Corso di formazione Data Warehousing: Concetti, Progettazione e Implementazione

Questa formazione guidata dal formatore in Italia (online o sul posto) si rivolge a data scientist e ingegneri di livello intermedio che desiderano utilizzare Google Colab e Apache Spark per il processing e l'analisi dei big data.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente di big data utilizzando Google Colab e Spark.
• Processare e analizzare grandi set di dati efficacemente con Apache Spark.
• Visualizzare i big data in un ambiente collaborativo.
• Integrare Apache Spark con strumenti basati sul cloud.

L'analisi dei big data prevede il processo di esame di grandi quantità di set di dati diversi al fine di scoprire correlazioni, schemi nascosti e altre informazioni utili.

L'industria sanitaria ha enormi quantità di dati medici e clinici eterogenei complessi. L'applicazione dell'analisi dei big data sui dati sanitari presenta un enorme potenziale nel ricavare approfondimenti per migliorare l'erogazione dell'assistenza sanitaria. Tuttavia, l'enormità di questi set di dati pone grandi sfide nelle analisi e applicazioni pratiche in un ambiente clinico.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore (a distanza), i partecipanti impareranno come eseguire analisi dei big data in salute mentre eseguono una serie di esercitazioni pratiche in laboratorio dal vivo.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura strumenti di analisi dei big data come Hadoop MapReduce e Spark
• Comprendi le caratteristiche dei dati medici
• Applicare tecniche di big data per gestire i dati medici
• Studiare sistemi e algoritmi per big data nel contesto di applicazioni sanitarie

Pubblico

• Sviluppatori
• Scienziati dei dati

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche.

Nota

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.

Il corso è dedicato agli specialisti IT in cerca di una soluzione per archiviare e processare grandi insiemi di dati in un ambiente di sistema distribuito

Obiettivo del corso:

Acquisire conoscenze riguardanti l'administrazione del cluster Hadoop

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli amministratori di sistema che desiderano imparare a configurare, distribuire e gestire Hadoop cluster all'interno della propria organizzazione.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Apache Hadoop.
• Comprendere i quattro componenti principali dell'ecosistema Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN e Hadoop Common.
• Usare Hadoop Distributed File System (HDFS) per ridimensionare un cluster fino a centinaia o migliaia di nodi.  
• Configurare HDFS in modo che funzioni come motore di archiviazione per le distribuzioni Spark locali.
• Configura Spark per accedere a soluzioni di archiviazione alternative come Amazon S3 e sistemi di database NoSQL come Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, ecc.
• Esegui attività amministrative come il provisioning, la gestione, il monitoraggio e la protezione di un cluster Apache Hadoop.

In this instructor-led, live training in Italia (onsite or remote), participants will learn how to set up and integrate different Stream Processing frameworks with existing big data storage systems and related software applications and microservices.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure different Stream Processing frameworks, such as Spark Streaming and Kafka Streaming.
• Understand and select the most appropriate framework for the job.
• Process of data continuously, concurrently, and in a record-by-record fashion.
• Integrate Stream Processing solutions with existing databases, data warehouses, data lakes, etc.
• Integrate the most appropriate stream processing library with enterprise applications and microservices.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano utilizzare lo stack SMACK per creare piattaforme di elaborazione dati per soluzioni di big data.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare un'architettura di pipeline di dati per l'elaborazione dei big data.
• Sviluppa un'infrastruttura cluster con Apache Mesos e Docker.
• Analizza i dati con Spark e Scala.
• Gestisci i dati non strutturati con Apache Cassandra.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano configurare e implementare Apache Spark un sistema per l'elaborazione di grandi quantità di dati.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Apache Spark.
• Elabora e analizza rapidamente set di dati molto grandi.
• Comprendere la differenza tra Apache Spark e Hadoop MapReduce e quando usarlo.
• Integra Apache Spark con altri strumenti di Machine Learning.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli amministratori di sistema di livello principiante e intermedio che desiderano distribuire, gestire e ottimizzare i cluster Spark.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Apache Spark in vari ambienti.
• Gestisci le risorse del cluster e monitora le applicazioni Spark.
• Ottimizzare le prestazioni dei cluster Spark.
• Implementa misure di sicurezza e garantisci un'elevata disponibilità.
• Eseguire il debug e risolvere i problemi comuni di Spark.

