
현지의 강사 Apache Spark 교육 과정은 Spark가 Big Data 생태계에 어떻게 적용되는지, 그리고 데이터 분석을 위해 Spark를 사용하는 방법을 손으로 직접 연습함으로써 실증적으로 보여줍니다 Apache Spark 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다 현장 실습은 고객 구내에서 현지에서 실시 할 수 있습니다 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터에서 대한민국 원격 라이브 교육은 대화 형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다 NobleProg 지역 교육 제공자.
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회원 평가
리처드는 매우 조용하고 체계적이며 분석적 통찰력을 가지고 있습니다. 물론 이러한 종류의 과정을 제시하는 데 필요한 자질
Kieran Mac Kenna
Course: Spark for Developers
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개념 다이어그램을 공유하고 더러운 손 샘플
Mark Yang - FMR
Course: Spark for Developers
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적용 가능한 시나리오 및 사례
zhaopeng liu - Fmr
Course: Spark for Developers
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사례 분석 张 国栋
国栋 张
Course: Spark for Developers
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이 세션의 모든 부분 Eric Han - F
Eric Han - Fmr
Course: Spark for Developers
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우리는 전체 환경에 대해 더 많이 알고 있습니다
John Kidd
Course: Spark for Developers
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트레이너는 수업을 재미 있고 재미있게 만들어 하루 종일 훈련에 도움이되도록했습니다
Ryan Speelman
Course: Spark for Developers
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트레이너는 유머와 실생활의 결합으로 탁월한 스타일을 가졌으므로 피사체를 가까이에서 볼 수있게되었습니다. 나는 미래에이 교수를 강력히 추천 할 것이다
Course: Spark for Developers
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Ernesto는 Spark을 사용하는 데 대한 높은 수준의 개념을 설명하고 훌륭한 모듈입니다
Michael Nemerouf
Course: Spark for Developers
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이것은 제가 지금까지 해본 연습 프로그래밍 과정 중 가장 좋은 실습 중 하나입니다.
Laura Kahn
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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이것은 내가 13 년 경력으로 쌓은 최고의 온라인 교육 중 하나입니다. 앞으로도 힘써주세요
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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리차드는 강의 계획서에없는 것에 관해 준 관련 질문을하고 싶을 때 매우 기꺼이 우회했습니다. 설명은 분명했고 그는 우리에게 준 조언에 대해주의를 기울였다.
ARM Limited
Course: Spark for Developers
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나는 아주 많이 좋아 VM 교사는 주제 뿐만 아니라 다른 주제에 대 한 매우 지식이 있었다, 그는 매우 친절 하 고 친절 했다 나는 두바이의 시설을 좋아 했다.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Course: Big Data Analytics in Health
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연습 작업
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Course: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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Ajay는 매우 친절하고 도움이되었으며 자신이 논의한 주제에 대해 잘 알고있었습니다.
Biniam Guulay - ICE International Copyright Enterprise Germany GmbH
Course: Spark for Developers
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실험실에서 운동합니다. 다음 날 첫 날부터 이론을 적용합니다.
Dell
Course: A Practical Introduction to Stream Processing
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교사는 현재의 요구에 맞게 교육 프로그램을 조정했습니다.
EduBroker Sp. z o.o.
Course: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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유사한 연습을 다른 방식으로 수행하면 각 구성 요소 ( Hadoop / Spark, 독립형 / 클러스터)가 자체적으로 함께 수행 할 수있는 작업을 이해하는 데 실제로 도움이됩니다. 클러스터에서 배포 할 때와 개발할 때 로컬 컴퓨터에서 내 응용 프로그램을 테스트하는 방법에 대한 아이디어를 얻었습니다.
Thomas Carcaud - IT Frankfurt GmbH
Course: Spark for Developers
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개인의 관심.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Course: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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Spark 스트리밍, 데이터베이스 및 AWS Redshift를 배우십시오.
Lim Meng Tee - Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Course: Apache Spark in the Cloud
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내용과 지식.
Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Course: Apache Spark in the Cloud
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그것은 매우 유익했다. 나는 전에 스파크와 거의 경험을 보였고, 지금 까지이 과정은 대상에 아주 좋은 소개를 제공했습니다.
Intelligent Medical Objects
Course: Apache Spark in the Cloud
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스파크의 후드 아래에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 것이 좋았습니다. 후드 아래에서 무슨 일이 일어나고 있는지 아는 것은 코드가 왜 또는 당신이 기대하는 일을하지 않는지 더 잘 이해하는 데 도움이됩니다. 많은 훈련이 항상 훌륭하고 최적화 섹션이 좋은 현재 작업과 매우 관련이있었습니다.
