Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators Training Cursus

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze Python en Spark samen kunnen gebruiken om big data te analyseren terwijl ze aan praktische oefeningen werken.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Leer hoe u Spark met Python kunt gebruiken om Big Data te analyseren.
• Werk aan oefeningen die praktijkgevallen nabootsen.
• Gebruik verschillende tools en technieken voor big data-analyse met PySpark.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers over het technologieaanbod en de implementatiebenaderingen voor het verwerken van grafiekgegevens. Het doel is om objecten uit de echte wereld, hun kenmerken en relaties te identificeren, deze relaties vervolgens te modelleren en ze als gegevens te verwerken met behulp van een Graph Computing (ook bekend als Graph Analytics) aanpak. We beginnen met een breed overzicht en beperken ons tot specifieke tools terwijl we een reeks casestudies, praktische oefeningen en live implementaties doorlopen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp hoe grafiekgegevens worden bewaard en doorlopen.
• Selecteer het beste raamwerk voor een bepaalde taak (van grafische databases tot raamwerken voor batchverwerking).
• Implementeer Hadoop, Spark, GraphX en Pregel om graph computing parallel uit te voeren op veel machines.
• Bekijk big data-problemen uit de echte wereld in termen van grafieken, processen en traversals.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en oefeningen.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Als u een training op maat voor deze cursus wilt aanvragen, kunt u contact met ons opnemen om een afspraak te maken.

MLlib is Spark's machine learning (ML) bibliotheek. Het doel is om praktische machine learning schaalbaar en eenvoudig te maken. Het bestaat uit algemene leeralgoritmen en hulpprogramma's, waaronder classificatie, regressie, clustering, collaboratieve filtering, vermindering van de dimensionaliteit, evenals optimalisatieprimitieven op een lager niveau en pijplijn-API's op een hoger niveau.

Het is verdeeld in twee pakketten:

• spark.mllib bevat de originele API gebouwd bovenop RDD's.

• spark.ml biedt een API op een hoger niveau gebouwd bovenop DataFrames voor het construeren van ML-pijpleidingen.

Publiek

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en ontwikkelaars die een ingebouwde machinebibliotheek voor Apache Spark

Big data-analyse omvat het proces van het onderzoeken van grote hoeveelheden gevarieerde gegevenssets om correlaties, verborgen patronen en andere nuttige inzichten te ontdekken.

De gezondheidsindustrie heeft enorme hoeveelheden complexe heterogene medische en klinische gegevens. Het toepassen van big data-analyses op gezondheidsgegevens biedt een enorm potentieel voor het verkrijgen van inzichten voor het verbeteren van de gezondheidszorg. De enorme omvang van deze datasets vormt echter grote uitdagingen bij analyses en praktische toepassingen in een klinische omgeving.

In deze door een instructeur geleide, live training (op afstand), leren deelnemers hoe ze big data-analyses in gezondheid kunnen uitvoeren terwijl ze een reeks praktische live-laboefeningen doorlopen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer big data-analysehulpmiddelen zoals Hadoop MapReduce en Spark
• Begrijp de kenmerken van medische gegevens
• Pas big data-technieken toe om met medische gegevens om te gaan
• Bestudeer big data-systemen en algoritmen in het kader van gezondheidstoepassingen

Publiek

• ontwikkelaars
• Data Scientists

Indeling van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen.

Notitie

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Deze instructeur-geleide, live training in België (op locatie of op afstand) is gericht op systeembeheerders die willen leren hoe ze clusters binnen hun organisatie kunnen opzetten, implementeren en beheren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Apache Hadoop.
• Begrijp de vier belangrijkste componenten in het Hadoop-ecosysteem: HDFS, MapReduce, YARN en Hadoop Common.
• Gebruik Hadoop Distributed File System (HDFS) om een cluster te schalen naar honderden of duizenden knooppunten.
• Stel HDFS in om te functioneren als opslagengine voor on-premise Spark-implementaties.
• Stel Spark in voor toegang tot alternatieve opslagoplossingen zoals Amazon S3 en NoSQL databasesystemen zoals Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, enz.
• Voer administratieve taken uit zoals het inrichten, beheren, monitoren en beveiligen van een Apache Hadoop-cluster.

In deze door een instructeur geleide, live training in België (op locatie of op afstand), leren deelnemers hoe ze verschillende Stream Processing raamwerken kunnen opzetten en integreren met bestaande big data-opslagsystemen en gerelateerde softwareapplicaties en microservices.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer verschillende Stream Processing frameworks, zoals Spark Streaming en Kafka Streaming.
• Begrijp en selecteer het meest geschikte raamwerk voor de taak.
• Verwerken van gegevens continu, gelijktijdig en record voor record.
• Integreer Stream Processing oplossingen met bestaande databases, datawarehouses, datameren, enz.
• Integreer de meest geschikte bibliotheek voor streamverwerking met bedrijfsapplicaties en microservices.

