
Lokale, instruktorierte Live-Kurse von Apache Spark demonstrieren durch praktische Übungen, wie Spark in das Big Data-Ökosystem passt und wie Spark zur Datenanalyse verwendet wird Apache Spark Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Fern-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Schweiz oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Schweiz Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.
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Erfahrungsberichte
Richard ist sehr ruhig und methodisch, mit einer analytischen Einsicht - genau die Qualitäten, die nötig sind, um diese Art von Kurs zu präsentieren.
Kieran Mac Kenna
Kurs: Spark for Developers
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Teilen Sie Konzeptdiagramm und Probe für die schmutzigen Hände auch
Mark Yang - FMR
Kurs: Spark for Developers
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Anwendbare Szenarien und Fälle
zhaopeng liu - Fmr
Kurs: Spark for Developers
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Fallanalyse
国栋 张
Kurs: Spark for Developers
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alle Teile dieser Sitzung
Eric Han - Fmr
Kurs: Spark for Developers
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Wir wissen viel mehr über die gesamte Umgebung.
John Kidd
Kurs: Spark for Developers
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Der Trainer hat die Klasse interessant und unterhaltsam gemacht, was beim täglichen Training sehr hilfreich ist.
Ryan Speelman
Kurs: Spark for Developers
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Ich denke, der Trainer hatte einen exzellenten Stil, Humor und Geschichten aus dem wirklichen Leben zu kombinieren, um die Themen sehr zugänglich zu machen. Ich würde diesen Professor in Zukunft sehr empfehlen.
Kurs: Spark for Developers
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Ernesto hat einen großartigen Job gemacht und die hochrangigen Konzepte der Verwendung von Spark und seiner verschiedenen Module erklärt.
Michael Nemerouf
Kurs: Spark for Developers
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Dies ist einer der besten praktischen Übungen, die ich je gemacht habe.
Laura Kahn
Kurs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Dies ist eines der besten Online-Trainings, die ich je in meiner 13-jährigen Karriere gemacht habe. Mach weiter so!
Kurs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Richard war sehr bereit zu schweigen, als wir halbbezogene Fragen zu Dingen stellen wollten, die nicht auf dem Lehrplan standen. Die Erklärungen waren klar und er war in jedem Rat, den er uns gab, in Bezug auf Vorbehalte offen.
ARM Limited
Kurs: Spark for Developers
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Die VM hat mir sehr gut gefallen Der Lehrer war sehr kenntnisreich über das Thema sowie andere Themen, er war sehr nett und freundlich Die Anlage in Dubai hat mir gefallen.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Kurs: Big Data Analytics in Health
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Übungsaufgaben
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Kurs: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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Ajay war sehr freundlich, hilfsbereit und kannte sich auch mit dem Thema aus, über das er diskutierte.
Biniam Guulay - ICE International Copyright Enterprise Germany GmbH
Kurs: Spark for Developers
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Die Laborübungen. Anwendung der Theorie ab dem ersten Tag in den folgenden Tagen.
Dell
Kurs: A Practical Introduction to Stream Processing
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Der Lehrer hat das Trainingsprogramm an unsere aktuellen Bedürfnisse angepasst.
EduBroker Sp. z o.o.
Kurs: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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Wenn Sie ähnliche Übungen auf unterschiedliche Weise durchführen, können Sie besser verstehen, was jede Komponente ( Hadoop / Spark, Standalone / Cluster) für sich und gemeinsam tun kann. Es gab mir Ideen, wie ich meine Anwendung auf meinem lokalen Computer testen sollte, wenn ich sie entwickle, im Vergleich zu der Bereitstellung auf einem Cluster.
Thomas Carcaud - IT Frankfurt GmbH
Kurs: Spark for Developers
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individuelle Aufmerksamkeit.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Kurs: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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Lernen Sie Funkenstreaming, DataBricks und AWS Redshift
Lim Meng Tee - Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Kurs: Apache Spark in the Cloud
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Der Inhalt und das Wissen.
Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Kurs: Apache Spark in the Cloud
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Es war sehr informativ. Ich hatte vor kurzem und sehr bis zum 26. Finner, dass dieser Kurs eine sehr gute Einführung in das Thema vorliegt.
Intelligent Medical Objects
Kurs: Apache Spark in the Cloud
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Es war toll, ein Verständnis dafür zu bekommen, was unter der Haube von Spark vor sich geht. Zu wissen, was unter der Haube vor sich geht, hilft zu verstehen, warum Ihr Code das tut, was Sie von ihm erwarten. Ein Großteil der Ausbildung war Hand auf, die immer toll ist und der Abschnitt über Optimierungen war außergewöhnlich relevant für meine aktuelle Arbeit, die schön war.
Intelligent Medical Objects
Kurs: Apache Spark in the Cloud
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Das ist eine große Klasse! Ich schätze, dass Andras sehr deutlich erklärt, was Funken ist alles, wo es kam, und welche Probleme es kann es lösen. Viel besser als andere Einführungen, die ich gesehen habe, dass es nur dann involviert, wie sie es benutzen. Andras hat eine tiefe Kenntnis des Themas und erklärt Dinge sehr gut.
