PySpark обучение в България

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.

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.

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.