Курс за обучение по Администрация на Apache Spark

Това обучение с инструктор, провеждано на живо в България (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни и инженери на средно ниво, които желаят да използват Google Colab и Apache Spark за обработка и анализ на големи данни.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Създават среда за големи данни с помощта на Google Colab и Spark.
• Обработват и анализират ефективно големи масиви от данни с Apache Spark.
• Визуализират големи данни в среда за съвместна работа.
• Интегрират Apache Spark с облачно базирани инструменти.

Този обучителен курс с инструктор (онлайн или на място) е насочен към инженери по данни, анализатори на данни и специалисти по данни, които искат да използват Databricks и PySpark за изграждане на мащабируеми потоци от обработка на данни и прехвърляне на съществуващи SQL работни потоци.

Това обучение предоставя практическо въведение в изграждането на мащабируеми процеси за обработка на данни и машинно обучение с помощта на PySpark. Участниците научават как Apache Spark функционира в съвременните Big Data екосистеми и как ефективно да обработват големи набори от данни, използвайки принципите на разпределените изчисления.

Този тридневен практически курс се фокусира върху изграждането и оптимизацията на ефективни работни натоварвания за обработка на данни, използвайки PySpark, Pandas и Polars в Kubernetes-базирани среди.

Участниците ще развият практично разбиране на начина, по който Spark приложенията се изпълняват в Kubernetes и как решенията за конфигурация на ниво приложение влияят върху ефективността, мащабируемостта, потреблението на ресурси и разходите. Курсът обхваща ключови области за оптимизация, включително размериране на изпълнителите (executors), разпределение на паметта, динамично разпределение, стратегии за партициониране, поведение при shuffle, проблемите с малките файлове и ефективната обработка на Parquet./p>

Курсът също така адресира общите предизвикателства при работа с Pandas, включително ограниченията на паметта и грешките при изчерпване на паметта (out-of-memory), и въвежда Polars като алтернатива с висока ефективност за избрани работни натоварвания за обработка на данни. Чрез практически упражнения участниците ще диагностицират проблеми с ефективността и паметта, ще сравнят различни стратегии за конфигурация и ще приложат техники за оптимизация в реалистични сценарии за ETL и машинно обучение.

Акцентът в курса е върху практическото вземане на решения: разбирането как да се идентифицират слабите места, да се избере подходящият инструмент, да се конфигурира Spark ефективно и да се постигне баланс между ефективността, потреблението на инфраструктурни ресурси и разходите.

Това обучение с инструктор на живо в <България> (онлайн или на място) е предназначено за инженери, които желаят да настроят и внедрят Apache Spark система за обработка на много големи обеми от данни.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Apache Spark.
• Бързо обработват и анализират много големи масиви от данни.
• Разбират разликата между Apache Spark и Hadoop MapReduce и кога кое да използват.
• Интегрират Apache Spark с други инструменти за машинно обучение.

В това живо обучение, водено от инструктор в България, участниците ще научат как да използват Python и Spark заедно за анализ на Big Data, като работят по практически упражнения.

В края на обучението участниците ще могат да:

• Изучат как да използват Spark с Python за анализ на Big Data.
• Работят по упражнения, които имитират реални сценарии.
• Използват различни инструменти и техники за анализ на Big Data чрез PySpark.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват и интегрират Spark, Hadoop и Python, за да обработват, анализират и трансформират големи и сложни набори от данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настроят необходимата среда за започване на обработка на големи данни със Spark, Hadoop и Python.
• Да разберат характеристиките, основните компоненти и архитектурата на Spark и Hadoop.
• Да се научат как да интегрират Spark, Hadoop и Python за обработка на големи данни.
• Да изследват инструментите в екосистемата на Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka и Flume).
• Да изградят системи за препоръки с колаборативно филтриране, подобни на Netflix, YouTube, Amazon, Spotify и Google.
• Да използват Apache Mahout за мащабиране на алгоритми за машинно обучение.