Apache Spark - para treinamento de processamento de big data. Os cursos de treinamento Apache Spark ao vivo em locais e instruídos demonstram, por meio da prática prática, como o Spark se encaixa no ecossistema Big Data e como usar o Spark para análise de dados. O treinamento do Apache Spark está disponível em vários formatos, incluindo treinamento ao vivo no local e treinamento online ao vivo e interativo. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado nas instalações do cliente no Portugal ou nos centros de treinamento locais NobleProg no Portugal. O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa.
NobleProg -- Seu Provedor de Treinamento Local
Declaração de Clientes
Richard é muito calmo e metódico, com uma visão analítica - exatamente as qualidades necessárias para apresentar esse tipo de curso.
Kieran Mac Kenna
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
compartilhar diagrama de conceito e também amostra para mãos sujas
Mark Yang - FMR
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Cenários e casos aplicáveis
zhaopeng liu - Fmr
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Análise de caso
国栋 张
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
todas as partes desta sessão
Eric Han - Fmr
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Sabemos muito mais sobre todo o ambiente.
John Kidd
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
O treinador tornou a aula interessante e divertida, o que ajuda bastante com o treinamento durante todo o dia.
Ryan Speelman
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Eu acho que o treinador teve um excelente estilo de combinar humor e histórias da vida real para tornar os assuntos em mãos muito acessíveis. Eu recomendaria altamente este professor no futuro.
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Ernesto fez um ótimo trabalho explicando os conceitos de alto nível do uso do Spark e seus vários módulos.
Michael Nemerouf
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Este é um dos melhores trabalhos práticos com os cursos de programação de exercícios que já fiz.
Laura Kahn
Curso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Este é um dos treinamentos online de melhor qualidade que já fiz em minha carreira de 13 anos. Continue com o ótimo trabalho!.
Curso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Richard estava muito disposto a divagar quando queríamos fazer perguntas semi-relacionadas sobre coisas que não estavam no plano de estudos. As explicações foram claras e ele estava na frente sobre advertências em qualquer conselho que ele nos deu ..
ARM Limited
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
A VM que eu gostei muito O professor foi muito conhecedor sobre o tema, bem como outros temas, ele foi muito agradável e amigável Gostei da instalação em Dubai.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Curso: Big Data Analytics in Health
Machine Translated
tarefas de prática
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Curso: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
Ajay foi muito amigável, prestativo e também conhecedor do assunto que estava discutindo.
Biniam Guulay - ICE International Copyright Enterprise Germany GmbH
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Os exercícios de laboratório. Aplicando a teoria desde o primeiro dia nos dias subsequentes.
Dell
Curso: A Practical Introduction to Stream Processing
Machine Translated
O professor adaptou o programa de treinamento às nossas necessidades atuais.
EduBroker Sp. z o.o.
Curso: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
Fazer exercícios semelhantes de maneiras diferentes realmente ajuda a entender o que cada componente ( Hadoop / Spark, independente / cluster) pode fazer sozinho e em conjunto. Ele me deu idéias sobre como eu deveria testar meu aplicativo na minha máquina local quando desenvolvo vs quando é implantado em um cluster.
Thomas Carcaud - IT Frankfurt GmbH
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
atenção individual.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Curso: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
Conheça Spark Streaming, DataBricks e AWS RedShift
Lim Meng Tee - Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Curso: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
O conteúdo e o conhecimento.
Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Curso: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Foi muito informativo. Eu tive muita experiência com a faísca antes e até agora este curso forneceu uma boa introdução ao assunto.
Intelligent Medical Objects
Curso: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Foi ótimo entender o que está acontecendo sob o capô de Spark. Saber o que está acontecendo sob o capô ajuda a entender melhor por que seu código é ou não está fazendo o que você espera que ele faça. Muito do treinamento foi prático, o que é sempre ótimo e a seção sobre otimizações foi excepcionalmente relevante para o meu trabalho atual, o que foi bom.