Magellan is een open-source gedistribueerde uitvoeringssysteem voor geospatiale analyse van big data. Geïmplementeerd boven Apache Spark, breidt het Spark SQL uit en biedt een relatieve abstractie voor geospatiale analyses.

Deze instructeur geleide, live training introduceert de concepten en benaderingen voor de implementatie van geospatiale analyses en wandelt deelnemers door middel van de creatie van een predictieve analyse toepassing met behulp van Magellan op Spark.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Efficiënt zoeken, parsen en deelgenomen geospatiale dataset op schaal
• Implementatie van geospatiale gegevens in business intelligence en predictive analytics toepassingen
• Gebruik ruimtecontext om de capaciteiten van mobiele apparaten, sensoren, logs en draagbare apparaten uit te breiden

Format van de cursus

• Interactieve lezingen en discussie.
• Veel oefeningen en oefeningen.
• Hand-on implementatie in een live-lab-omgeving.

Cursus aanpassingsopties

• Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te organiseren.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die big data-analyse willen uitvoeren met behulp van Apache Spark in hun .NET-applicaties.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Apache Spark.
• Begrijp hoe .NET Spark API's implementeert, zodat ze toegankelijk zijn vanuit een .NET-applicatie.
• Ontwikkel applicaties voor gegevensverwerking met behulp van C# of F#, die datasets kunnen verwerken waarvan de grootte wordt gemeten in terabytes en pedabytes.
• Ontwikkel machine learning-functies voor een .NET-toepassing met behulp van Apache Spark-mogelijkheden.
• Voer verkennende analyses uit met behulp van SQL queries op big datasets.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die de SMACK-stack willen gebruiken om dataverwerkingsplatforms voor big data-oplossingen te bouwen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Implementeer een datapijplijnarchitectuur voor het verwerken van big data.
• Ontwikkel een clusterinfrastructuur met Apache Mesos en Docker.
• Analyseer gegevens met Spark en Scala.
• Beheer ongestructureerde gegevens met Apache Cassandra.

Deze instructeur-geleide, live training in België (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die een Apache Spark systeem willen opzetten en implementeren voor het verwerken van zeer grote hoeveelheden gegevens.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Apache Spark.
• Verwerk en analyseer snel zeer grote datasets.
• Begrijp het verschil tussen Apache Spark en Hadoop MapReduce en wanneer u welke moet gebruiken.
• Integreer Apache Spark met andere machine learning-tools.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende tot gemiddelde systeembeheerders die Spark-clusters willen implementeren, onderhouden en optimaliseren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Apache Spark in verschillende omgevingen.
• Clusterresources beheren en Spark-toepassingen bewaken.
• Optimaliseer de prestaties van Spark-clusters.
• Implementeer beveiligingsmaatregelen en zorg voor een hoge beschikbaarheid.
• Veelvoorkomende problemen met Spark opsporen en oplossen.

Apache Spark leercurve van Apache Spark neemt in het begin langzaam toe, het kost veel inspanning om het eerste rendement te behalen. Deze cursus is bedoeld om door het eerste moeilijke gedeelte te springen. Na het volgen van deze cursus zullen de deelnemers de basisprincipes van Apache Spark begrijpen, ze zullen RDD duidelijk onderscheiden van DataFrame, ze zullen Python en Scala API leren kennen, ze zullen uitvoerders en taken begrijpen, etc. Ook volgens de best practices richt deze cursus zich sterk op cloud-implementatie, Databricks en AWS. De studenten zullen ook de verschillen begrijpen tussen AWS EMR en AWS Glue, een van de nieuwste Spark-services van AWS.

PUBLIEK:

Data Engineer, DevOps , Data Scientist

DOELSTELLING:

Deze cursus introduceert Apache Spark . De studenten leren hoe Spark past in het Big Data ecosysteem en hoe Spark gebruikt kan worden voor data-analyse. De cursus behandelt Spark shell voor interactieve gegevensanalyse, Spark internals, Spark API's, Spark SQL , Spark streaming en machine learning en graphX.

PUBLIEK :

Ontwikkelaars / gegevensanalisten

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers en ontwikkelaars die Spark NLP, gebouwd bovenop Apache Spark, willen gebruiken om modellen voor tekstverwerking in natuurlijke taal te ontwikkelen, implementeren en schalen en pijpleidingen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de noodzakelijke ontwikkelomgeving op om NLP-pijplijnen te bouwen met Spark NLP.
• Begrijp de functies, architectuur en voordelen van het gebruik van Spark NLP.
• Gebruik de vooraf getrainde modellen die beschikbaar zijn in Spark NLP om tekstverwerking te implementeren.
• Leer hoe u modellen bouwt, traint en schaalt Spark NLP voor productieprojecten.
• Pas classificatie, gevolgtrekkingen en sentimentanalyse toe op praktijkvoorbeelden (klinische gegevens, inzichten in klantgedrag, enz.).