Intelligent Medical Objects
Course: Apache Spark in the Cloud
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이것은 훌륭한 수업입니다! 나는 Andras가 그가 스파크가 모두의 관점, 그리고 그것이 무엇인지, 그리고 문제가 해결할 수있는 문제를 매우 분명히 설명합니다. 다른 소개보다 훨씬 낫습니다. Andras는 주제에 대한 깊은 지식을 가지고 있으며 아주 잘 설명합니다.
Intelligent Medical Objects
Course: Apache Spark in the Cloud
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주어진 실시간 예제와 스파크의 기본 측면을 보여주었습니다.
Intelligent Medical Objects
Course: Apache Spark in the Cloud
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1 . 높은 수준의 개념과 기술적 세부 사항 사이의 오른쪽 균형. 2. Andras는 그의 가르침에 대해 아주 잘 알고 있습니다. 3. 운동
Steven Wu - Intelligent Medical Objects
Course: Apache Spark in the Cloud
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세션 / 과제에 손을 꾸다
Poornima Chenthamarakshan - Intelligent Medical Objects
Course: Apache Spark in the Cloud
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트레이너는 잠재 고객 요청에 따라 약간의 훈련을 조정하므로 요청한 몇 가지 diff 주제에 빛을 던지십시오.
Intelligent Medical Objects
Course: Apache Spark in the Cloud
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그의 속도는 좋았어. 나는 그가 이론에 빠져 있다는 것을 사랑했습니다. 왜 내가 요구하는지 이해하는지 이해해.
Intelligent Medical Objects
Course: Apache Spark in the Cloud
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트레이너는 유머와 실생활의 결합으로 탁월한 스타일을 가졌으므로 피사체를 가까이에서 볼 수있게되었습니다. 나는 미래에이 교수를 강력히 추천 할 것이다
Course: Spark for Developers
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이것은 내가 13 년 경력으로 쌓은 최고의 온라인 교육 중 하나입니다. 앞으로도 힘써주세요
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Apache Spark서브 카테고리
Apache Spark코스 개요
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Spark, Hadoop, 및 Python을 사용하여 대형 데이터 처리를 시작하는 데 필요한 환경을 설정합니다.
Spark의 특징, 핵심 구성 요소 및 아키텍처를 이해하고 Hadoop.
Spark, Hadoop 및 Python을 대형 데이터 처리에 통합하는 방법을 배우십시오.
Spark 생태계 (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka 및 Flume)의 도구를 탐험하십시오.
Netflix, YouTube, Amazon, Spotify 및 Google와 유사한 공동 필터링 권장 시스템을 구축합니다.
Apache Mahout를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 확장합니다.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
- Hortonworks를 사용하면 대규모로 Hadoop 을 안정적으로 실행할 수 있습니다.
- Spark의 민첩한 분석 워크 플로우로 Hadoop 의 보안, 거버넌스 및 운영 기능을 통합하십시오.
- Hortonworks를 사용하여 Spark 프로젝트의 각 구성 요소를 조사, 검증, 인증 및 지원하십시오.
- 구조화 된, 구조화되지 않은, 동작중인, at-rest 등 다양한 유형의 데이터를 처리합니다.
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
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효율적으로 쿼리, 퍼스 및 스케일에 지리 공간 데이터 세트에 합류
비즈니스 인텔리전스 및 예측 분석 응용 프로그램에서 지구 공간 데이터 구현
공간 컨텍스트를 사용하여 모바일 장치, 센서, 로그 및 노트북의 능력을 확장합니다.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
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응용 프로그램을 개발하십시오 Alluxio
하나의 이름 공간을 유지하면서 대형 데이터 시스템 및 응용 프로그램을 연결합니다.
효율적으로 모든 스토리지 형식에서 큰 데이터에서 가치를 추출
작업 부하 성능 향상
배치 및 관리 Alluxio 스탠다드 또는 클러스터
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데이터 과학자
개발자
시스템 관리자
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부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
- SQL 쿼리를 실행합니다.
- 기존 Hive 설치에서 데이터를 읽습니다. 이 강사가 진행하는 실습 (현장 또는 원격)에서 참가자는 Spark SQL 사용하여 다양한 유형의 데이터 세트를 분석하는 방법을 학습합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Spark SQL 설치하고 구성하십시오.
- Spark SQL 사용하여 데이터 분석을 수행하십시오.
