Los cursos de capacitación locales, guiados por instructores en vivo de Apache, demuestran a través de la práctica cómo la chispa encaja en el gran ecosistema de datos y cómo usar la chispa para el análisis de datos.
El entrenamiento de Apache Spark está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en México o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en México. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
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Testimonios
Richard es muy tranquilo y metódico, con una visión analítica, exactamente las cualidades necesarias para presentar este tipo de curso.
Kieran Mac Kenna
Curso: Spark para Desarrolladores
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Casos y casos aplicables
zhaopeng liu - Fmr
Curso: Spark para Desarrolladores
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Análisis de caso
国栋 张
Curso: Spark para Desarrolladores
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todas las partes de esta sesión
Eric Han - Fmr
Curso: Spark para Desarrolladores
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Sabemos mucho más sobre todo el entorno.
John Kidd
Curso: Spark para Desarrolladores
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El entrenador hizo la clase interesante y entretenida, lo que ayuda bastante con el entrenamiento de todo el día.
Ryan Speelman
Curso: Spark para Desarrolladores
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Creo que el entrenador tenía un estilo excelente de combinar el humor y las historias de la vida real para que los temas disponibles fueran muy accesibles. Recomiendo encarecidamente a este profesor en el futuro.
Curso: Spark para Desarrolladores
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Ernesto hizo un gran trabajo al explicar los conceptos de alto nivel del uso de Spark y sus diversos módulos.
Michael Nemerouf
Curso: Spark para Desarrolladores
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Este es uno de los mejores cursos prácticos de programación de ejercicios que he tomado.
Laura Kahn
Curso: Inteligencia Artificial - La Materia más Aplicada - Análisis de Datos + AI Distribuido + PNL
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Esta es una de las mejores capacitaciones en línea de calidad que he tomado en mi carrera de 13 años. ¡Mantener el buen trabajo!.
Curso: Inteligencia Artificial - La Materia más Aplicada - Análisis de Datos + AI Distribuido + PNL
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Richard estaba muy dispuesto a divagar cuando queríamos hacer preguntas semi relacionadas con cosas que no estaban en el programa de estudios. Las explicaciones fueron claras y él estuvo al frente de las advertencias en cualquier consejo que nos dio.
ARM Limited
Curso: Spark para Desarrolladores
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La VM me gustó mucho El profesor estaba muy bien informado sobre el tema, así como otros temas, era muy agradable y amable Me gustó la instalación en Dubai.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Curso: Big Data Analytics in Health
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tareas de práctica
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Curso: Python y Spark para Big Data (PySpark)
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Small group (4 trainees) and we could progress together. Also the trainer could so help everybody.
ICE International Copyright Enterprise Germany GmbH
Curso: Spark para Desarrolladores
Ajay fue muy amable, servicial y también conocedor del tema que estaba discutiendo.
Biniam Guulay - ICE International Copyright Enterprise Germany GmbH
Curso: Spark para Desarrolladores
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Los ejercicios de laboratorio. Aplicando la teoría desde el primer día en los días siguientes.
Dell
Curso: Una introducción práctica al procesamiento de flujo
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* Organization * Trainer's expertise with the subject
ENGIE- 101 Arch Street
Curso: Python y Spark para Big Data (PySpark)
The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Curso: Una introducción práctica al procesamiento de flujo
El profesor ha adaptado el programa de capacitación a nuestras necesidades actuales.
EduBroker Sp. z o.o.
Curso: Python y Spark para Big Data (PySpark)
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Hacer ejercicios similares de diferentes maneras realmente ayuda a comprender lo que cada componente ( Hadoop / Spark, independiente / clúster) puede hacer por sí solo y en conjunto. Me dio ideas sobre cómo debería probar mi aplicación en mi máquina local cuando desarrollo frente a cuando se implementa en un clúster.
Thomas Carcaud - IT Frankfurt GmbH
Curso: Spark para Desarrolladores
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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
Curso: Python y Spark para Big Data (PySpark)
NA
DBS
Curso: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Creo que el entrenador tenía un estilo excelente de combinar el humor y las historias de la vida real para que los temas disponibles fueran muy accesibles. Recomiendo encarecidamente a este profesor en el futuro.
Curso: Spark para Desarrolladores
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Esta es una de las mejores capacitaciones en línea de calidad que he tomado en mi carrera de 13 años. ¡Mantener el buen trabajo!.
