Python, Spark, and Hadoop for Big Data 교육 과정

이 강사가 진행하는 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 실습을 하면서 Python와 Spark를 함께 사용하여 빅 데이터를 분석하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python와 함께 Spark를 사용하여 빅 데이터를 분석하는 방법을 알아보세요.
• 실제 사례를 모방한 연습을 해보세요.
• PySpark를 사용하여 빅데이터 분석을 위한 다양한 도구와 기술을 사용하세요.

대한민국의 강사가 진행하는 실시간 교육에서 참가자는 그래프 데이터 처리를 위한 기술 제공 및 구현 접근 방식에 대해 배우게 됩니다. 목표는 실제 개체와 그 특성 및 관계를 식별한 다음 이러한 관계를 모델링하고 Graph Computing(그래프 분석이라고도 함) 접근 방식을 사용하여 데이터로 처리하는 것입니다. 광범위한 개요부터 시작하여 일련의 사례 연구, 실습 및 라이브 배포를 단계별로 진행하면서 특정 도구에 대한 범위를 좁힙니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 그래프 데이터가 유지되고 탐색되는 방식을 이해합니다.
• 주어진 작업에 가장 적합한 프레임워크를 선택하세요(그래프 데이터베이스부터 일괄 처리 프레임워크까지).
• Hadoop, Spark, GraphX 및 Pregel을 구현하여 여러 시스템에서 병렬로 그래프 컴퓨팅을 수행합니다.
• 그래프, 프로세스, 순회 측면에서 실제 빅데이터 문제를 확인하세요.

MLlib는 Spark의 기계 학습 (ML) 라이브러리입니다. 그 목표는 실용적인 기계 학습을 확장 가능하고 쉽게 만들어주는 것입니다. 분류, 회귀, 클러스터링, 협업 필터링, 차원 감소, 하위 레벨 최적화 프리미티브 및 상위 레벨 파이프 라인 API 등 일반적인 학습 알고리즘과 유틸리티로 구성됩니다.

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.

코스의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 연습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

코스 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하시기 바랍니다.

Pandas은 구조화된(표 형식, 다차원, 잠재적으로 이질적) 데이터 및 시계열 데이터 작업을 위한 데이터 구조를 제공하는 Python 패키지입니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Pandas을 사용하여 기계 학습을 통한 예측 분석을 수행하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python에서 데이터 랭글링을 수행합니다.
• 머신러닝을 위한 ETL 작업을 수행합니다.
• Pandas로 데이터 시각화 만들기

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Modin을 사용하여 더 빠른 데이터 분석을 위해 Pandas를 사용하여 병렬 계산을 구축하고 구현하려는 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Modin을 사용하여 대규모로 Pandas 워크플로우 개발을 시작하는 데 필요한 환경을 설정하십시오.
• Modin의 기능, 아키텍처 및 장점을 이해합니다.
• Modin, Dask 및 Ray의 차이점을 알아보세요.
• Modin을 사용하면 Pandas 작업을 더 빠르게 수행할 수 있습니다.
• 전체 Pandas API 및 기능을 구현합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Dask를 Python 생태계와 함께 사용하여 대규모 데이터 세트를 구축, 확장 및 분석하려는 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Dask와 Python으로 빅데이터 처리 구축을 시작할 수 있는 환경을 설정합니다.
• Dask에서 사용할 수 있는 기능, 라이브러리, 도구 및 API를 살펴보세요.
• Dask가 Python에서 병렬 컴퓨팅을 어떻게 가속화하는지 이해하세요.
• Dask를 사용하여 Python 생태계(Numpy, SciPy 및 Pandas)를 확장하는 방법을 알아보세요.
• 대규모 데이터 세트를 처리할 때 높은 성능을 유지하려면 Dask 환경을 최적화하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python과 함께 FastAPI를 사용하여 RESTful API를 더 쉽고 빠르게 구축, 테스트 및 배포하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python 및 FastAPI를 사용하여 API를 개발하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• FastAPI 라이브러리를 사용하여 더 빠르고 쉽게 API를 만드세요.
• Pydantic 및 OpenAPI를 기반으로 데이터 모델 및 스키마를 생성하는 방법을 알아보세요.
• SQLAlchemy를 사용하여 API를 데이터베이스에 연결합니다.
• FastAPI 도구를 사용하여 API에 보안 및 인증을 구현합니다.
• 컨테이너 이미지를 구축하고 웹 API를 클라우드 서버에 배포합니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 FARM(FastAPI, React 및 MongoDB) 스택을 사용하여 확장 가능한 동적 고성능 웹 애플리케이션을 구축하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

