Corso di formazione Apache Spark Fundamentals

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.

Questo corso offre un'introduzione pratica alla creazione di workflow scalabili per l'elaborazione dei dati e il Machine Learning utilizzando PySpark. I partecipanti apprenderanno come Apache Spark opera all'interno degli ecosistemi moderni di Big Data e come elaborare in modo efficiente grandi dataset sfruttando i principi del calcolo distribuito.

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.

L'andamento della curva di apprendimento di Apache Spark si intensifica lentamente all'inizio, richiedendo molto sforzo per ottenere i primi risultati. Questo corso mira a superare la prima parte difficile. Dopo aver completato il corso, i partecipanti comprenderanno le basi di Apache Spark, sapranno distinguere chiaramente RDD da DataFrame, impareranno l'API Python e Scala, capiranno gli esecutori e i task, ecc. Inoltre, seguendo le best practice, questo corso si concentra fortemente sulla distribuzione nel cloud, su Databricks e AWS. Gli studenti comprenderanno anche le differenze tra AWS EMR e AWS Glue, uno dei servizi Spark più recenti di AWS.

PUBBLICO:

Data Engineer, DevOps, Data Scientist

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.

Stratio è una piattaforma orientata ai dati che integra big data, AI e governance in un'unica soluzione. I moduli Rocket e Intelligence permettono esplorazioni rapide dei dati, trasformazioni ed analisi avanzate negli ambienti aziendali.

Questa formazione guidata dal docente (online o in sede) è rivolta a professionisti dei dati di livello intermedio che desiderano utilizzare i moduli Rocket e Intelligence di Stratio efficacemente con PySpark, concentrandosi su strutture di ciclo, funzioni definite dall'utente e logica avanzata dei dati.

Al termine di questa formazione, 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 ingestione, trasformazione ed analisi dei dati.
• Utilizzare cicli e logica condizionale per controllare i flussi di lavoro dei dati e le attività di feature engineering.
• Creare e gestire funzioni definite dall'utente (UDFs) per operazioni di dati riutilizzabili in PySpark.

Formato del Corso

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

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare l'evento.