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
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 para Developers
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Cenários e casos aplicáveis
zhaopeng liu - Fmr
Curso: Spark para Developers
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Análise de caso
国栋 张
Curso: Spark para Developers
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todas as partes desta sessão
Eric Han - Fmr
Curso: Spark para Developers
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Sabemos muito mais sobre todo o ambiente.
John Kidd
Curso: Spark para 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 para 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 para 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 para Developers
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Gostei da metodologia esperada por Jorge
Experian Colombia S.A
Curso: Spark para Developers
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Este é um dos melhores cursos práticos 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 para 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 para 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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| Código | Nome | Duração | Visão geral |
|---|---|---|---|
| sparkdev | Spark para Developers | 21 hours | OBJETIVO: Este curso apresentará o Apache Spark Os alunos aprenderão como o Spark se ajusta ao ecossistema Big Data e como usar o Spark para análise de dados O curso abrange o shell Spark para análise interativa de dados, componentes internos do Spark, APIs do Spark, SQL do Spark, streaming do Spark e aprendizado de máquina e graphX PÚBLICO : Desenvolvedores / Analistas de Dados . |
| spmllib | Apache Spark MLlib | 35 hours | 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, bem como primitivas de otimização de nível inferior e APIs de pipeline de nível superior Ele se divide em dois pacotes: O sparkmllib contém a API original construída sobre os RDDs O sparkml fornece uma API de nível superior baseada em DataFrames para a construção de pipelines de ML Público Este curso é direcionado a engenheiros e desenvolvedores que buscam utilizar uma biblioteca de máquinas embutida para o Apache Spark . |
| aitech | Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP | 21 hours | 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. |
| hdp | Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators | 21 hours | O Hortonworks Data Platform é uma plataforma de suporte Apache Hadoop de código aberto que fornece uma base estável para o desenvolvimento de soluções de big data no ecossistema Apache Hadoop Este treinamento ao vivo com instrutor apresenta o Hortonworks e conduz os participantes através da implementação da solução Spark + Hadoop No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use o Hortonworks para executar com segurança o Hadoop 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, inmotion e atrest Público Administradores do Hadoop Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada . |
| magellan | Magellan: Geospatial Analytics on Spark | 14 hours | O Magellan é um mecanismo de execução distribuída de código aberto para análise geoespacial em big data Implementado sobre o Apache Spark, ele estende o Spark SQL e fornece uma abstração relacional para análise geoespacial Este treinamento ao vivo instruído apresenta os conceitos e abordagens para implementar a análise geoespacial e orienta os participantes por meio da criação de um aplicativo de análise preditiva usando o Magellan no Spark No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Consultar, analisar e juntar-se com eficiência a conjuntos de dados geoespaciais em escala Implementar dados geoespaciais em aplicativos de business intelligence e de análise preditiva Use o contexto espacial para ampliar os recursos de dispositivos móveis, sensores, registros e dispositivos portáteis Público Desenvolvedores de aplicativos Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada . |
| alluxio | Alluxio: Unifying Disparate Storage Systems | 7 hours | O Alexio é um sistema de armazenamento distribuído virtual de código aberto que unifica sistemas de armazenamento distintos e permite que os aplicativos interajam com os dados na velocidade da memória É usado por empresas como Intel, Baidu e Alibaba Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão a usar o Alexio para interligar diferentes estruturas de computação com sistemas de armazenamento e gerenciar com eficiência dados em escala de vários arquivos à medida que avançam na criação de um aplicativo com o Alluxio No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Desenvolva um aplicativo com o Alluxio Conecte sistemas e aplicativos de big data enquanto preserva um namespace Extraia com eficiência o valor do Big Data em qualquer formato de armazenamento Melhore o desempenho da carga de trabalho Implantar e gerenciar o Alluxio autônomo ou em cluster Público Cientista de dados Desenvolvedor Administrador do sistema Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada . |
| graphcomputing | Introduction to Graph Computing | 28 hours | 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 . |
