. Genom att följa bästa praxis fokuserar den här kursen starkt på molnutsättning, Databricks och AWS. Studenterna kommer också att förstå skillnaderna mellan AWS EMR och AWS Glue, en av de senaste Spark-tjänsterna i AWS.

PUBLIK:

Data Engineer, DevOps , Data Scientist

MÅL:

Denna kurs kommer att introducera Apache Spark . Studenterna kommer att lära sig hur Spark passar in i Big Data ekosystemet och hur man använder Spark för dataanalys. Kursen täcker gnisterskal för interaktiv dataanalys, gnistinternaler, gnist-API: er, gnist SQL , gnistrströmning, och maskininlärning och grafX.

PRIS:

Utvecklare / dataanalytiker

Den här instruktörsledda, live-utbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till dataforskare och utvecklare som vill använda Spark NLP, byggd ovanpå Apache Spark, för att utveckla, implementera och skala modeller och pipelines för textbearbetning på naturligt språk.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja bygga NLP-pipelines med Spark NLP.
• Förstå funktionerna, arkitekturen och fördelarna med att använda Spark NLP.
• Använd de förtränade modellerna som är tillgängliga i Spark NLP för att implementera textbearbetning.
• Lär dig hur du skapar, tränar och skalar Spark NLP modeller för projekt i produktionsklass.
• Tillämpa klassificering, slutsatsdragning och attitydanalys på verkliga användningsfall (kliniska data, insikter om kundbeteende osv.).