Intelligent Medical Objects
Curso: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Esta é uma ótima classe! Eu mais apreciamos que Andras explica muito claramente o que é a faísca sobre, onde veio e quais problemas são capazes de resolver. Muito melhor do que outras apresentações que eu vi que apenas mergulhe em como usá-lo. Andras tem um profundo conhecimento do tema e explica coisas muito bem.
Intelligent Medical Objects
Curso: Apache Spark in the Cloud
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Os exemplos ao vivo que foram dados e mostraram os aspectos básicos da Spark.
Intelligent Medical Objects
Curso: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
1 . Balanço certo entre conceitos de alto nível e detalhes técnicos. 2. Os anciãos são muito experientes sobre o ensino. 3. Exercício
Steven Wu - Intelligent Medical Objects
Curso: Apache Spark in the Cloud
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Tendo mãos na sessão / atribuições
Poornima Chenthamarakshan - Intelligent Medical Objects
Curso: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Treinador ajustou o treinamento ligeiramente baseado no pedido da audiência, então jogue alguma luz em alguns tópicos diferentes que solicitamos
Intelligent Medical Objects
Curso: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Seu ritmo, foi ótimo. Eu amei o fato de que ele entrou na teoria também para que eu entendo por que eu faria as coisas que ele está perguntando.
Intelligent Medical Objects
Curso: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Eu acho que o treinador teve um excelente estilo de combinar humor e histórias da vida real para tornar os assuntos em mãos muito acessíveis. Eu recomendaria altamente este professor no futuro.
Curso: Spark for Developers
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Este é um dos treinamentos online de melhor qualidade que já fiz em minha carreira de 13 anos. Continue com o ótimo trabalho!.
Curso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Subcategorias Spark
Programa de curso Spark
Nome do Curso
Duração
Visão geral
Nome do Curso
Duração
Visão geral
21 horas
Python é uma linguagem de programação escalável, flexível e amplamente utilizada para ciência de dados e aprendizagem de máquina. O Spark é um motor de processamento de dados usado na pesquisa, análise e transformação de dados grandes, enquanto Hadoop é um framework de biblioteca de software para armazenamento e processamento de dados em grande escala.
Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) é dirigido a desenvolvedores que desejam usar e integrar Spark, Hadoop, e Python para processar, analisar e transformar grandes e complexos conjuntos de dados.
No final do curso, os participantes poderão:
Crie o ambiente necessário para iniciar o processamento de grandes dados com o Spark, Hadoop, e Python. Compreenda as características, os componentes essenciais e a arquitetura do Spark e Hadoop. Aprenda a integrar Spark, Hadoop, e Python para o processamento de dados grandes. Explore as ferramentas no ecossistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, e Flume). Construa sistemas de recomendação de filtragem colaborativa semelhantes a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify e Google. Use o Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizagem de máquina.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) é dirigido a desenvolvedores que desejam usar e integrar Spark, Hadoop, e Python para processar, analisar e transformar grandes e complexos conjuntos de dados.
No final do curso, os participantes poderão:
Crie o ambiente necessário para iniciar o processamento de grandes dados com o Spark, Hadoop, e Python. Compreenda as características, os componentes essenciais e a arquitetura do Spark e Hadoop. Aprenda a integrar Spark, Hadoop, e Python para o processamento de dados grandes. Explore as ferramentas no ecossistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, e Flume). Construa sistemas de recomendação de filtragem colaborativa semelhantes a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify e Google. Use o Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizagem de máquina.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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21 horas
In this instructor-led, live training in Portugal, participants will learn how to use Python and Spark together to analyze big data as they work on hands-on exercises.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
21 horas
Este é um curso de introdução ao Apache Spark, os participantes aprenderão como é que esse programa participa do ecossistema Big Data, e como utiliza-lo para analizar dados. O curso cobre Spark para analise de dados, internalidades do Spark, Spark APIs, Spark SQL, Spark Streaming, Machine Learning e graphX.
21 horas
Hortonworks Data Platform (HDP) é uma plataforma de suporte Apache Hadoop código aberto que fornece uma base estável para o desenvolvimento de soluções de Big Data no ecossistema Apache Hadoop .
