Apache Spark Grundläggande Träningskurs

Denna instruktörsledda, liveutbildning på plats (online eller på plats) riktar sig till datavetare och ingenjörer på mellannivå som vill använda Google Colab och Apache Spark för bearbetning och analys av stora datamängder.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Sätt upp en miljö för stora datamängder med hjälp av Google Colab och Spark.
• Bearbeta och analysera stora datamängder effektivt med Apache Spark.
• Visualisera stora datamängder i en samarbetsmiljö.
• Integrera Apache Spark med molnbaserade verktyg.

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 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 Sparks inlärningskurva stiger långsamt i början och kräver mycket ansträngning för att få den första återbetalningen. Denna kurs syftar till att hoppa över den första svåra delen. Efter att ha gått den här kursen kommer deltagarna att förstå grunderna i Apache Spark, de kommer tydligt att skilja mellan RDD och DataFrame, de kommer att lära sig Python och Scala API, de kommer att förstå executors och tasks, etc. Kursen följer också bästa praxis och fokuserar starkt på molnplacering, Databricks och AWS. Studenterna kommer också att förstå skillnaderna mellan AWS EMR och AWS Glue, en av AWS senaste Spark-tjänster.

MÅLGRUPP:

Data Engineer, DevOps, Data Scientist

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.

Den här instruktörsledda, liveutbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare som vill använda och integrera Spark, Hadoop och Python för att bearbeta, analysera och transformera stora och komplexa datamängder.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den miljö som krävs för att börja bearbeta stordata med Spark, Hadoop och Python.
• Förstå funktionerna, kärnkomponenterna och arkitekturen i Spark och Hadoop.
• Lär dig hur du integrerar Spark, Hadoop och Python för bearbetning av stordata.
• Utforska verktygen i Spark-ekosystemet (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka och Flume).
• Skapa rekommendationssystem för samarbetsfiltrering som liknar Netflix, YouTube, Amazon, Spotify och Google.
• Använd Apache Mahout för att skala maskininlärningsalgoritmer.

Stratio är en datacentrisk plattform som integrerar stora data, AI och styrning i en enda lösning. Dess Rocket- och Intelligence-moduler möjliggör snabb datautforskning, transformering och avancerad analys i företagsmiljöer.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till mellannivådatafagliga personer som vill använda Rocket- och Intelligence-modulerna i Stratio effektivt med PySpark, med fokus på loopstrukturer, användardefinierade funktioner och avancerad datalogi.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Navigera och arbeta inom Stratio-plattformen med Rocket- och Intelligence-modulerna.
• Använda PySpark i samband med datainsamling, transformering och analys.
• Använda loopar och villkorlig logik för att kontrollera datarutiner och funktioner för databehandling.
• Skapa och hantera användardefinierade funktioner (UDFs) för återanvändbara databehandlingsoperationer i PySpark.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on-implementering i en levande labbmiljö.

Kursanpassningsalternativ

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