Curso: Inteligencia Artificial - La Materia más Aplicada - Análisis de Datos + AI Distribuido + PNL
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Curso: Una introducción práctica al procesamiento de flujo
Algunos de nuestros clientes
.png "iberoamericana de hidrocarburos (ihsa)")
.jpg "european molecular biology laboratory (embl)")
_ireland.gif "environmental protection agency (epa) ireland")
.jpg "international air transport association (iata)")
Spark Subcategorías
Programa del curso Spark
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
21 horas
Descripción General
This course is aimed at developers and data scientists who wish to understand and implement AI within their applications. Special focus is given to Data Analysis, Distributed AI and NLP.
7 horas
Descripción General
Alexio es un sistema de almacenamiento distribuido virtual de código abierto que unifica sistemas de almacenamiento dispares y permite que las aplicaciones interactúen con datos a la velocidad de la memoria. Es utilizado por compañías como Intel, Baidu y Alibaba.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Alexio para unir diferentes marcos de computación con sistemas de almacenamiento y administrar de manera eficiente los datos de escala de varios petabytes mientras avanzan en la creación de una aplicación con Alluxio.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Desarrolle una aplicación con Alluxio
- Conecte aplicaciones y sistemas de big data mientras conserva un espacio de nombres
- Extrae de manera eficiente el valor de los grandes datos en cualquier formato de almacenamiento
- Mejorar el rendimiento de la carga de trabajo
- Implemente y administre Alluxio de forma independiente o en clúster
Audiencia
- Científico de datos
- Desarrollador
- Administrador de sistema
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Alexio para unir diferentes marcos de computación con sistemas de almacenamiento y administrar de manera eficiente los datos de escala de varios petabytes mientras avanzan en la creación de una aplicación con Alluxio.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Desarrolle una aplicación con Alluxio
- Conecte aplicaciones y sistemas de big data mientras conserva un espacio de nombres
- Extrae de manera eficiente el valor de los grandes datos en cualquier formato de almacenamiento
- Mejorar el rendimiento de la carga de trabajo
- Implemente y administre Alluxio de forma independiente o en clúster
Audiencia
- Científico de datos
- Desarrollador
- Administrador de sistema
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
Descripción General
El análisis de Big Data implica el proceso de examinar grandes cantidades de conjuntos de datos variados para descubrir correlaciones, patrones ocultos y otras ideas útiles.
La industria de la salud tiene cantidades masivas de datos clínicos y médicos heterogéneos complejos. La aplicación de análisis de big data en datos de salud presenta un enorme potencial para obtener información para mejorar la prestación de servicios de salud. Sin embargo, la magnitud de estos conjuntos de datos plantea grandes desafíos en los análisis y aplicaciones prácticas en un entorno clínico.
En esta capacitación en vivo (remota) dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo realizar análisis de big data en salud a medida que realizan una serie de ejercicios prácticos de laboratorio en vivo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instale y configure herramientas de análisis de big data como Hadoop MapReduce y Spark
- Comprender las características de los datos médicos.
- Aplicar técnicas de big data para manejar datos médicos.
- Estudiar los sistemas y algoritmos de big data en el contexto de las aplicaciones de salud.
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia en parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica.
Nota
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
La industria de la salud tiene cantidades masivas de datos clínicos y médicos heterogéneos complejos. La aplicación de análisis de big data en datos de salud presenta un enorme potencial para obtener información para mejorar la prestación de servicios de salud. Sin embargo, la magnitud de estos conjuntos de datos plantea grandes desafíos en los análisis y aplicaciones prácticas en un entorno clínico.
En esta capacitación en vivo (remota) dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo realizar análisis de big data en salud a medida que realizan una serie de ejercicios prácticos de laboratorio en vivo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instale y configure herramientas de análisis de big data como Hadoop MapReduce y Spark
- Comprender las características de los datos médicos.
- Aplicar técnicas de big data para manejar datos médicos.
- Estudiar los sistemas y algoritmos de big data en el contexto de las aplicaciones de salud.
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia en parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica.
