Курс за обучение по 532 Решение за съхранение - NoSQL

Този курс с инструкторско ръководство, провеждан в онлайн или на място, е предназначен за данни научни специалисти и инженери на средно ниво, които искат да използват Google Colab и Apache Spark за обработка и анализ на големи данни.

До края на този курс участниците ще бъдат способни да:

• Настроят среда за големи данни с Google Colab и Spark.
• Обработват и анализират големи набори данни ефективно с Apache Spark.
• Визуализират големи данни в съвместна среда.
• Интегрират Apache Spark с инструменти базирани на облак.

Анализът на големи данни включва процеса по разглеждане на голями обеми различни набори от данни с цел откриване на корелации, скрити модели и друга полезна информация.

Индустрията на здравеопазването има масивни обеми сложни иерархични медицински и клинични данни. Применяването на анализ на големи данни върху медизинските данни има голям потенциал за извличане на инсайтове, които могат да улучшат доставянето на медицински услуги. Въпреки това, обемите на тези набори от данни представят големи предизвикателства за анализ и практически приложения в клинична среда.

В този курс под водене на инструктор (удалено), участниците ще научат как да извършват анализ на големи данни в здравеопазването, докато преминават през серия от практически упражнения.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират инструменти за анализ на големи данни като Hadoop MapReduce и Spark
• Разбираща се природата на медицинските данни
• Прилагат методи за работа с големи данни за обработване на медицински данни
• Изучават системите и алгоритмите за анализ на големи данни в контекста на здравните приложения

Целева група

• Разработчици
• Аналисти на данни

Формат на курса

• Частично лекция, частично дискусия, упражнения и много практически занятия.

Бележка

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля се свържете с нас, за да го организираме.

Това обучение с участието на инструктор в България (онлайн или на място) е насочено към администратори на бази данни или програмисти, които искат да използват Microsoft Azure Cosmos DB за разработка и управление на приложения с висока реакция и ниска латентност.

По завершаване на това обучение участниците ще могат да:

• Осигуряват необходимите ресурси Cosmos DB, за да започнат с изграждането на бази данни и приложения.
• Мащабират производителността и съхранението на приложенията чрез употребата на API в Cosmos DB.
• Управляват операциите в базите данни и намаляват разходите, оптимизирайки ресурсите в Cosmos DB.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към системни администратори, които желаят да научат как да настройват, разгръщат и управляват Hadoop клъстери в своята организация.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Apache Hadoop.
• Разберете четирите основни компонента в екосистемата Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN и Hadoop Common.
• Използвайте Hadoop Distributed File System (HDFS), за да мащабирате клъстер до стотици или хиляди възли.
• Настройте HDFS да работи като машина за съхранение за локални внедрявания на Spark.
• Настройте Spark за достъп до алтернативни решения за съхранение като Amazon S3 и NoSQL системи за бази данни като Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike и др.
• Извършване на административни задачи като осигуряване, управление, наблюдение и защита на Apache Hadoop клъстер.

В този обучаван под ръководството на инструктор в България (на място или на разстояние), участниците ще научат как да настроят и интегрират различни фреймворки за потокова обработка с вече съществуващи системи за съхранение на големи данни, софтуерни приложения и микросервизи.

Край обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и настрояват различни фреймворки за потокова обработка, като Spark Streaming и Kafka Streaming.
• Разбиращ какъв е най-подходящият фреймворк за конкретната задача.
• Обработват данни непрекъснато, едновременно и по единичен запис.
• Интегрират решенията за потокова обработка с вече съществуващи бази данни, складове на данни, озера на данни и т.н.
• Интегрират най-подходящата библиотека за потокова обработка със съществуващи предприемачески приложения и микросервизи.

Тази тренировка предоставя практическо въведение в изграждането на мащабируеми потоци за обработка на данни и машинно обучение, използвайки PySpark. Участниците научават как работи Apache Spark в съвременните екосистеми за еднотни данни и как ефективно да обработват големи набори от данни, използвайки принципите на разпределените изчисления.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за специалисти по данни, които искат да използват стека SMACK за създаване на платформи за обработка на данни за решения за големи данни.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Реализират архитектура на данни за обработка на големи данни.
• Развиват кластерна инфраструктура с Apache Mesos и Docker.
• Анализират данни с Spark и Scala.
• Управляват неуредени данни с Apache Cassandra.

Това обучение, водено от инструктор (в реално време или на място), е насочено към инженери, които искат да конфигурират и внедрят системата Apache Spark за обработка на много големи данни.

