
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
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compartilhar diagrama de conceito e também amostra para mãos sujas
Mark Yang - FMR
Curso: Spark for Developers
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Cenários e casos aplicáveis
zhaopeng liu - Fmr
Curso: Spark for Developers
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Análise de caso
国栋 张
Curso: Spark for Developers
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todas as partes desta sessão
Eric Han - Fmr
Curso: Spark for Developers
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Sabemos muito mais sobre todo o ambiente.
John Kidd
Curso: Spark for Developers
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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
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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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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
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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
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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
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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
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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
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tarefas de prática
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Curso: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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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
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Os exercícios de laboratório. Aplicando a teoria desde o primeiro dia nos dias subsequentes.
Dell
Curso: A Practical Introduction to Stream Processing
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O professor adaptou o programa de treinamento às nossas necessidades atuais.
EduBroker Sp. z o.o.
Curso: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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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
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atenção individual.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Curso: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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Conheça Spark Streaming, DataBricks e AWS RedShift
Lim Meng Tee - Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Curso: Apache Spark in the Cloud
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O conteúdo e o conhecimento.
Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Curso: Apache Spark in the Cloud
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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Subcategorias Spark
Programa de curso Spark
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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.
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Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
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Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
- 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.
- 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.
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
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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
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Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
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Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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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
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Cientista de Dados
Desenvolvedor
Administrador do sistema
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Parte de palestras, parte de discussão, exercícios e prática pesada
- 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.
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
- 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.
- Desenvolvedores
- Arquitetos de software
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
- 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
- Desenvolvedores
- Cientistas de dados
- Palestra parte, parte discussão, exercícios e prática hands-on pesado.
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
- 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.
- Palestra e discussão interativa.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
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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.
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Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
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Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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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.
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Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
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Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
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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.
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Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
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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.
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Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
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- 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.).
- O spark.mllib contém a API original construída sobre os RDDs.
- O spark.ml fornece uma API de alto nível, construída sobre os DataFrames, para a construção de pipelines de ML.
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