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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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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나는 호르헤가 기대하는 방법론을 좋아했다Experian Colombia S.A
Experian Colombia S.A
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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Small group (4 trainees) and we could progress together. Also the trainer could so help everybody.
ICE International Copyright Enterprise Germany GmbH
Course: Spark for Developers
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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The lab exercises. Applying the theory from the first day in subsequent days.
Dell
Course: A Practical Introduction to Stream Processing
* Organization * Trainer's expertise with the subject
ENGIE- 101 Arch Street
Course: Python and Spark for Big Data (PySpark)
The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Course: A Practical Introduction to Stream Processing
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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The lessons were taught in a Jupyter notebook. The topics were structured with a logical sequence and naturally helped develop the session from the easier parts to the more complex. I'm already an advanced user of Python with background in Machine Learning, so found the course easier to follow than, possibly, some of my classmates that took the training course. I appreciate that some of the most elementary concepts were skipped and that he focused on the most substantial matters.
Angela DeLaMora - ADT, LLC
Course: Python and Spark for Big Data (PySpark)
NA
DBS
Course: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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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The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Course: A Practical Introduction to Stream Processing
Apache Spark서브 카테고리
Apache Spark코스 개요
In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Alluxio to bridge different computation frameworks with storage systems and efficiently manage multi-petabyte scale data as they step through the creation of an application with Alluxio.
By the end of this training, participants will be able to:
- Develop an application with Alluxio
- Connect big data systems and applications while preserving one namespace
- Efficiently extract value from big data in any storage format
- Improve workload performance
- Deploy and manage Alluxio standalone or clustered
Audience
- Data scientist
- Developer
- System administrator
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
보건 산업은 복잡한 이기종 의학 및 임상 데이터를 가지고 있습니다. 건강 데이터에 큰 데이터 분석을 적용하면 건강 관리 제공 개선에 대한 통찰력을 얻는 데 큰 잠재력이 있습니다. 그러나 이러한 데이터 세트의 엄청난 양은 임상 환경에 대한 분석 및 실제 응용에 큰 문제를 제기합니다.
이 강사 주도의 실시간 교육 (원격)에서는 참가자가 실습 랩 연습을 단계별로 수행하면서 건강에 큰 데이터 분석을 수행하는 방법을 배웁니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- 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
청중
- 개발자
- 데이터 과학자
코스 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실습.
노트
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 그래프 데이터 처리를위한 기술 제공 및 구현 방법에 대해 배우게됩니다. 목표는 실제 객체, 해당 특성 및 관계를 식별 한 다음 Graph Computing 관계 (그래프 분석이라고도 함) 접근 방식을 사용하여 이러한 관계를 모델링하고 데이터로 처리하는 것입니다. 광범위한 사례부터 시작하여 일련의 사례 연구, 실습 및 라이브 배포를 통해 특정 도구를 좁 힙니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
- 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.
과정의 형식
- 강의, 강의, 연습 및 실습
이 강사가 진행하는 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 Hortonworks Data Platform (HDP) 소개하고 Spark + Hadoop 솔루션의 배포를 통해 참가자들을 안내합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- 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.
코스 형식
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
이 강사가 진행하는 실시간 교육 (현장 또는 원격)에서 참가자는 기존의 대용량 데이터 저장 시스템 및 관련 소프트웨어 응용 프로그램 및 마이크로 서비스와 서로 다른 Stream Processing 프레임 워크를 설정하고 통합하는 방법을 배우게됩니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- 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.
청중
- 개발자
- 소프트웨어 아키텍트
코스 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
노트
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
이 강사 주도의 실습 교육에서는 지형 공간 분석을 구현하기위한 개념과 접근 방식을 소개하고 Magellan on Spark를 사용하여 예측 분석 응용 프로그램을 작성하여 참가자들을 안내합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- 규모의 지형 공간 데이터 세트를 효율적으로 쿼리, 구문 분석 및 결합
- 비즈니스 인텔리전스 및 예측 분석 응용 프로그램에서 지형 공간 데이터 구현
- 공간 컨텍스트를 사용하여 모바일 장치, 센서, 로그 및 웨어러블의 기능을 확장하십시오.
코스 형식
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
청중:
데이터 엔지니어, DevOps , 데이터 과학자
이 과정은 Apache Spark 를 소개합니다. 학생들은 Spark가 Big Data 생태계에 어떻게 적용되는지, 그리고 데이터 분석에 Spark를 사용하는 방법을 배우게됩니다. 이 과정은 대화식 데이터 분석, Spark 내부, Spark API, Spark SQL , Spark 스트리밍, 기계 학습 및 graphX를위한 Spark 셸을 다룹니다.
오디언스 :
개발자 / 데이터 분석가
강사가 진행하는이 실제 교육에서 참가자는 실습을 통해 큰 데이터를 분석하기 위해 Python 과 Spark를 함께 사용하는 방법을 배웁니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Spark with Python 을 사용하여 Big Data 를 분석하는 방법을 배웁니다.
- 실제 상황을 모방 한 연습 문제를 해결하십시오.
- PySpark 사용하여 큰 데이터 분석을 위해 다양한 툴과 기술을 사용 PySpark .
과정 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
이 강사 주도형 라이브 교육 (현장 또는 원격)은 Spark Streaming 및 Scala 빅 데이터를 스트리밍하려는 소프트웨어 엔지니어를 대상으로합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
- Scala 프로그래밍 언어로 Spark 응용 프로그램을 만듭니다.
- Spark Streaming을 사용하여 연속적인 데이터 스트림을 처리하십시오.
- Spark Streaming으로 실시간 데이터 스트림을 처리합니다.
코스의 형식
- 대화식 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실습 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.
- 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.
코스 형식
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
두 개의 패키지로 나뉩니다.
-
spark.mllib는 RDD 위에 구축 된 원래 API를 포함합니다.
-
spark.ml은 ML 파이프 라인을 구성하기 위해 DataFrames 위에 구축 된 고급 API를 제공합니다.
청중
이 과정은 Apache Spark 용 내장 라이브러리를 활용하고자하는 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다.
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