По завершването на това обучение участниците ще могат:

• Инсталират и конфигурират Apache Spark.
• Бързо обработват и анализират много големи данни.
• Разберат разликата между Apache Spark и Hadoop MapReduce, както и кога да използват всяка от тях.
• Интегрират Apache Spark с други инструменти за машинно учене.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи до системни администратори на средно ниво, които желаят да разположат, поддържат и оптимизират клъстери на Spark.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Apache Spark в различни среди.
• Управлявайте ресурсите на клъстера и наблюдавайте приложенията на Spark.
• Оптимизирайте производителността на клъстерите Spark.
• Приложете мерки за сигурност и осигурете висока наличност.
• Отстраняване на грешки и отстраняване на често срещани проблеми със Spark.

Кривата на обучение на Apache Spark бавно се увеличава в началото, необходими са много усилия, за да се получи първата възвръщаемост. Този курс има за цел да премине през първата трудна част. След преминаването на този курс участниците ще разберат основите на Apache Spark, ще разграничат ясно RDD от DataFrame, ще научат Python и Scala API, ще разберат изпълнителите и задачите и т.н. Следвайки най-добрите практики, този курс силно се фокусира върху внедряването в облак, Databricks и AWS. Студентите също ще разберат разликите между AWS EMR и AWS Glue, една от най-новите услуги на Spark на AWS.

ПУБЛИКА:

Инженер по данни, DevOps, Учен по данни

ОБЕКТИВЕН:

Този курс ще представи Apache Spark. Студентите ще научат как Spark се вписва в екосистемата на Big Data и как да използват Spark за анализ на данни. Курсът обхваща обвивка на Spark за интерактивен анализ на данни, вътрешни елементи на Spark, API на Spark, Spark SQL, поточно предаване на Spark и машинно обучение и graphX.

ПУБЛИКА :

Разработчици / анализатори на данни

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и разработчици на данни, които желаят да използват Spark NLP, изграден върху Apache Spark, за разработване, внедряване и мащабиране на обработка на текст на естествен език модели и тръбопроводи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете изграждането на NLP тръбопроводи с Spark NLP.
• Разберете характеристиките, архитектурата и ползите от използването на Spark NLP.
• Използвайте предварително обучените модели, налични в Spark NLP, за да реализирате обработка на текст.
• Научете как да създавате, обучавате и мащабирате Spark NLP модели за проекти от производствен клас.
• Прилагайте класификация, изводи и анализ на настроенията върху случаи на употреба в реалния свят (клинични данни, прозрения за поведението на клиентите и т.н.).

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще се научат как да използват Python и Spark заедно, за да анализират големи данни, докато работят върху практически упражнения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Научете как да използвате Spark с Python за анализ на Big Data.
• Работете върху упражнения, които имитират случаи от реалния свят.
• Използвайте различни инструменти и техники за анализ на големи данни, използвайки PySpark.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват и интегрират Spark, Hadoop и Python за обработка, анализиране и трансформиране на големи и сложни масиви от данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда, за да започнете да обработвате големи данни със Spark, Hadoop и Python.
• Разберете характеристиките, основните компоненти и архитектурата на Spark и Hadoop.
• Научете как да интегрирате Spark, Hadoop и Python за обработка на големи данни.
• Разгледайте инструментите в екосистемата на Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka и Flume).
• Изградете системи за препоръки за съвместно филтриране, подобни на Netflix, YouTube, Amazon, Spotify и Google.
• Използвайте Apache Mahout за мащабиране на алгоритми за машинно обучение.

Stratio е платформа, насочена към данни, която интегрира големи данни, ИИ и управление в едно решение. Нейните модули Rocket и Intelligence подпомагат бързото разглеждане на данни, трансформацията и напредналата аналитика в предприемачски среди.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към средно ниво специалисти по данни, които искат да използват модулите Rocket и Intelligence в Stratio ефективно с PySpark, като фокусират върху циклични структури, потребителски дефинирани функции (UDFs) и напреднала логика на данни.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Навигирам и работя в платформата Stratio, използвайки модулите Rocket и Intelligence.
• Применявам PySpark за ингестинг, трансформация и анализ на данни.
• Използвам цикли и условна логика за контрол на рабочите процеси с данни и задачите по извличане на характеристики (feature engineering).
• Създавам и управлявам потребителски дефинирани функции (UDFs) за повторно използване на операции с данни в PySpark.

Формат на курса

• Интерактивно предаване и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Работа в реална лабораторна среда.

Опции за персонализация на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас за организиране.