Nota
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
28 horas
Descripción General
Una gran cantidad de problemas del mundo real se pueden describir en términos de gráficos. Por ejemplo, el gráfico web, el gráfico de red social, el gráfico de red de tren y el gráfico de lenguaje. Estos gráficos tienden a ser extremadamente grandes; su procesamiento requiere un conjunto especializado de herramientas y procesos; estas herramientas y procesos se pueden denominar Computación de Gráficos.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán sobre las diversas ofertas de tecnología e implementaciones para procesar datos de gráficos. El objetivo es identificar los objetos del mundo real, sus características y relaciones, luego modelar estas relaciones y procesarlas como datos utilizando enfoques de computación gráfica. Comenzamos con una amplia visión general y nos limitamos a herramientas específicas a medida que avanzamos en una serie de estudios de casos, ejercicios prácticos e implementaciones en vivo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender cómo se conservan y atraviesan los datos de gráfico
- Seleccione el mejor marco para una tarea determinada (desde bases de datos de gráficos hasta marcos de procesamiento por lotes)
- Implemente Hadoop, Spark, GraphX y Pregel para llevar a cabo la computación gráfica en muchas máquinas en paralelo
- Ver problemas de Big Data en el mundo real en términos de gráficos, procesos y recorridos
Audiencia
- Desarrolladores
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán sobre las diversas ofertas de tecnología e implementaciones para procesar datos de gráficos. El objetivo es identificar los objetos del mundo real, sus características y relaciones, luego modelar estas relaciones y procesarlas como datos utilizando enfoques de computación gráfica. Comenzamos con una amplia visión general y nos limitamos a herramientas específicas a medida que avanzamos en una serie de estudios de casos, ejercicios prácticos e implementaciones en vivo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender cómo se conservan y atraviesan los datos de gráfico
- Seleccione el mejor marco para una tarea determinada (desde bases de datos de gráficos hasta marcos de procesamiento por lotes)
- Implemente Hadoop, Spark, GraphX y Pregel para llevar a cabo la computación gráfica en muchas máquinas en paralelo
- Ver problemas de Big Data en el mundo real en términos de gráficos, procesos y recorridos
Audiencia
- Desarrolladores
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
Descripción General
Hortonworks Data Platform es una plataforma de soporte de Apache Hadoop de código abierto que proporciona una base estable para el desarrollo de soluciones de big data en el ecosistema de Apache Hadoop.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta a Hortonworks y guía a los participantes a través del despliegue de la solución Spark + Hadoop.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Use Hortonworks para ejecutar confiablemente Hadoop a gran escala
- Unifique las capacidades de seguridad, gobierno y operaciones de Hadoop con los flujos de trabajo analíticos ágiles de Spark.
- Use Hortonworks para investigar, validar, certificar y dar soporte a cada uno de los componentes en un proyecto Spark
- Procese diferentes tipos de datos, incluidos estructurados, no estructurados, en movimiento y en reposo.
Audiencia
- Administradores de Hadoop
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta a Hortonworks y guía a los participantes a través del despliegue de la solución Spark + Hadoop.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Use Hortonworks para ejecutar confiablemente Hadoop a gran escala
- Unifique las capacidades de seguridad, gobierno y operaciones de Hadoop con los flujos de trabajo analíticos ágiles de Spark.
- Use Hortonworks para investigar, validar, certificar y dar soporte a cada uno de los componentes en un proyecto Spark
- Procese diferentes tipos de datos, incluidos estructurados, no estructurados, en movimiento y en reposo.
Audiencia
- Administradores de Hadoop
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
Descripción General
El procesamiento de flujo se refiere al procesamiento en tiempo real de "datos en movimiento", es decir, realizar cálculos sobre datos a medida que se reciben. Dichos datos se leen como flujos continuos de fuentes de datos tales como eventos de sensores, actividad de usuarios de sitios web, transacciones financieras, transferencias de tarjetas de crédito, transmisiones de clics, etc. Los marcos de procesamiento de flujos pueden leer grandes volúmenes de datos entrantes y proporcionar información valiosa casi instantáneamente.
En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (in situ o remoto), los participantes aprenderán cómo configurar e integrar diferentes marcos de Procesamiento de Stream con los sistemas de almacenamiento de big data existentes y aplicaciones de software y microservicios relacionados.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instale y configure diferentes marcos de procesamiento de flujo, como Spark Streaming y Kafka Streaming
- Comprender y seleccionar el marco más adecuado para el trabajo
- Proceso de datos de forma continua, concurrente y de forma récord por registro
- Integre soluciones de procesamiento de flujo con bases de datos existentes, almacenes de datos, lagos de datos, etc.
