Big Data Analytics in Health 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

Deze door een instructeur geleide, live training in België (op locatie of op afstand) introduceert Hortonworks Data Platform (HDP) en leidt deelnemers door de implementatie van de Spark + Hadoop-oplossing.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Gebruik Hortonworks om Hadoop betrouwbaar op grote schaal uit te voeren. Verenig de beveiligings-, governance- en operationele mogelijkheden van Hadoop met de flexibele analytische workflows van Spark. Gebruik Hortonworks om elk onderdeel van een Spark-project te onderzoeken, valideren, certificeren en ondersteunen. Verwerk verschillende soorten gegevens, waaronder gestructureerd, ongestructureerd, in beweging en in rust.

Apache Ambari is een open-source beheerplatform voor het Apache Ambari , beheren, bewaken en beveiligen van Apache Hadoop clusters.

In deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers de managementtools en -praktijken die Ambari biedt om met succes Hadoop clusters te beheren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet een live Big Data cluster op met Ambari
• Pas de geavanceerde functies en functionaliteiten van Ambari toe op verschillende gebruikssituaties
• Voeg indien nodig naadloos knooppunten toe en verwijder deze
• Verbeter de prestaties van een Hadoop cluster door afstemmen en tweaken

Publiek

• DevOps
• Systeembeheerders
• DBA
• Hadoop testprofessionals

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Cloudera Impala is een open source MPP-query-engine (Massively Parallel Processing) SQL voor Apache Hadoop-clusters.

Impala stelt gebruikers in staat query's met lage latentie SQL uit te voeren naar gegevens die zijn opgeslagen in Hadoop Distributed File System en Apache Hbase zonder dat gegevensverplaatsing of -transformatie nodig is.

Publiek

Deze cursus is bedoeld voor analisten en datawetenschappers die analyses uitvoeren op gegevens die zijn opgeslagen in Hadoop via Business Intelligence of SQL tools.

Na deze cursus zullen afgevaardigden in staat zijn om

Haal zinvolle informatie uit Hadoop-clusters met Impala. Schrijf specifieke programma's om Business Intelligence in Impala SQL Dialect te vergemakkelijken. Problemen met Impala oplossen.

Deze cursus behandelt het gebruik van Hive SQL taal (AKA: Hive HQL, SQL on Hive , Hive QL) voor mensen die gegevens uit Hive

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.