- 서로 다른 형식의 데이터 집합을 쿼리합니다.
- 데이터 및 쿼리 결과를 시각화합니다.
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
- Spark Streaming 및 Kafka Streaming과 같은 다양한 Stream Processing 프레임 워크를 설치하고 구성하십시오.
- 작업에 가장 적합한 프레임 워크를 이해하고 선택하십시오.
- 연속적으로, 동시에, 그리고 레코드별로 프로세스.
- Stream Processing 솔루션을 기존 데이터베이스, 데이터웨어 하우스, 데이터 레이크 등과 통합합니다.
- 가장 적합한 스트림 처리 라이브러리를 엔터프라이즈 응용 프로그램 및 마이크로 서비스와 통합하십시오.
- 개발자
- 소프트웨어 아키텍트
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
- Hadoop MapReduce 및 Spark와 같은 대규모 데이터 분석 도구 설치 및 구성
- 의료 데이터의 특성 이해
- 큰 데이터 기술을 적용하여 의료 데이터 처리
- 건강 응용 프로그램의 맥락에서 큰 데이터 시스템과 알고리즘 연구
- 개발자
- 데이터 과학자
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실습.
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
- Scala 프로그래밍 언어로 Spark 응용 프로그램을 만듭니다.
- Spark Streaming을 사용하여 연속적인 데이터 스트림을 처리하십시오.
- Spark Streaming으로 실시간 데이터 스트림을 처리합니다.
- 대화식 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실습 구현.
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.
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큰 데이터를 처리하기위한 데이터 파이프 라인 아키텍처를 구현합니다.
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Spark 및 Scala로 데이터를 분석합니다.
Apache를 사용하여 구조화되지 않은 데이터를 관리합니다 Cassandra.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
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설치 및 설정 Apache Spark.
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빠르게 읽고 매우 큰 데이터 세트를 분석합니다.
Apache Spark 다른 기계 학습 도구와 통합하십시오.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
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설치 및 설정 Apache Spark
.NET이 Spark API를 실행하는 방법을 이해하여.NET 응용 프로그램에서 액세스할 수 있습니다.
C# 또는 F#를 사용하여 데이터 처리 응용 프로그램을 개발하여 테라비트 및 페다비트로 측정되는 데이터 세트를 처리 할 수 있습니다.
Apache Spark 기능을 사용하여.NET 응용 프로그램을위한 기계 학습 기능을 개발합니다.
큰 데이터 세트에 대한 SQL 쿼리를 사용하여 탐험 분석을 수행합니다.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
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Apache를 설치하고 설정하십시오 Hadoop
Hadoop 생태계의 네 가지 주요 구성 요소를 이해하십시오 : HDFS, MapReduce, YARN 및 Hadoop Common.
Hadoop 분산 파일 시스템 (HDFS)을 사용하여 클러스터를 수백 또는 수천 개의 노드로 확장합니다.   ·
HDFS를 설치하여 사전 Spark 배포를 위한 스토리지 엔진으로 작동합니다.
Spark를 설정하여 Amazon S3 및 NoSQL 데이터베이스 시스템과 같은 대체 저장 솔루션에 액세스할 수 있습니다 Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike 등.
Apache Hadoop 클러스터의 공급, 관리, 모니터링 및 보안과 같은 관리 작업을 수행합니다.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
- Set up the necessary development environment to start building NLP pipelines with Spark NLP.
- Understand the features, architecture, and benefits of using Spark NLP.
- Use the pre-trained models available in Spark NLP to implement text processing.
- Learn how to build, train, and scale Spark NLP models for production-grade projects.
- Apply classification, inference, and sentiment analysis on real-world use cases (clinical data, customer behavior insights, etc.).
- spark.mllib는 RDD 위에 구축 된 원래 API를 포함합니다.
- spark.ml은 ML 파이프 라인을 구성하기 위해 DataFrames 위에 구축 된 고급 API를 제공합니다.
- 그래프 데이터가 유지되고 통과하는 방법을 이해합니다.
- 그래프 데이터베이스에서 배치 처리 프레임 워크에 이르기까지 주어진 작업에 가장 적합한 프레임 워크를 선택하십시오.
- Hadoop , Spark, GraphX 및 Pregel을 구현하여 여러 컴퓨터에서 동시에 그래프 컴퓨팅을 수행합니다.
- 그래프, 프로세스 및 순회 측면에서 실제 빅 데이터 문제를 봅니다.
- 강의, 강의, 연습 및 실습
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