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) introduz a Hortonworks Data Platform (HDP) e Hortonworks Data Platform (HDP) participantes através da implementação da solução Spark + Hadoop .
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Use o Hortonworks para executar o Hadoop maneira confiável em grande escala.
- Unifique os recursos de segurança, governança e operações do Hadoop com os fluxos de trabalho analíticos ágeis do Spark.
- Use o Hortonworks para investigar, validar, certificar e suportar cada um dos componentes em um projeto do Spark.
- Processar diferentes tipos de dados, incluindo estruturados, não estruturados, em movimento e em repouso.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) introduz a Hortonworks Data Platform (HDP) e Hortonworks Data Platform (HDP) participantes através da implementação da solução Spark + Hadoop .
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Use o Hortonworks para executar o Hadoop maneira confiável em grande escala.
- Unifique os recursos de segurança, governança e operações do Hadoop com os fluxos de trabalho analíticos ágeis do Spark.
- Use o Hortonworks para investigar, validar, certificar e suportar cada um dos componentes em um projeto do Spark.
- Processar diferentes tipos de dados, incluindo estruturados, não estruturados, em movimento e em repouso.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
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14 horas
O Magellan é um motor de execução distribuído de código aberto para análise geoespacial em big data. Implementado em cima de Apache Spark, ele estende o Spark SQL e fornece uma abstração relativa para a análise geoespacial.
Este treinamento ao vivo, liderado por instrutores, introduz os conceitos e abordagens para a implementação de análises geoespaciais e caminha os participantes através da criação de uma aplicação de análise preditiva usando Magellan no Spark.
No final do curso, os participantes poderão:
Pergunte efetivamente, parse e junta conjuntos de dados geoespaciais em escala Implementação de dados geoespaciais em inteligência empresarial e aplicações de análise preditiva Use o contexto espacial para expandir as capacidades de dispositivos móveis, sensores, logs e portáteis
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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Este treinamento ao vivo, liderado por instrutores, introduz os conceitos e abordagens para a implementação de análises geoespaciais e caminha os participantes através da criação de uma aplicação de análise preditiva usando Magellan no Spark.
No final do curso, os participantes poderão:
Pergunte efetivamente, parse e junta conjuntos de dados geoespaciais em escala Implementação de dados geoespaciais em inteligência empresarial e aplicações de análise preditiva Use o contexto espacial para expandir as capacidades de dispositivos móveis, sensores, logs e portáteis
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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7 horas
Alluxio é um sistema de armazenamento distribuído virtual de código aberto que unifica sistemas de armazenamento diferentes e permite que as aplicações interagem com dados em velocidade de memória. Ele é usado por empresas como Intel, Baidu e Alibaba.
Neste treinamento guiado por instrutores, os participantes aprenderão como usar Alluxio para brotar diferentes quadros de computação com sistemas de armazenamento e gerenciar eficientemente dados de escala multi-petabyte enquanto eles passam através da criação de um aplicativo com Alluxio.
No final do curso, os participantes poderão:
Desenvolver uma aplicação com Alluxio Conecte sistemas e aplicações de big data ao mesmo tempo que preserve um espaço de nome Efetivamente extrair valor de grandes dados em qualquer formato de armazenamento Melhorar o desempenho da carga de trabalho Distribuição e gerenciamento Alluxio isolado ou clusterado
Auditoria
Cientista de Dados Desenvolvedor Administrador do sistema
Formato do curso
Parte de palestras, parte de discussão, exercícios e prática pesada
Neste treinamento guiado por instrutores, os participantes aprenderão como usar Alluxio para brotar diferentes quadros de computação com sistemas de armazenamento e gerenciar eficientemente dados de escala multi-petabyte enquanto eles passam através da criação de um aplicativo com Alluxio.
