Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение
разбиране Big Data
Преглед на Spark
Преглед на Python
Преглед на PySpark
- Разпространение на данни с помощта на устойчива рамка за разпределени набори от данни
- Разпределяне на изчисления с помощта на Spark API оператори
Настройка Python със Spark
Настройка PySpark
Използване на Amazon Web Services (AWS) EC2 инстанции за Spark
Настройка Databricks
Настройване на AWS EMR клъстер
Изучаване на основите на Python Programming
- Първи стъпки с Python
- Използване на тетрадка Jupyter
- Използване на променливи и прости типове данни
- Работа със списъци
- Използване на оператори if
- Използване на потребителски данни
- Работа с цикли while
- Реализиращи функции
- Работа с класове
- Работа с файлове и изключения
- Работа с проекти, данни и API
Изучаване на основите на Spark DataFrame
- Първи стъпки с Spark DataFrames
- Внедряване на основни операции със Spark
- Използване на Groupby и агрегатни операции
- Работа с времеви марки и дати
Работа по проект на Spark DataFrame Упражнение
Разбиране Machine Learning с MLlib
Работа с MLlib, Spark и Python за Machine Learning
Разбиране на регресиите
- Изучаване на теорията на линейната регресия
- Внедряване на код за регресионна оценка
- Работа върху примерно упражнение за линейна регресия
- Изучаване на теорията на логистичната регресия
- Внедряване на код за логистична регресия
- Работа върху примерно упражнение за логистична регресия
Разбиране на Random Forest и дървета на решения
- Теория на методите на дървото на обучение
- Внедряване на дървета за вземане на решения и Random Forest кодове
- Работа върху образец Random Forest Упражнение за класификация
Работа с K-означава групиране
- Разбиране на K-означава теорията на групирането
- Внедряване на код за клъстериране на K-средства
- Работа върху примерно упражнение за групиране
Работа с Recommender Systems
Внедряване на обработка на естествен език
- разбиране Natural Language Processing (NLP)
- Преглед на НЛП инструментите
- Работа върху примерно НЛП упражнение
Поточно предаване с включен Spark Python
- Общ преглед Поточно предаване със Spark
- Пример Spark Streaming Упражнение
Заключителни бележки
Изисквания
- Общи умения за програмиране
Публика
- Разработчици
- ИТ специалисти
- Учени по данни
21 Часа
Oтзиви от потребители (6)
I liked that it was practical. Loved to apply the theoretical knowledge with practical examples.
Aurelia-Adriana - Allianz Services Romania
Курс - Python and Spark for Big Data (PySpark)
The course was about a series of very complex related topics & Pablo has in-depth expertise of each of them. Sometimes nuances were lost in communication and/or due to time pressures and possibly expectations were not quite met due to this. Also there were some UHG/Azure Databricks setup issues however Pablo / UHG resolved these quickly once they became apparent - this to me showed a high level of understanding and professionalism between UHG & Pablo,
Michael Monks - Tech NorthWest Skillnet
Курс - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Individual attention.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Курс - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Hands on Training..
Abraham Thomas - PPL
Курс - Python and Spark for Big Data (PySpark)
The lessons were taught in a Jupyter notebook. The topics were structured with a logical sequence and naturally helped develop the session from the easier parts to the more complex. I'm already an advanced user of Python with background in Machine Learning, so found the course easier to follow than, possibly, some of my classmates that took the training course. I appreciate that some of the most elementary concepts were skipped and that he focused on the most substantial matters.
Angela DeLaMora - ADT, LLC
Курс - Python and Spark for Big Data (PySpark)
practice tasks