FastAPI, React 및 MongoDB를 통합하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다. FARM 스택의 주요 개념, 기능 및 이점을 이해합니다. FastAPI를 사용하여 REST API를 구축하는 방법을 알아보세요. React를 사용하여 대화형 애플리케이션을 디자인하는 방법을 알아보세요. FARM 스택을 사용하여 애플리케이션(프런트엔드 및 백엔드)을 개발, 테스트 및 배포합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 SciPy을 사용하여 Python으로 고급 과학 컴퓨팅 기능을 생성하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 과학적 컴퓨팅 기능 생성을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 복잡한 작업의 실제 사례를 수행하여 SciPy 기능을 최대한 활용하세요.
• 과학적 문제를 해결하기 위해 수학적 알고리즘과 기능을 구현하고 최적화합니다.
• 시각화, 처리, 분석을 위한 데이터 구조와 보간 방법을 설계합니다.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육은 PyGame을 사용하여 Python 프로그래밍을 사용하여 게임을 만들고 구축하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• PyGame과 Python을 사용하여 게임 애플리케이션 제작을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 애니메이션과 멀티미디어 기능이 통합된 대화형 PyGame 애플리케이션을 만드는 방법을 알아보세요.
• PyGame 테스트 스위트로 게임 프로그램을 실행 및 테스트하고 실행 파일로 변환합니다.

이 실용적인 과정은 첫 번째 웹 응용 프로그램을 만들고 유지하려는 Python 개발자에게 제공됩니다. 또한 Django 또는 Web2py 와 같은 다른 웹 프레임 워크에 이미 익숙하고 마이크로 프레임 워크 (즉, 자체 포함 된 범용 솔루션을 제공하는 대신 타사 라이브러리를 결합하는 프레임 워크) 변경을 사용하는 방법을 배우려는 사람들에게도 제공됩니다 과정.

이 과정의 중요한 부분은 Flask 자체 (소규모)가 아니라 Flask 프로젝트에서 자주 사용되는 타사 라이브러리 및 도구에 전념합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python 및 Flask를 사용하여 REST API를 구축하려는 백엔드 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Flask 웹 애플리케이션이 백엔드에서 데이터베이스를 읽고 쓸 수 있도록 REST API를 구현합니다.
• 새로 고침 토큰과 같은 고급 인증 기능을 개발하세요.
• 향후 Python 프로젝트를 위해 재사용 가능한 백엔드를 구축하세요.
• SQLAlchemy로 데이터 저장을 단순화하세요.
• 클라우드 기반 서버에 REST API를 배포합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Flask의 고급 기능을 사용하여 MongoDB를 기반으로 확장 가능한 웹 애플리케이션을 구축하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Flask로 웹 애플리케이션 개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 실제 Flask 프로젝트에 대한 고급 개념과 기술을 알아보세요.
• MongoDB 위에 RESTful API 서버를 구축합니다.
• Flask, Docker 및 Amazon EC2를 사용하여 마이크로서비스를 컨테이너화, 테스트 및 배포하는 방법을 알아보세요.
• 웹 애플리케이션 확장을 위한 고급 Flask 통합에 대한 통찰력을 얻으세요.