현지의 강사 PySpark 교육 과정에서는 파이썬과 스파크를 함께 사용하여 큰 데이터를 분석하는 방법을 손으로 직접 연습 할 수 있습니다 PySpark 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
연습 작업
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Course: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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* Organization * Trainer's expertise with the subject
ENGIE- 101 Arch Street
Course: Python and Spark for Big Data (PySpark)
교사는 현재의 요구에 맞게 교육 프로그램을 조정했습니다.
EduBroker Sp. z o.o.
Course: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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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)
PySpark코스 개요
Course Name
Duration
Overview
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21 시간
Overview
Python 은 명확한 구문 및 코드 가독성으로 유명한 고수준 프로그래밍 언어입니다. Spark는 큰 데이터를 쿼리, 분석 및 변환하는 데 사용되는 데이터 처리 엔진입니다. PySpark 는 사용자가 Spark을 Python 과 인터페이스 할 수있게합니다.
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
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
향후PySpark 코스
2020-08-24 09:30:00
21 hours
2020-10-13 09:30:00
21 hours
2020-10-14 09:30:00
21 hours
2020-12-08 09:30:00
21 hours
2021-02-03 09:30:00
21 hours
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