- Integración de la biblioteca de procesamiento de flujo más apropiada con aplicaciones empresariales y microservicios
Audiencia
- Desarrolladores
- Arquitectos de software
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Notas
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (in situ o remoto), los participantes aprenderán cómo configurar e integrar diferentes marcos de Procesamiento de Stream con los sistemas de almacenamiento de big data existentes y aplicaciones de software y microservicios relacionados.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instale y configure diferentes marcos de procesamiento de flujo, como Spark Streaming y Kafka Streaming
- Comprender y seleccionar el marco más adecuado para el trabajo
- Proceso de datos de forma continua, concurrente y de forma récord por registro
- Integre soluciones de procesamiento de flujo con bases de datos existentes, almacenes de datos, lagos de datos, etc.
- Integración de la biblioteca de procesamiento de flujo más apropiada con aplicaciones empresariales y microservicios
Audiencia
- Desarrolladores
- Arquitectos de software
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Notas
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
14 horas
Descripción General
Magellan es un motor de ejecución distribuida de código abierto para el análisis geoespacial en big data. Implementado sobre Apache Spark, amplía Spark SQL y proporciona una abstracción relacional para el análisis geoespacial.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta los conceptos y enfoques para implementar el análisis geospacial y guía a los participantes a través de la creación de una aplicación de análisis predictivo utilizando Magellan en Spark.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Consultar, analizar y unir datos geoespaciales de manera eficiente a escala
- Implementar datos geoespaciales en inteligencia empresarial y aplicaciones de análisis predictivo
- Utilice el contexto espacial para ampliar las capacidades de dispositivos móviles, sensores, registros y dispositivos portátiles
Audiencia
- Desarrolladores de aplicaciones
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta los conceptos y enfoques para implementar el análisis geospacial y guía a los participantes a través de la creación de una aplicación de análisis predictivo utilizando Magellan en Spark.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Consultar, analizar y unir datos geoespaciales de manera eficiente a escala
- Implementar datos geoespaciales en inteligencia empresarial y aplicaciones de análisis predictivo
- Utilice el contexto espacial para ampliar las capacidades de dispositivos móviles, sensores, registros y dispositivos portátiles
Audiencia
- Desarrolladores de aplicaciones
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Descripción General
SMACK is a collection of data platform softwares, namely Apache Spark, Apache Mesos, Apache Akka, Apache Cassandra, and Apache Kafka. Using the SMACK stack, users can create and scale data processing platforms.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use the SMACK stack to build data processing platforms for big data solutions.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement a data pipeline architecture for processing big data.
- Develop a cluster infrastructure with Apache Mesos and Docker.
- Analyze data with Spark and Scala.
- Manage unstructured data with Apache Cassandra.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use the SMACK stack to build data processing platforms for big data solutions.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement a data pipeline architecture for processing big data.
- Develop a cluster infrastructure with Apache Mesos and Docker.
- Analyze data with Spark and Scala.
- Manage unstructured data with Apache Cassandra.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 horas
Descripción General
La curva de aprendizaje de Apache Spark está aumentando lentamente al principio, necesita mucho esfuerzo para obtener el primer retorno. Este curso tiene como objetivo saltar a través de la primera parte difícil. Después de tomar este curso, los participantes comprenderán los conceptos básicos de Apache Spark , diferenciarán claramente RDD de DataFrame, aprenderán Python y Scala API, comprenderán ejecutores y tareas, etc. Además, siguiendo las mejores prácticas, este curso se enfoca fuertemente en implementación en la nube, Databricks y AWS. Los estudiantes también comprenderán las diferencias entre AWS EMR y AWS Glue, uno de los últimos servicios Spark de AWS.
AUDIENCIA:
Ingeniero de Datos, DevOps , Científico de Datos
AUDIENCIA:
Ingeniero de Datos, DevOps , Científico de Datos
21 horas
Descripción General
OBJETIVO:
Este curso presentará Apache Spark . Los estudiantes aprenderán cómo Spark encaja en el ecosistema de Big Data y cómo usar Spark para el análisis de datos. El curso cubre el shell de Spark para análisis de datos interactivos, componentes internos de Spark, API de Spark, Spark SQL , transmisión de Spark y aprendizaje automático y graphX.
AUDIENCIA
Desarrolladores / Analistas de datos
Este curso presentará Apache Spark . Los estudiantes aprenderán cómo Spark encaja en el ecosistema de Big Data y cómo usar Spark para el análisis de datos. El curso cubre el shell de Spark para análisis de datos interactivos, componentes internos de Spark, API de Spark, Spark SQL , transmisión de Spark y aprendizaje automático y graphX.