La curva di apprendimento di Apache Spark sta lentamente aumentando all'inizio, ha bisogno di molti sforzi per ottenere il primo ritorno. Questo corso mira a saltare attraverso la prima parte difficile. Dopo aver seguito questo corso, i partecipanti comprenderanno le basi di Apache Spark , distingueranno chiaramente RDD da DataFrame, impareranno le API di Python e Scala , capiranno gli esecutori e le attività, ecc. Seguendo anche le migliori pratiche, questo corso si concentra fortemente su implementazione cloud, Databricks e AWS. Gli studenti capiranno anche le differenze tra AWS EMR e AWS Glue, uno degli ultimi servizi Spark di AWS.

PUBBLICO:

Data Engineer, DevOps , Data Scientist

OBBIETTIVO:

Questo corso introdurrà Apache Spark . Gli studenti impareranno come Spark si inserisce nell'ecosistema Big Data e come utilizzare Spark per l'analisi dei dati. Il corso copre la shell Spark per l'analisi interattiva dei dati, gli interni Spark, le API Spark, Spark SQL , lo streaming Spark e l'apprendimento automatico e graphX.

PUBBLICO:

Sviluppatori / Analisti di dati

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori che desiderano utilizzare Spark NLP, basato su Apache Spark, per sviluppare, implementare e scalare modelli e pipeline di elaborazione del testo in linguaggio naturale.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configura l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a costruire pipeline NLP con Spark NLP.
• Comprendere le caratteristiche, l'architettura e i vantaggi dell'utilizzo Spark NLP.
• Utilizzare i modelli pre-addestrati disponibili in Spark NLP per implementare l'elaborazione del testo.
• Scopri come creare, addestrare e scalare Spark NLP modelli per progetti di produzione.
• Applica la classificazione, l'inferenza e l'analisi del sentiment su casi d'uso reali (dati clinici, approfondimenti sul comportamento dei clienti, ecc.).

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia, i partecipanti impareranno come utilizzare Python e Spark insieme per analizzare i big data mentre lavorano su esercizi pratici.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Scopri come utilizzare Spark con Python per analizzare Big Data.
• Lavora su esercizi che imitano casi del mondo reale.
• Utilizzare diversi strumenti e tecniche per l'analisi dei big data utilizzando PySpark.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare e integrare Spark, Hadoop e Python per elaborare, analizzare e trasformare set di dati grandi e complessi.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente necessario per iniziare a elaborare i big data con Spark, Hadoop e Python.
• Comprendere le funzionalità, i componenti principali e l'architettura di Spark e Hadoop.
• Scopri come integrare Spark, Hadoop e Python per l'elaborazione dei big data.
• Esplora gli strumenti nell'ecosistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka e Flume).
• Crea sistemi di raccomandazione di filtraggio collaborativi simili a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify e Google.
• Usa Apache Mahout per ridimensionare gli algoritmi di machine learning.

Spark SQL è il modulo di Apache Spark per lavorare con dati strutturati e non strutturati. Spark SQL fornisce informazioni sulla struttura dei dati e sul calcolo eseguito. Queste informazioni possono essere utilizzate per eseguire ottimizzazioni. Due usi comuni per Spark SQL sono:
- per eseguire query SQL .
- leggere i dati da un'installazione Hive esistente.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto), i partecipanti impareranno come analizzare vari tipi di set di dati utilizzando Spark SQL .

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Spark SQL .
• Eseguire l'analisi dei dati utilizzando Spark SQL .
• Interroga set di dati in diversi formati.
• Visualizza i dati e i risultati delle query.

Formato del corso

• Conferenza e discussione interattiva.
• Molti esercizi e pratiche.
• Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.

Stratio è una piattaforma centrata sui dati che integra big data, IA e governance in una singola soluzione. I moduli Rocket e Intelligence permettono l'esplorazione rapida dei dati, le trasformazioni e analisi avanzate negli ambienti aziendali.

Questo corso interattivo guidato da un istruttore (online o presenza) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano utilizzare efficacemente i moduli Rocket e Intelligence in Stratio con PySpark, focalizzandosi su strutture di loop, funzioni definite dall'utente e logica dei dati avanzata.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Navigare e lavorare all'interno della piattaforma Stratio utilizzando i moduli Rocket e Intelligence.
• Applicare PySpark nel contesto di ingegneria dei dati, trasformazione e analisi.
• Utilizzare loop e logica condizionale per controllare i flussi di lavoro dei dati e le attività di ingegneria delle caratteristiche.
• Creare e gestire funzioni definite dall'utente (UDFs) per operazioni sui dati ripetibili in PySpark.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerose esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata su questo corso, si prega di contattarci per organizzare.