No final do curso, os participantes poderão:
Desenvolver uma aplicação com Alluxio Conecte sistemas e aplicações de big data ao mesmo tempo que preserve um espaço de nome Efetivamente extrair valor de grandes dados em qualquer formato de armazenamento Melhorar o desempenho da carga de trabalho Distribuição e gerenciamento Alluxio isolado ou clusterado
Auditoria
Cientista de Dados Desenvolvedor Administrador do sistema
Formato do curso
Parte de palestras, parte de discussão, exercícios e prática pesada
7 horas
O Spark SQL é o módulo do Apache Spark para trabalhar com dados estruturados e não estruturados. O Spark SQL fornece informações sobre a estrutura dos dados, bem como a computação que está sendo executada. Esta informação pode ser usada para realizar otimizações. Dois usos comuns para o Spark SQL são:
- para executar consultas SQL .
- para ler dados de uma instalação existente do Hive .
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão a analisar vários tipos de conjuntos de dados usando o Spark SQL .
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instale e configure o Spark SQL .
- Realize a análise de dados usando o Spark SQL .
- Consultar conjuntos de dados em diferentes formatos.
- Visualize dados e resultados de consulta.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
- para executar consultas SQL .
- para ler dados de uma instalação existente do Hive .
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão a analisar vários tipos de conjuntos de dados usando o Spark SQL .
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instale e configure o Spark SQL .
- Realize a análise de dados usando o Spark SQL .
- Consultar conjuntos de dados em diferentes formatos.
- Visualize dados e resultados de consulta.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
21 horas
Stream Processing refere-se ao processamento em tempo real de "dados em movimento", ou seja, executando cálculos nos dados à medida que eles são recebidos. Esses dados são lidos como fluxos contínuos de fontes de dados, como eventos de sensores, atividade do usuário do site, operações financeiras, furtos de cartão de crédito, fluxos de cliques, etc. Stream Processing estruturas de Stream Processing são capazes de ler grandes volumes de dados recebidos e fornecer informações valiosas quase instantaneamente.
Neste treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão como configurar e integrar diferentes estruturas de Stream Processing com sistemas de armazenamento de big data existentes e aplicativos de software e microsserviços relacionados.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instale e configure diferentes estruturas de Stream Processing , como Spark Streaming e Kafka Streaming.
- Entenda e selecione a estrutura mais apropriada para o trabalho.
- Processo de dados de forma contínua, simultânea e de forma a registro.
- Integre soluções de Stream Processing a bancos de dados, data warehouses, lagos de dados, etc.
- Integre a biblioteca de processamento de fluxo mais apropriada aos aplicativos e microsserviços corporativos.
Público
- Desenvolvedores
- Arquitetos de software
Formato do Curso
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Notas
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Neste treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão como configurar e integrar diferentes estruturas de Stream Processing com sistemas de armazenamento de big data existentes e aplicativos de software e microsserviços relacionados.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instale e configure diferentes estruturas de Stream Processing , como Spark Streaming e Kafka Streaming.
- Entenda e selecione a estrutura mais apropriada para o trabalho.
- Processo de dados de forma contínua, simultânea e de forma a registro.
- Integre soluções de Stream Processing a bancos de dados, data warehouses, lagos de dados, etc.
- Integre a biblioteca de processamento de fluxo mais apropriada aos aplicativos e microsserviços corporativos.
Público
- Desenvolvedores
- Arquitetos de software
Formato do Curso
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Notas
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21 horas
A análise de big data envolve o processo de examinar grandes quantidades de conjuntos de dados variados para descobrir correlações, padrões ocultos e outras informações úteis.
A indústria da saúde tem enormes quantidades de dados médicos e clínicos heterogêneos complexos. A aplicação de análise de big data em dados de saúde apresenta um enorme potencial para obter insights para melhorar a prestação de serviços de saúde. No entanto, a enormidade desses conjuntos de dados apresenta grandes desafios em análises e aplicações práticas para um ambiente clínico.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor (remoto), os participantes aprenderão como executar a análise de big data na área da saúde enquanto realizam uma série de exercícios práticos de laboratório ao vivo.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instalar e configurar ferramentas de análise de big data, como o Hadoop MapReduce e o Spark
- Entenda as características dos dados médicos
- Aplicar técnicas de big data para lidar com dados médicos
- Estudar grandes sistemas de dados e algoritmos no contexto de aplicações de saúde
Público
- Desenvolvedores
- Cientistas de dados
Formato do Curso
- Palestra parte, parte discussão, exercícios e prática hands-on pesado.
