Курс за обучение по Науки за данни за анализ на големи данни

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват екосистемата Anaconda за улавяне, управление и внедряване на пакети и работни процеси за анализ на данни в една платформа.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Anaconda компоненти и библиотеки.
• Разберете основните концепции, функции и предимства на Anaconda.
• Управлявайте пакети, среди и канали с помощта на Anaconda Навигатор.
• Използвайте пакети Conda, R и Python за наука за данни и машинно обучение.
• Запознайте се с някои практически случаи и техники за управление на множество среди с данни.

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 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 курс с инструктор, провеждан на място или онлайн, участниците ще научат как да настроят и интегрират различни фреймворки за обработка на поток от данни с вече съществуващи системи за съхранение на големи данни и свързани приложения за софтуер и микросъобщения.

До края на този курс, участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират различни фреймворки за обработка на поток от данни, като Spark Streaming и Kafka Streaming.
• Разбират и избират най-подходящия фреймворк за задачата.
• Обработват данните непрекъснато, едновременно и по записи.
• Интегрират решения за обработка на поток от данни с вече съществуващи бази данни, хранилища на данни, езера от данни и т.н.
• Интегрират най-подходящата библиотека за обработка на поток от данни с корпоративни приложения и микросъобщения.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и разработчици на данни, които желаят да учат и изградят кариерата си в Data Science с помощта на Kaggle.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Научете за науката за данните и машинното обучение.
• Разгледайте анализа на данни.
• Научете за Kaggle и как работи.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и разработчици, които желаят да използват Modin за изграждане и прилагане на паралелни изчисления с Pandas за по-бърз анализ на данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда, за да започнете да разработвате Pandas работни потоци в мащаб с Modin.
• Разберете характеристиките, архитектурата и предимствата на Modin.
• Познайте разликите между Modin, Dask и Ray.
• Изпълнете Pandas операции по-бързо с Modin.
• Внедрете целия Pandas API и функции.

Товато обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за специалисти по данни и разработчици, които искат да използват RAPIDS за изграждане на ускорени с GPU потоци за данни, работи и визуализации, приложени алгоритми за машинно обучение, като XGBoost, cuML и др.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят нужната среда за разработка за изграждане на модели за данни с NVIDIA RAPIDS.
• Разберат характеристиките, компонентите и предимствата на RAPIDS.
• Използват GPU за ускоряване на потоци за данни и анализ.
• Въвеждат ускорени с GPU подготовка на данни и ETL с cuDF и Apache Arrow.
• Научат как да изпълняват задачи за машинно обучение с алгоритмите XGBoost и cuML.
• Създават визуализации на данни и изпълняват графичен анализ с cuXfilter и cuGraph.

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.

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.

Spark SQL е модулът на Apache Spark за работа с структурирани и неструктурирани данни. Spark SQL предоставя информация за структурата на данните, както и за извършваното изчисление. Тази информация може да бъде използвана за оптимизация. Две общи сценария за употреба на Spark SQL са:
- изпълнение на SQL заявки.
- четене на данни от съществуваща инсталация на Hive.

В този воден от инструктор обучаващ курс (на място или онлайн), участниците ще научат как да анализират различни типове набори от данни, използвайки Spark SQL.

По завършването на този курс, участниците ще могат:

• Да инсталират и конфигурират Spark SQL.
• Да анализират данни с използване на Spark SQL.
• Да извършват заявки към набори от данни в различни формати.
• Да визуализират данните и резултатите от заявките.

Формат на курса

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

Опции за персонализиране на курса

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

Stratio е платформа, ориентирана към данни, която интегрира големи данни, ИИ и управление в едно решение. Нейните модули Rocket и Intelligence позволяват бързо изследване на данни, трансформация и напреднати анализи в корпоративни среди.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на данни с средно ниво, които искат да използват модулите Rocket и Intelligence в Stratio ефективно с PySpark, със фокус върху циклични структури, потребителски определени функции и напреднати данни логики.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Навигация и работа с платформата Stratio с модулите Rocket и Intelligence.
• Прилагане на PySpark в контекста на взимане, трансформация и анализ на данни.
• Използване на цикъл и условна логика за контрол на работните процеси на данни и задачи за инженеринг на характеристики.
• Създаване и управление на потребителски определени функции (UDFs) за повтарящи се операции с данни в PySpark.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Практически имплементации в среда на живо лаборатория.

Опции за персонализация на курса

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