Python und Spark für Big Data (PySpark) Kurse

Python und Spark für Big Data (PySpark)

Nutzen Sie die kombinierte Leistung von Python und Spark in diesem Intensivkurs zu PySpark.

Tauchen Sie tief in die Verarbeitung von Big Data, maschinelles Lernen und fortgeschrittene Analysen ein, zugeschnitten auf Entwickler, IT-Experten und Datenwissenschaftler.

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Was werden Sie lernen?

Nutzen Sie die kombinierte Leistung von Python und Spark in diesem Intensivkurs zu PySpark. Tauchen Sie tief in die Verarbeitung von Big Data, maschinelles Lernen und fortgeschrittene Analysen ein, zugeschnitten auf Entwickler, IT-Experten und Datenwissenschaftler. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer PySpark sicher für eine Vielzahl von Big-Data-Herausforderungen einsetzen können.

Während des Kurses werden die Teilnehmer:

Beherrschung der Grundlagen: Grundlegende Kenntnisse über die Python-Programmierung und die Kernfunktionen von Spark erwerben.
Praxisnahes Lernen: Teilnahme an praktischen Übungen, die reale Szenarien widerspiegeln.
Fortgeschrittene Analytik: Vertiefen Sie sich in maschinelles Lernen mit MLlib, Regressionen und Clustering.
Streaming & NLP: Erfahren Sie mehr über Spark-Streaming und natürliche Sprachverarbeitung.

Anforderungen:

Allgemeine Programmierkenntnisse und idealerweise Kenntnisse in Python.

Kursübersicht*:

*Wir wissen, dass jedes Team seine eigenen Bedürfnisse und Anforderungen hat. Deshalb können wir den Schulungsplan je nach Bedarf anpassen.

können wir das Schulungskonzept je nach Bedarf anpassen.

Einführung in Big-Data-Technologien

Verstehen von Big Data
Einführung in Spark, Python und PySpark

Verteilen von Daten und Berechnungen

Erforschung des Resilient Distributed Datasets Framework
Erfassen der Spark-API-Operatoren

Einrichten Ihrer Umgebung

Integration von Python mit Spark und PySpark-Einrichtung
Nutzung von AWS EC2-Instanzen für Spark und Databricks
AWS EMR-Cluster-Initialisierung

Grundlagen der Python-Programmierung

Einführung in Python über Jupyter Notebook
Zentrale Python-Konzepte: Variablen, Datentypen, Listen, Schleifen, Funktionen und Klassen
Umgang mit Dateien, Ausnahmen und Integration mit Daten und APIs

Spark DataFrame-Grundlagen

Kennenlernen von Spark-DataFrames
Grundlegende Operationen, Groupby, Aggregate, Zeitstempel und Datumsverarbeitung
Praktische Übung zum Spark DataFrame-Projekt

Maschinelles Lernen mit MLlib

Einführung in Regressionen: Lineare und logistische Theorien
Praktische Übungen zu linearer Regression, logistischer Regression
Vertiefung in Baummethoden: Zufallsforste, Entscheidungsbäume
Clustering mit K-means und seine praktische Anwendung

Natürliche Sprachverarbeitung

Grundlagen des NLP und seine Toolsets
Praktische NLP-Übung

Spark Streaming auf Python

Verstehen von Spark Streaming
Praktische Spark-Streaming-Übung

Praxisnahes Lernen mit erfahrenen Dozenten bei Ihnen vor Ort für Organisationen.

Ebene:

Intermediate

Dauer:

Tage (Stunden:

)

Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training

Umfassende praktische Erfahrung in einem speziellen Umfeld

*Der Preis kann je nach Teilnehmerzahl, Änderung des Ablaufs, Standort usw. variieren.

Zum Angebot

Erlernen Sie neue Fähigkeiten unter Anleitung erfahrener Lehrer von überall.

Ebene:

Intermediate

Dauer:

Tage (Stunden:

)

Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training

Reduzierte Schulungskosten

*Der Preis kann je nach Teilnehmerzahl, Änderung des Ablaufs, Standort usw. variieren.

Zum Angebot

You can participate in a Public Course with people from other organisations.

/per trainee

Thanks for the numbers, they could be going to your emails. But they're going to mine... Thanks ;D

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Level:

Intermediate

Duration:

Hours (days:

)

Fits ideally for individuals and small groups

Networking opportunities with fellow participants.

*Price can range depending on number of participants, change of outline, location etc.

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Was werden Sie lernen?

Anforderungen:

Kursübersicht*:

Einführung in Big-Data-Technologien

Verteilen von Daten und Berechnungen

Einrichten Ihrer Umgebung

Grundlagen der Python-Programmierung

Spark DataFrame-Grundlagen

Maschinelles Lernen mit MLlib

Natürliche Sprachverarbeitung

Spark Streaming auf Python

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