Nota
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
A indústria da saúde tem enormes quantidades de dados médicos e clínicos heterogêneos complexos. A aplicação de análise de big data em dados de saúde apresenta um enorme potencial para obter insights para melhorar a prestação de serviços de saúde. No entanto, a enormidade desses conjuntos de dados apresenta grandes desafios em análises e aplicações práticas para um ambiente clínico.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor (remoto), os participantes aprenderão como executar a análise de big data na área da saúde enquanto realizam uma série de exercícios práticos de laboratório ao vivo.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instalar e configurar ferramentas de análise de big data, como o Hadoop MapReduce e o Spark
- Entenda as características dos dados médicos
- Aplicar técnicas de big data para lidar com dados médicos
- Estudar grandes sistemas de dados e algoritmos no contexto de aplicações de saúde
Público
- Desenvolvedores
- Cientistas de dados
Formato do Curso
- Palestra parte, parte discussão, exercícios e prática hands-on pesado.
Nota
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21 horas
A curva de aprendizado do Apache Spark está aumentando lentamente no início, e é preciso muito esforço para obter o primeiro retorno. Este curso tem como objetivo pular a primeira parte difícil. Depois de fazer este curso, os participantes entenderão o básico do Apache Spark , diferenciarão claramente o RDD do DataFrame, aprenderão as APIs Python e Scala , entenderão os executores e as tarefas, etc. implantação na nuvem, Databricks e AWS. Os alunos também entenderão as diferenças entre o AWS EMR e o AWS Glue, um dos últimos serviços Spark da AWS.
PÚBLICO:
Engenheiro de dados, DevOps , cientista de dados
PÚBLICO:
Engenheiro de dados, DevOps , cientista de dados
21 horas
Scala é uma versão condensada do Java para programação funcional e orientada a objetos em larga escala. Apache Spark Streaming é um componente estendido da API Spark para processar grandes conjuntos de dados como fluxos em tempo real. Juntos, o Spark Streaming e o Scala permitem o streaming de big data.
Esse treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (no local ou remoto), destina-se a engenheiros de software que desejam transmitir grandes volumes de dados com Spark Streaming e Scala .
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Crie aplicativos Spark com a linguagem de programação Scala .
- Use o Spark Streaming para processar fluxos contínuos de dados.
- Processe fluxos de dados em tempo real com o Spark Streaming.
Formato do Curso
- Palestra e discussão interativa.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Esse treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (no local ou remoto), destina-se a engenheiros de software que desejam transmitir grandes volumes de dados com Spark Streaming e Scala .
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Crie aplicativos Spark com a linguagem de programação Scala .
- Use o Spark Streaming para processar fluxos contínuos de dados.
- Processe fluxos de dados em tempo real com o Spark Streaming.
Formato do Curso
- Palestra e discussão interativa.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
14 horas
SMACK é uma coleção de software de plataforma de dados, nomeadamente Apache Spark, Apache Mesos, Apache Akka, Apache Cassandra, e Apache Kafka. Usando a faixa SMACK, os usuários podem criar e escalar plataformas de processamento de dados.
Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a cientistas de dados que desejam usar a faixa SMACK para construir plataformas de processamento de dados para soluções de big data.
No final do curso, os participantes poderão:
Implementar uma arquitetura de tubos de dados para o processamento de grandes dados. Desenvolver uma infraestrutura de cluster com Apache Mesos e Docker. Análise de dados com o Spark e Scala. Gerenciar dados não estruturados com o Apache Cassandra.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a cientistas de dados que desejam usar a faixa SMACK para construir plataformas de processamento de dados para soluções de big data.
