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Schulungsübersicht

Einführung in Google Colab und Apache Spark

  • Überblick über Google Colab
  • Einführung in Apache Spark
  • Einrichten von Spark in Google Colab

Datenverarbeitung mit Apache Spark

  • Arbeiten mit RDDs und DataFrames
  • Laden und Verarbeiten grosser Datensätze
  • Verwendung von Spark SQL für das Abfragen strukturierter Daten

Erweiterte Analysen mit Spark

  • Machine Learning mit Spark MLlib
  • Durchführung von Echtzeit-Datenanalysen
  • Verteiltes Computing mit Spark

Visualisierung und Zusammenarbeit in Google Colab

  • Integration von Colab mit gängigen Bibliotheken zur Visualisierung
  • Kollaborative Arbeitsabläufe mit Colab-Notebooks
  • Teilen und Exportieren von Ergebnissen

Optimierung der Big-Data-Workflows

  • Tuning von Spark für die Leistung
  • Optimierung des Speicher- und Speicherverbrauchs
  • Skalierung der Workflows für grosse Datensätze

Big Data in der Cloud

  • Integration von Google Colab mit Cloud-basierten Tools
  • Nutzung von Cloud-Speicher für Big Data
  • Arbeit mit Spark in verteilten Cloud-Umgebungen

Fallstudien und Best Practices

  • Überblick über reale Big-Data-Anwendungen
  • Fallstudien mit Apache Spark und Colab
  • Best Practices für die Big-Data-Analyse

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Datenwissenschaft-Konzepten
  • Vertrautheit mit Apache Spark
  • Python-Programmierfähigkeiten

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler
  • Dateningenieurinnen und -ingenieure
  • Forscher, die mit Big Data arbeiten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

Kommende Kurse

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