Apache Spark Formazione in Bologna

Questa formazione guidata dal formatore in Bologna (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.

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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (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.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna, 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.

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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (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 questo corso guidato dall'instruttore (in loco o remoto), i partecipanti impareranno come configurare e integrare diversi framework di Stream Processing con sistemi di archiviazione dei dati Big Data esistenti e applicazioni software correlate e microservizi.

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

• Installare e configurare diversi framework di Stream Processing, come Spark Streaming e Kafka Streaming.
• Capire e selezionare il framework più appropriato per l'attività.
• Elaborare i dati in modo continuo, concorrente e record per record.
• Integrare le soluzioni di Stream Processing con database esistenti, data warehouse, data lake, ecc.
• Integrare la libreria di elaborazione di stream più appropriata con applicazioni aziendali e microservizi.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano utilizzare il stack SMACK per costruire piattaforme di elaborazione dei dati per soluzioni a grandi dimensioni.

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

• Implementare un'architettura della pipeline dei dati per l'elaborazione dei grandi volumi di dati.
• Sviluppare un'infrastruttura cluster con Apache Mesos e Docker.
• Analizzare i dati con Spark e Scala.
• Gestire dati non strutturati con Apache Cassandra.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (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.

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

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 Bologna (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.).

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.