No final do curso, os participantes poderão:
Implementar uma arquitetura de tubos de dados para o processamento de grandes dados. Desenvolver uma infraestrutura de cluster com Apache Mesos e Docker. Análise de dados com o Spark e Scala. Gerenciar dados não estruturados com o Apache Cassandra.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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21 horas
Apache Spark é um motor de análise projetado para distribuir dados através de um cluster para processá-lo em paralelo. Contém módulos para streaming, SQL, aprendizagem de máquina e processamento de gráficos.
Este instrutor-led, treinamento ao vivo (online ou on-site) é dirigido a engenheiros que desejam implementar Apache Spark sistema para processar grandes quantidades de dados.
No final do curso, os participantes poderão:
Instalar e configurar Apache Spark. Conheça a diferença entre Apache Spark e Hadoop MapReduce e quando usar qual. Leia rapidamente em e analise conjuntos de dados muito grandes. Integrar Apache Spark com outras ferramentas de aprendizagem de máquina.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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Este instrutor-led, treinamento ao vivo (online ou on-site) é dirigido a engenheiros que desejam implementar Apache Spark sistema para processar grandes quantidades de dados.
No final do curso, os participantes poderão:
Instalar e configurar Apache Spark. Conheça a diferença entre Apache Spark e Hadoop MapReduce e quando usar qual. Leia rapidamente em e analise conjuntos de dados muito grandes. Integrar Apache Spark com outras ferramentas de aprendizagem de máquina.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
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21 horas
Apache Spark é um motor de processamento distribuído para analisar conjuntos de dados muito grandes. Pode processar dados em batches e em tempo real, bem como realizar aprendizagem de máquina, consultas de ad-hoc e processamento de gráficos. .NET for Apache Spark é um framework gratuito, open-source e cross-platform de análise de big data que suporta aplicações escritas em C# ou F#.
Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) é dirigido a desenvolvedores que desejam realizar análises de dados grandes usando Apache Spark em suas aplicações.NET.
No final do curso, os participantes poderão:
Instalar e configurar Apache Spark. Compreenda como o.NET implementa APIs Spark para que possam ser acessados a partir de um aplicativo.NET. Desenvolver aplicações de processamento de dados usando C# ou F#, capaz de tratar conjuntos de dados cujo tamanho é medido em terabytes e pedabytes. Desenvolver recursos de aprendizagem de máquina para uma aplicação.NET usando Apache Spark capacidades. Faça análises exploratórias usando SQL consultas em grandes conjuntos de dados.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) é dirigido a desenvolvedores que desejam realizar análises de dados grandes usando Apache Spark em suas aplicações.NET.
No final do curso, os participantes poderão:
Instalar e configurar Apache Spark. Compreenda como o.NET implementa APIs Spark para que possam ser acessados a partir de um aplicativo.NET. Desenvolver aplicações de processamento de dados usando C# ou F#, capaz de tratar conjuntos de dados cujo tamanho é medido em terabytes e pedabytes. Desenvolver recursos de aprendizagem de máquina para uma aplicação.NET usando Apache Spark capacidades. Faça análises exploratórias usando SQL consultas em grandes conjuntos de dados.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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35 horas
Apache Hadoop é um framework de processamento de dados popular para o processamento de grandes conjuntos de dados em muitos computadores.
Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a administradores de sistemas que desejam aprender como configurar, implementar e gerenciar Hadoop clusters dentro de sua organização.
No final do curso, os participantes poderão:
Instalar e configurar o Apache Hadoop. Compreenda os quatro principais componentes do Hadoop ecossistema: HDFS, MapReduce, YARN e Hadoop Comum. Use Hadoop Distribuído Sistema de Arquivos (HDFS) para escalar um cluster para centenas ou milhares de nodos. Configure o HDFS para funcionar como um motor de armazenamento para deslocações Spark on-premise. Instale o Spark para acessar soluções de armazenamento alternativas, como os sistemas de banco de dados Amazon S3 e NoSQL como Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc. Execute tarefas administrativas como fornecer, gerenciar, monitorar e garantir um cluster Apache Hadoop.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a administradores de sistemas que desejam aprender como configurar, implementar e gerenciar Hadoop clusters dentro de sua organização.
