
I corsi di formazione Apache Spark in diretta locale e istruiti dimostrano attraverso le esercitazioni pratiche come Spark si inserisce nell´ecosistema dei Big Data e come utilizzare Spark per l´analisi dei dati. La formazione di Apache Spark è disponibile come formazione dal vivo in loco o formazione dal vivo a distanza. La formazione on-site in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente a Italia o nei centri di formazione aziendale NobleProg a Italia. La formazione in remoto dal vivo viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo. NobleProg, il tuo fornitore di formazione locale.
Recensioni
Richard è molto calmo e metodico, con una visione analitica - esattamente le qualità necessarie per presentare questo tipo di corso.
Kieran Mac Kenna
Corso: Spark for Developers
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condividere lo schema del concetto e anche il campione per le mani sporche
Mark Yang - FMR
Corso: Spark for Developers
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Scenari e casi applicabili
zhaopeng liu - Fmr
Corso: Spark for Developers
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Analisi del caso
国栋 张
Corso: Spark for Developers
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tutte le parti di questa sessione
Eric Han - Fmr
Corso: Spark for Developers
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Sappiamo molto di più sull'intero ambiente.
John Kidd
Corso: Spark for Developers
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L'allenatore ha reso la classe interessante e divertente che aiuta un po 'con l'allenamento di tutti i giorni.
Ryan Speelman
Corso: Spark for Developers
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Penso che l'allenatore avesse uno stile eccellente nel combinare umorismo e storie di vita reale per rendere gli argomenti a portata di mano molto avvicinabili. Consiglio vivamente questo professore in futuro.
Corso: Spark for Developers
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Ernesto ha fatto un ottimo lavoro spiegando i concetti di alto livello dell'uso di Spark e dei suoi vari moduli.
Michael Nemerouf
Corso: Spark for Developers
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Questo è uno dei migliori corsi pratici di programmazione che abbia mai seguito.
Laura Kahn
Corso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Questo è uno dei migliori corsi di formazione online che abbia mai seguito nella mia carriera di 13 anni. Continuate così!.
Corso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Richard era molto disposto a divagare quando volevamo porre domande semi-correlate su cose che non erano nel programma. Le spiegazioni erano chiare e lui era in anticipo sui caveat in ogni consiglio che ci ha dato ..
ARM Limited
Corso: Spark for Developers
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La macchina virtuale mi è piaciuto molto Il Maestro era molto ben informato per quanto riguarda l'argomento, così come altri argomenti, era molto bello e cordiale Mi è piaciuta la struttura a Dubai.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Corso: Big Data Analytics in Health
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compiti di pratica
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Corso: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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Ajay è stato molto gentile, disponibile e anche ben informato sull'argomento di cui stava discutendo.
Biniam Guulay - ICE International Copyright Enterprise Germany GmbH
Corso: Spark for Developers
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Gli esercizi di laboratorio. Applicando la teoria dal primo giorno nei giorni successivi.
Dell
Corso: A Practical Introduction to Stream Processing
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L'insegnante ha adattato il programma di formazione alle nostre attuali esigenze.
EduBroker Sp. z o.o.
Corso: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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Fare esercizi simili in modi diversi aiuta davvero a capire cosa può fare ogni componente ( Hadoop / Spark, standalone / cluster) da solo e insieme. Mi ha dato idee su come dovrei testare la mia applicazione sul mio computer locale quando sviluppo vs quando è distribuito su un cluster.
Thomas Carcaud - IT Frankfurt GmbH
Corso: Spark for Developers
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l'attenzione individuale.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Corso: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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Per saperne di più SPARK Streaming, Dabrbricks e AWS Redshift
Lim Meng Tee - Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Corso: Apache Spark in the Cloud
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Il contenuto e la conoscenza.
Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Corso: Apache Spark in the Cloud
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Era molto informativo. Ho avuto molta esperienza con la scintilla prima e finora questo corso ha fornito una buona introduzione al soggetto.
Intelligent Medical Objects
Corso: Apache Spark in the Cloud
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È stato bello capire cosa sta succedendo sotto il cofano di Spark. Sapere cosa sta succedendo sotto il cofano aiuta a capire meglio perché il codice è o non sta facendo quello che ci si aspetta che faccia. Un sacco di formazione era mani su cui è sempre grande e la sezione sulle ottimizzazioni era eccezionalmente rilevante per il mio lavoro attuale che era bello.
Intelligent Medical Objects
Corso: Apache Spark in the Cloud
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Questa è una grande classe! Mi apprezzano molto che Andras spiega molto chiaramente quale sia la scintilla, dove è venuto da e per problemi che è in grado di risolvere. Molto meglio di altre introduzione che ho visto che solo tuffarsi in come usarlo. Andras ha una profonda conoscenza dell'argomento e spiega le cose molto bene.
Intelligent Medical Objects
Corso: Apache Spark in the Cloud
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Gli esempi vivi che sono stati dati e mostravano gli aspetti fondamentali della scintilla.
Intelligent Medical Objects
Corso: Apache Spark in the Cloud
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1 . Equilibrio giusto tra concetti di alto livello e dettagli tecnici. 2. Andras è molto informato sul suo insegnamento. 3. Esercizio
Steven Wu - Intelligent Medical Objects
Corso: Apache Spark in the Cloud
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Avere le mani sulla sessione / assegnazioni
Poornima Chenthamarakshan - Intelligent Medical Objects
Corso: Apache Spark in the Cloud
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Trainer si è regolato la formazione leggermente basata sulla richiesta di pubblico, quindi gettano una luce su alcuni argomenti differiti che abbiamo richiesto
Intelligent Medical Objects
Corso: Apache Spark in the Cloud
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Il suo ritmo, era fantastico. Mi è piaciuto molto il fatto che sia andato in teoria in modo che capisco perché farebbe le cose che chiede.