Intelligent Medical Objects
Kurs: Apache Spark in the Cloud
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Die Live-Beispiele, die die Grundasimaspekte der Funke gegeben haben und zeigten.
Intelligent Medical Objects
Kurs: Apache Spark in the Cloud
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1 . Richtiges Gleichgewicht zwischen hohen Ebenenkonzepten und technischen Details. 2. Andras ist sehr gut über seine Lehre. 3. Übung
Steven Wu - Intelligent Medical Objects
Kurs: Apache Spark in the Cloud
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Hände auf Sitzung / Zuweisungen
Poornima Chenthamarakshan - Intelligent Medical Objects
Kurs: Apache Spark in the Cloud
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Trainer berichtete das Training leicht auf der Grundlage der Publikumsanfrage, also werfen Sie einige Licht auf wenige Diffentik, die wir angefordert haben
Intelligent Medical Objects
Kurs: Apache Spark in the Cloud
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Sein Tempo war großartig. Ich liebte die Tatsache, dass er auch in die Theorie ging, damit ich verstehe, warum ich die Dinge tun würde, die er fragt.
Intelligent Medical Objects
Kurs: Apache Spark in the Cloud
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Ich denke, der Trainer hatte einen exzellenten Stil, Humor und Geschichten aus dem wirklichen Leben zu kombinieren, um die Themen sehr zugänglich zu machen. Ich würde diesen Professor in Zukunft sehr empfehlen.
Kurs: Spark for Developers
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Dies ist eines der besten Online-Trainings, die ich je in meiner 13-jährigen Karriere gemacht habe. Mach weiter so!
Kurs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Apache Spark Unterkategorien
Spark Kurspläne
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Alluxio , um verschiedene Alluxio mit Speichersystemen zu verbinden und Daten im Petabyte-Bereich effizient zu verwalten, während sie mit Alluxio eine Anwendung Alluxio .
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Entwickeln Sie eine Anwendung mit Alluxio
- Verbinden Sie Big Data-Systeme und -Anwendungen unter Beibehaltung eines Namespaces
- Extrahieren Sie effizient Werte aus Big Data in jedem Speicherformat
- Verbessern Sie die Workload-Leistung
- Bereitstellen und Verwalten von Alluxio eigenständiges Alluxio oder in Alluxio
Publikum
- Datenwissenschaftler
- Entwickler
- Systemadministrator
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Die Gesundheitsbranche verfügt über riesige Mengen komplexer heterogener medizinischer und klinischer Daten. Die Anwendung von Big-Data-Analysen auf Gesundheitsdaten bietet ein großes Potenzial für die Gewinnung von Erkenntnissen zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung. Die enorme Anzahl dieser Datensätze ist jedoch eine große Herausforderung für Analysen und praktische Anwendungen in einem klinischen Umfeld.
In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training (Remote) lernen die Teilnehmer, wie Big-Data-Analysen im Gesundheitsbereich durchgeführt werden, während sie eine Reihe von praktischen Live-Laborübungen absolvieren.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Installieren und konfigurieren Sie Big Data-Analysetools wie Hadoop MapReduce und Spark
- Verstehen Sie die Eigenschaften von medizinischen Daten
- Wenden Sie Big-Data-Techniken an, um mit medizinischen Daten umzugehen
- Studieren Sie Big-Data-Systeme und -Algorithmen im Kontext von Gesundheitsanwendungen
Publikum
- Entwickler
- Data Scientists
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben.
Hinweis
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Technologieangebote und Implementierungsansätze für die Verarbeitung von Graphendaten kennen. Ziel ist es, reale Objekte, ihre Merkmale und Beziehungen zu identifizieren, diese Beziehungen dann zu modellieren und sie unter Verwendung eines Graph Computing Ansatzes (auch als Graph Analytics bezeichnet) als Daten zu verarbeiten. Wir beginnen mit einem umfassenden Überblick und beschränken uns auf bestimmte Tools, während wir eine Reihe von Fallstudien, praktischen Übungen und Live-Bereitstellungen durchgehen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verstehen Sie, wie Diagrammdaten beibehalten und durchlaufen werden.
- Wählen Sie das beste Framework für eine bestimmte Aufgabe aus (von Diagrammdatenbanken bis zu Stapelverarbeitungs-Frameworks).
- Implementieren Sie Hadoop , Spark, GraphX und Pregel, um das Graph-Computing auf vielen Maschinen parallel auszuführen.
- Zeigen Sie reale Big-Data-Probleme in Form von Diagrammen, Prozessen und Durchläufen an.
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
In diesem von einem Kursleiter durchgeführten Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) wird die Hortonworks Data Platform (HDP) und die Teilnehmer durch die Bereitstellung der Spark + Hadoop Lösung geführt.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verwenden Sie Hortonworks, um Hadoop zuverlässig in großem Maßstab auszuführen.