No final do curso, os participantes poderão:
Instalar e configurar o Apache Hadoop. Compreenda os quatro principais componentes do Hadoop ecossistema: HDFS, MapReduce, YARN e Hadoop Comum. Use Hadoop Distribuído Sistema de Arquivos (HDFS) para escalar um cluster para centenas ou milhares de nodos. Configure o HDFS para funcionar como um motor de armazenamento para deslocações Spark on-premise. Instale o Spark para acessar soluções de armazenamento alternativas, como os sistemas de banco de dados Amazon S3 e NoSQL como Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc. Execute tarefas administrativas como fornecer, gerenciar, monitorar e garantir um cluster Apache Hadoop.
O formato do curso
Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
14 horas
This instructor-led, live training in Portugal (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use Spark NLP, built on top of Apache Spark, to develop, implement, and scale natural language text processing models and pipelines.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start building NLP pipelines with Spark NLP.
- Understand the features, architecture, and benefits of using Spark NLP.
- Use the pre-trained models available in Spark NLP to implement text processing.
- Learn how to build, train, and scale Spark NLP models for production-grade projects.
- Apply classification, inference, and sentiment analysis on real-world use cases (clinical data, customer behavior insights, etc.).
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start building NLP pipelines with Spark NLP.
- Understand the features, architecture, and benefits of using Spark NLP.
- Use the pre-trained models available in Spark NLP to implement text processing.
- Learn how to build, train, and scale Spark NLP models for production-grade projects.
- Apply classification, inference, and sentiment analysis on real-world use cases (clinical data, customer behavior insights, etc.).
35 horas
O MLlib é a biblioteca de aprendizado de máquina (ML) do Spark. Seu objetivo é tornar prático o aprendizado de máquina escalável e fácil. Ele consiste em algoritmos e utilitários de aprendizado comuns, incluindo classificação, regressão, agrupamento, filtragem colaborativa, redução de dimensionalidade, além de primitivas de otimização de nível inferior e APIs de pipeline de nível superior.
Divide-se em dois pacotes:
-
O spark.mllib contém a API original construída sobre os RDDs.
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O spark.ml fornece uma API de alto nível, construída sobre os DataFrames, para a construção de pipelines de ML.
Público
Este curso é direcionado a engenheiros e desenvolvedores que desejam utilizar uma biblioteca de máquinas integrada para o Apache Spark
Divide-se em dois pacotes:
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O spark.mllib contém a API original construída sobre os RDDs.
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O spark.ml fornece uma API de alto nível, construída sobre os DataFrames, para a construção de pipelines de ML.
Público
Este curso é direcionado a engenheiros e desenvolvedores que desejam utilizar uma biblioteca de máquinas integrada para o Apache Spark
21 horas
This course is aimed at developers and data scientists who wish to understand and implement AI within their applications. Special focus is given to Data Analysis, Distributed AI and NLP.
28 horas
Um grande número de problemas do mundo real pode ser descrito em termos de gráficos Por exemplo, o gráfico da Web, o gráfico da rede social, o gráfico da rede ferroviária e o gráfico da linguagem Esses gráficos tendem a ser extremamente grandes; processá-los requer um conjunto especializado de ferramentas e processos Essas ferramentas e processos podem ser chamados de Graph Computing (também conhecido como Graph Analytics) Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão sobre as ofertas de tecnologia e as abordagens de implementação para o processamento de dados gráficos O objetivo é identificar objetos do mundo real, suas características e relacionamentos, modelar esses relacionamentos e processá-los como dados usando uma abordagem de computação gráfica Começamos com uma ampla visão geral e restringimos as ferramentas específicas à medida que passamos por uma série de estudos de caso, exercícios práticos e implementações ao vivo No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda como os dados do gráfico são persistidos e percorridos Selecione a melhor estrutura para uma determinada tarefa (de bancos de dados de gráficos a estruturas de processamento em lote) Implemente Hadoop, Spark, GraphX e Pregel para realizar computação gráfica em várias máquinas em paralelo Veja os problemas de big data do mundo real em termos de gráficos, processos e travessias Público Desenvolvedores Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
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