Cursos de Apache Spark

Cursos de Apache Spark

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

★★★★★
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Subcategorias Spark

Programa de curso Spark

Title
Duration
Overview
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Duration
Overview
21 hours
Overview
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.
7 hours
Overview
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 .
21 hours
Overview
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.
28 hours
Overview
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 .
21 hours
Overview
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.
21 hours
Overview
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21 hours
Overview
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 hours
Overview
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
7 hours
Overview
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.
35 hours
Overview
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.

-

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
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