Talend Big Data Integration 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.

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.

Kursen riktar sig till IT-specialister som söker en lösning för att lagra och bearbeta stora datamängder i en distribuerad systemmiljö

Kursmål:

Förvärva kunskap om Hadoop klusteradministration

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, live utbildning på plats eller via fjärranslutning, kommer deltagarna att lära sig hur man sätter upp och integrerar olika Stream Processing-ramverk med befintliga stora datalagringssystem och relaterade programvaruapplikationer och mikro-tjänster.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera olika Stream Processing-ramverk, såsom Spark Streaming och Kafka Streaming.
• Förstå och välja det mest lämpliga ramverket för uppgiften.
• Processera data kontinuerligt, samtidigt och på ett post-för-post-sätt.
• Integrera Stream Processing-lösningar med befintliga databaser, datawarehouses, datalager, etc.
• Integrera den mest lämpliga stream processing-biblioteket med företagsapplikationer och mikro-tjänster.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill använda SMACK-stacken för att bygga datahanteringsplattformar för lösningar för stora mängder data.

Efter avslutad träning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera en datapipelinearkitektur för bearbetning av stora mängder data.
• Utveckla en klusterinfrastruktur med Apache Mesos och Docker.
• Analysera data med Spark och Scala.
• Hantera ostrukturerade 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 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

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.).

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.

Spark SQL är Apache Spark modul för att arbeta med strukturerad och ostrukturerad data. Spark SQL ger information om datastrukturen och beräkningen som utförs. Denna information kan användas för att utföra optimeringar. Två vanliga användningar för Spark SQL är:
- för att köra SQL frågor.
- att läsa data från en befintlig Hive installation.

I denna instruktörsledda, liveträning (på plats eller fjärrkontroll) kommer deltagarna att lära sig att analysera olika typer av datamängder med Spark SQL .

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Spark SQL .
• Utför dataanalys med hjälp av Spark SQL .
• Frågeställningar i olika format.
• Visualisera data och sökresultat.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Massor av övningar och träning.
• Praktisk implementering i en levande lab-miljö.

Alternativ för kursanpassning

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

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.