Онлайн обучение по PySpark в България

Stratio е платформа, ориентирана към данните, която интегрира големи масиви от данни, изкуствен интелект и управление в едно решение. Нейните модули Rocket и Intelligence позволяват бързо изследване на данни, трансформация и усъвършенствана аналитика в корпоративни среди.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или присъствено) е насочено към специалисти по данни на средно ниво, които искат ефективно да използват модулите Rocket и Intelligence в Stratio с PySpark, като се фокусират върху циклични структури, дефинирани от потребителя функции и усъвършенствана логика за работа с данни.

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Да навигират и работят в платформата Stratio, използвайки модулите Rocket и Intelligence.
• Да прилагат PySpark в контекста на поглъщане, трансформация и анализ на данни.
• Да използват цикли и условна логика за контролиране на работни потоци с данни и задачи за създаване на характеристики.
• Да създават и управляват дефинирани от потребителя функции (UDF) за многократно използвани операции с данни в PySpark.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо изпълнение в среда с реална лаборатория.

Опции за персонализиране на курса

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

В това обучение с инструктор на живо в България участниците ще научат как да използват Python и Spark заедно за анализ на големи данни, докато работят по практически упражнения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Научат как да използват Spark с Python за анализ на големи данни.
• Работят по упражнения, които наподобяват реални случаи.
• Използват различни инструменти и техники за анализ на големи данни с PySpark.

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.