Intelligent Medical Objects
Corso: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
Penso che l'allenatore avesse uno stile eccellente nel combinare umorismo e storie di vita reale per rendere gli argomenti a portata di mano molto avvicinabili. Consiglio vivamente questo professore in futuro.
Corso: Spark for Developers
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Questo è uno dei migliori corsi di formazione online che abbia mai seguito nella mia carriera di 13 anni. Continuate così!.
Corso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Sottocategorie Spark
Schema generale del corso Apache Spark
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Crea l'ambiente necessario per iniziare il trattamento dei big data con Spark, Hadoop, e Python.
Comprendere le caratteristiche, i componenti chiave e l'architettura di Spark e Hadoop.
Scopri come integrare Spark, Hadoop, e Python per il trattamento dei big data.
Esplora gli strumenti nell'ecosistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, e Flume).
Costruisci sistemi di raccomandazione di filtrazione collaborativa simili a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify e Google.
Apache Mahout per scalare gli algoritmi di apprendimento automatico.
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
- Utilizzare Hortonworks per eseguire in modo affidabile Hadoop su larga scala.
- Unifica le funzionalità di sicurezza, governance e operazioni di Hadoop con i flussi di lavoro analitici agili di Spark.
- Utilizzare Hortonworks per indagare, convalidare, certificare e supportare ciascuno dei componenti in un progetto Spark.
- Elaborazione di diversi tipi di dati, inclusi strutturati, non strutturati, in movimento e a riposo.
- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
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Effettivamente chiedere, condividere e unire i set di dati geospaziali su scala
Implementazione dei dati geospaziali nell'intelligenza aziendale e nelle applicazioni di analisi preditiva
Utilizzare il contesto spaziale per estendere le capacità di dispositivi mobili, sensori, log e portatili
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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Sviluppare un'applicazione con Alluxio
Connettere i sistemi di big data e le applicazioni mantenendo uno spazio di nome
Estratto efficiente di valore da grandi dati in qualsiasi formato di archiviazione
Migliorare le prestazioni del lavoro
Sviluppare e gestire Alluxio indipendente o clusterato
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Scienziato dei dati
Sviluppatore
amministratore del sistema
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Lezioni parziali, discussioni parziali, esercizi e pratiche pesanti
- 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.
- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
- Installa e configura diversi framework di Stream Processing flussi, come Spark Streaming e Kafka Streaming.
- Comprendere e selezionare il framework più appropriato per il lavoro.
- Elaborazione dei dati in modo continuo, simultaneo e in modo record per record.
- Integrare le soluzioni di Stream Processing con database esistenti, data warehouse, data lake, ecc.
- Integra la libreria di elaborazione del flusso più appropriata con applicazioni e microservizi aziendali.
- Sviluppatori
- Architetti del software
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
- 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
- Sviluppatori
- Scienziati dei dati
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche.
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
- Crea applicazioni Spark con il linguaggio di programmazione Scala .
- Utilizzare Spark Streaming per elaborare flussi continui di dati.
- Elaborazione di flussi di dati in tempo reale con Spark Streaming.
- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
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Implementazione di un'architettura del pipeline dei dati per il trattamento dei big data.
Sviluppare un'infrastruttura di cluster con Apache Mesos e Docker.
Analisi dei dati con Spark e Scala.
Gestire i dati non strutturati con Apache Cassandra.
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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Installazione e configurazione Apache Spark.
Conoscere la differenza tra Apache Spark e Hadoop MapReduce e quando utilizzare quale.
Leggere rapidamente in e analizzare i set di dati molto grandi.
Integrare Apache Spark con altri strumenti di apprendimento automatico.
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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Installazione e configurazione Apache Spark.
Comprendere come.NET implementa le API Spark in modo che possano essere accessibili da un'applicazione.NET.
Sviluppare applicazioni di elaborazione dei dati utilizzando C# o F#, in grado di elaborare set di dati la cui dimensione è misurata in terabyte e pedabyte.
Sviluppare funzionalità di apprendimento automatico per un'applicazione.NET utilizzando le capacità Apache Spark.
Eseguire analisi esplorative utilizzando SQL domande su big data sets.
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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Installare e configurare Apache Hadoop.
Comprendere i quattro componenti principali dell'ecosistema Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN e Hadoop Common.
Utilizzare Hadoop Distribuito File System (HDFS) per scalare un cluster a centinaia o migliaia di nodi. di
Imposta HDFS per funzionare come motore di archiviazione per i depositi Spark on-premise.
Imposta Spark per accedere a soluzioni di archiviazione alternative come Amazon S3 e NoSQL sistemi di database come Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, ecc.
Eseguire compiti amministrativi come la fornitura, la gestione, il monitoraggio e la sicurezza di un cluster Apache.
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
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Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
- Set up the necessary development environment to start building NLP pipelines with Spark NLP.
- Understand the features, architecture, and benefits of using Spark NLP.
- Use the pre-trained models available in Spark NLP to implement text processing.
- Learn how to build, train, and scale Spark NLP models for production-grade projects.
- Apply classification, inference, and sentiment analysis on real-world use cases (clinical data, customer behavior insights, etc.).
- spark.mllib contiene l'API originale basata su RDD.
- spark.ml fornisce API di livello superiore basate su DataFrames per la costruzione di pipeline ML.
- Comprendi come i dati del grafico sono persistenti e attraversati.
- Seleziona il framework migliore per una determinata attività (dai database dei grafici ai framework di elaborazione batch).
- Implementa Hadoop , Spark, GraphX e Pregel per eseguire il calcolo grafico su molte macchine in parallelo.
- Visualizza i problemi dei big data nel mondo reale in termini di grafici, processi e attraversamenti.
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
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