| sparkpython | Python e Spark para Big Data (PySpark) | 21 hours | Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua sintaxe clara e com legibilidade de código. O Spark é um mecanismo de processamento de dados usado na consulta, análise e transformação de big data. O PySpark permite que os usuários façam interface com o Spark com o Python. Neste treinamento os participantes aprenderão como usar o Python e o Spark juntos para analisar big data enquanto trabalham em exercícios práticos. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: - Aprender a usar o Spark com Python para analisar Big Data - Trabalhar em exercícios que imitam as circunstâncias do mundo real - Usar diferentes ferramentas e técnicas para análise de big data usando o PySpark Público Desenvolvedores Profissionais de TI Cientistas de dados Formato do curso Palestra, discussão, exercícios e prática |
| sparksql | Apache Spark SQL | 7 hours | 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 instruído (no local ou remoto), os participantes aprenderão como 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 Público Analistas de dados Cientistas de dados Engenheiros de dados Formato do Curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada Notas Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar . |
| introtostreamprocessing | A Practical Introduction to Stream Processing | 21 hours | Processamento de Fluxo refere-se ao processamento em tempo real de "dados em movimento", isto é, a realização de cálculos em dados à medida que são recebidos Esses dados são lidos como fluxos contínuos de fontes de dados, como eventos de sensores, atividade de usuários de sites, transações financeiras, furtos de cartão de crédito, fluxos de cliques etc As estruturas Stream Processing podem ler grandes volumes de dados recebidos e fornecer informações valiosas quase instantaneamente Neste treinamento instructorled, ao vivo (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 No 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 continuamente, simultaneamente, e em um registro por meio de um registro Integre soluções de Stream Processing com bancos de dados existentes, data warehouses, data lagkes, etc Integrando a biblioteca de processamento de fluxo mais apropriada com aplicativos corporativos e microsserviços Público Desenvolvedores Arquitetos de software Formato do Curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada Notas Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar . |
| bigdataanahealth | Big Data Analytics in Health | 21 hours | 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 da análise de big data nos 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 instruído (remoto), os participantes aprenderão a executar a análise de big data na área da saúde, conforme passarem por uma série de exercícios handson livelab 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 Compreender as características dos dados médicos Aplicar técnicas de big data para lidar com dados médicos Estude grandes sistemas de dados e algoritmos no contexto de aplicações de saúde Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do Curso Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática handson pesado Nota Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar . |
| sparkcloud | Apache Spark in the Cloud | 21 hours | Apache Spark's learning curve is slowly increasing at the begining, it needs a lot of effort to get the first return. This course aims to jump through the first tough part. After taking this course the participants will understand the basics of Apache Spark , they will clearly differentiate RDD from DataFrame, they will learn Python and Scala API, they will understand executors and tasks, etc. Also following the best practices, this course strongly focuses on cloud deployment, Databricks and AWS. The students will also understand the differences between AWS EMR and AWS Glue, one of the lastest Spark service of AWS. AUDIENCE: Data Engineer, DevOps, Data Scientist |
| Curso | Data do Curso | Preço do Curso [A distância / Presencial] |
|---|---|---|
| Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP - Porto | seg, 2019-04-01 09:30 | 5250EUR / 6050EUR |
| Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP - Lisbon Airport Business Center | seg, 2019-04-08 09:30 | 5250EUR / 6050EUR |
| Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP - Porto | qua, 2019-05-22 09:30 | 5250EUR / 6050EUR |
| Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP - Lisbon Airport Business Center | qua, 2019-06-05 09:30 | 5250EUR / 6050EUR |
| Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP - Porto | qua, 2019-07-17 09:30 | 5250EUR / 6050EUR |
| Curso | Local | Data do Curso | Preço do Curso [A distância / Presencial] |
|---|---|---|---|
| Modelagem de Processo Empresarial Usando BPMN e UML | Lisbon Airport Business Center | qui, 2019-04-11 09:30 | 3150EUR / 3750EUR |
| Research Methods and Professional Issues– Data science | Lisbon Airport Business Center | qua, 2019-04-17 09:30 | 1575EUR / 1975EUR |
| R for Statistical Analysis | Lisbon Airport Business Center | ter, 2019-04-23 09:30 | 3150EUR / 3750EUR |
| Deep Reinforcement Learning with Python | Porto | qua, 2019-06-12 09:30 | 4725EUR / 5525EUR |
| R Programming for Data Analysis | Lisbon Airport Business Center | qui, 2019-07-04 09:30 | 3150EUR / 3750EUR |
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