- Vereinheitlichen Sie die Sicherheits-, Governance- und Betriebsfunktionen von Hadoop mit den agilen Analyse-Workflows von Spark.
- Verwenden Sie Hortonworks, um alle Komponenten in einem Spark-Projekt zu untersuchen, zu validieren, zu zertifizieren und zu unterstützen.
- Verarbeiten Sie verschiedene Arten von Daten, einschließlich strukturierter, unstrukturierter, bewegter und ruhender Daten.
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
In diesem von Lehrern geführten Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) lernen die Teilnehmer, wie verschiedene Stream Processing Frameworks mit vorhandenen Big Data-Speichersystemen und zugehörigen Softwareanwendungen und Mikrodiensten eingerichtet und integriert werden.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Installieren und konfigurieren Sie verschiedene Stream Processing Frameworks, z. B. Spark Streaming und Kafka Streaming.
- Verstehen und wählen Sie den am besten geeigneten Rahmen für den Job.
- Kontinuierliche, zeitgleiche und aufzeichnungsweise Datenverarbeitung.
- Integrieren Sie Stream Processing Lösungen in vorhandene Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes usw.
- Integrieren Sie die am besten geeignete Stream-Processing-Bibliothek in Unternehmensanwendungen und Microservices.
Publikum
- Entwickler
- Software-Architekten
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Anmerkungen
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
Dieses von Lehrern geleitete Live-Training führt in die Konzepte und Ansätze zur Implementierung von Geospacial Analytics ein und führt die Teilnehmer durch die Erstellung einer Predictive Analysis-Anwendung mit Magellan on Spark.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Effizientes Abfragen, Parsen und Verknüpfen von Geodatensätzen im Maßstab
- Implementieren Sie Geodaten in Business Intelligence- und Predictive Analytics-Anwendungen
- Verwenden Sie den räumlichen Kontext, um die Funktionen von Mobilgeräten, Sensoren, Protokollen und Wearables zu erweitern
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to carry out big data analysis using Apache Spark in their .NET applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache Spark.
- Understand how .NET implements Spark APIs so that they can be accessed from a .NET application.
- Develop data processing applications using C# or F#, capable of handling data sets whose size is measured in terabytes and pedabytes.
- Develop machine learning features for a .NET application using Apache Spark capabilities.
- Carry out exploratory analysis using SQL queries on big data sets.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use the SMACK stack to build data processing platforms for big data solutions.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement a data pipeline architecture for processing big data.
- Develop a cluster infrastructure with Apache Mesos and Docker.
- Analyze data with Spark and Scala.
- Manage unstructured data with Apache Cassandra.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Apache Spark system for processing very large amounts of data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache Spark.
- Understand the difference between Apache Spark and Hadoop MapReduce and when to use which.
- Quickly read in and analyze very large data sets.
- Integrate Apache Spark with other machine learning tools.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
PUBLIKUM:
Dateningenieur, DevOps , Datenwissenschaftler
Dieser Kurs wird Apache Spark vorstellen. Die Schüler lernen, wie Spark in das Big Data Ökosystem passt und wie Spark für die Datenanalyse verwendet wird. Der Kurs behandelt die Spark-Shell für die interaktive Datenanalyse, Spark-Interna, Spark-APIs, Spark- SQL , Spark-Streaming sowie maschinelles Lernen und graphX.
PUBLIKUM:
Entwickler / Datenanalysten
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Python und Spark zusammen verwenden, um Big Data zu analysieren, während sie an praktischen Übungen arbeiten.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Erfahren Sie, wie Sie Spark mit Python zum Analysieren von Big Data .
- Arbeiten Sie an Übungen, die die realen Umstände nachahmen.
- Verwenden Sie verschiedene Tools und Techniken für die Big-Data-Analyse mit PySpark .
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Dieses Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Softwareentwickler, die Big Data mit Spark Streaming und Scala streamen möchten.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Erstellen Sie Spark-Anwendungen mit der Programmiersprache Scala .
- Verwenden Sie Spark Streaming, um kontinuierliche Datenströme zu verarbeiten.
- Verarbeiten Sie Datenströme in Echtzeit mit Spark Streaming.
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
- um SQL Abfragen auszuführen.
- um Daten aus einer vorhandenen Hive Installation zu lesen.
In diesem vom Kursleiter durchgeführten Live-Training (vor Ort oder remote) lernen die Teilnehmer, wie verschiedene Arten von Datensätzen mit Spark SQL analysiert werden.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Installieren und konfigurieren Sie Spark SQL .
- Führen Sie eine Datenanalyse mit Spark SQL .
- Abfragen von Datensätzen in verschiedenen Formaten.
- Daten visualisieren und Ergebnisse abfragen.
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
Es teilt sich in zwei Pakete:
-
spark.mllib enthält die ursprüngliche API, die auf RDDs basiert.
-
spark.ml bietet eine API auf höherer Ebene, die auf DataFrames zum Erstellen von ML-Pipelines basiert.
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Entwickler, die eine integrierte Maschinenbibliothek für Apache Spark