AUDIENCIA
Desarrolladores / Analistas de datos
21 horas
Descripción General
Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su claridad de sintaxis y código. Spark es un motor de procesamiento de datos utilizado para consultar, analizar y transformar big data. PySpark permite a los usuarios interactuar con Spark con Python.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Python y Spark juntos para analizar los datos grandes mientras trabajan en ejercicios prácticos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Aprenda a usar Spark con Python para analizar Big Data
- Trabajar en ejercicios que imitan las circunstancias del mundo real
- Utilice diferentes herramientas y técnicas para el análisis de Big Data utilizando PySpark
Audiencia
- Desarrolladores
- Profesionales de TI
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Python y Spark juntos para analizar los datos grandes mientras trabajan en ejercicios prácticos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Aprenda a usar Spark con Python para analizar Big Data
- Trabajar en ejercicios que imitan las circunstancias del mundo real
- Utilice diferentes herramientas y técnicas para el análisis de Big Data utilizando PySpark
Audiencia
- Desarrolladores
- Profesionales de TI
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
Descripción General
Scala es una versión condensada de Java para programación funcional y orientada a objetos a gran escala. Apache Spark Streaming es un componente extendido de la API de Spark para procesar grandes conjuntos de datos como transmisiones en tiempo real. Juntos, Spark Streaming y Scala permiten la transmisión de big data.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a ingenieros de software que desean transmitir grandes datos con Spark Streaming y Scala .
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Cree aplicaciones Spark con el lenguaje de programación Scala .
- Use Spark Streaming para procesar flujos continuos de datos.
- Procese flujos de datos en tiempo real con Spark Streaming.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a ingenieros de software que desean transmitir grandes datos con Spark Streaming y Scala .
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Cree aplicaciones Spark con el lenguaje de programación Scala .
- Use Spark Streaming para procesar flujos continuos de datos.
- Procese flujos de datos en tiempo real con Spark Streaming.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
7 horas
Descripción General
Spark SQL es Apache Spark módulo de Apache Spark para trabajar con datos estructurados y no estructurados. Spark SQL proporciona información sobre la estructura de los datos, así como el cálculo que se realiza. Esta información se puede usar para realizar optimizaciones. Dos usos comunes para Spark SQL son:
- para ejecutar consultas SQL .
- para leer datos de una instalación de Hive existente.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota), los participantes aprenderán cómo analizar varios tipos de conjuntos de datos usando Spark SQL .
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Spark SQL .
- Realizar análisis de datos usando Spark SQL .
- Consultar conjuntos de datos en diferentes formatos.
- Visualizar datos y resultados de consultas.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
- para ejecutar consultas SQL .
- para leer datos de una instalación de Hive existente.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota), los participantes aprenderán cómo analizar varios tipos de conjuntos de datos usando Spark SQL .
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Spark SQL .
- Realizar análisis de datos usando Spark SQL .
- Consultar conjuntos de datos en diferentes formatos.
- Visualizar datos y resultados de consultas.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
35 horas
Descripción General
MLlib es la biblioteca de aprendizaje automático (ML) de Spark. Su objetivo es hacer que el aprendizaje práctico de la máquina sea escalable y fácil. Consiste en algoritmos comunes de aprendizaje y utilidades, incluyendo clasificación, regresión, agrupación, filtrado colaborativo, reducción de dimensionalidad, así como primitivas de optimización de nivel más bajo y API de oleoducto de nivel superior.
Se divide en dos paquetes:
- spark.mllib contiene la API original construida sobre RDDs.
- spark.ml proporciona una API de nivel superior construida en la parte superior de DataFrames para la construcción de tuberías de ML.
Audiencia
Este curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar una biblioteca de máquinas construida para Apache Spark
Se divide en dos paquetes:
- spark.mllib contiene la API original construida sobre RDDs.
- spark.ml proporciona una API de nivel superior construida en la parte superior de DataFrames para la construcción de tuberías de ML.
Audiencia
Este curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar una biblioteca de máquinas construida para Apache Spark
Cursos de Fin de Semana de Spark, Capacitación por la Tarde de Apache Spark, Spark boot camp, Clases de Spark, Capacitación de Fin de Semana de Spark, Cursos por la Tarde de Apache Spark, Apache Spark coaching, Instructor de Apache Spark, Capacitador de Apache Spark, Apache Spark con instructor, Cursos de Formación de Spark, Apache Spark en sitio, Cursos Privados de Spark, Clases Particulares de Spark, Capacitación empresarial de Apache Spark, Talleres para empresas de Apache Spark, Cursos en linea de Apache Spark, Programas de capacitación de Apache Spark, Clases de Spark