Plan du cours
Avancées en Analytique avec Spark
Big Data dans le Cloud
Études de cas et Meilleures Pratiques
Traitement des Données avec Apache Spark
Introduction à Google Colab et Apache Spark
Optimisation des Flux de Travail Big Data
Résumé et Étapes Suivantes
Visualisation et Collaboration dans Google Colab
- Intégration de Colab avec des bibliothèques de visualisation populaires
- Flux de travail collaboratif avec les cahiers Colab
- Partage et exportation des résultats
- Intégration de Google Colab avec des outils basés sur le cloud
- Utilisation du stockage dans le cloud pour les grands volumes de données
- Travail avec Spark dans des environnements de cloud distribués
- Apprentissage automatique avec Spark MLlib
- Analyse en temps réel des données
- Calcul distribué avec Spark
- Aperçu de Google Colab
- Introduction à Apache Spark
- Configuration de Spark dans Google Colab
- Revue des applications de données massives en temps réel
- Études de cas utilisant Apache Spark et Colab
- Meilleures pratiques pour l'analyse des grands volumes de données
- Ajustement de Spark pour les performances
- Optimisation de l'utilisation de la mémoire et du stockage
- Échelle des flux de travail pour de grands ensembles de données
- Travail avec RDDs et DataFrames
- Chargement et traitement d'ensembles de données volumineux
- Utilisation de Spark SQL pour interroger les données structurées
Pré requis
Public cible
- Connaissance de base des concepts de science des données
- Familiarité avec Apache Spark
- Compétences en programmation Python
- Scientifiques des données
- Ingénieurs des données
- Chercheurs travaillant avec de grandes masses de données
Nos clients témoignent (5)
Les exemples pratiques nous ont permis de ressentir réellement comment le programme fonctionne. Des explications détaillées et une intégration des concepts théoriques et leur relation avec les applications pratiques.
Ian - Archeoworks Inc.
Formation - ArcGIS Fundamentals
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Tous les sujets qu'il a abordés, y compris des exemples. Et également expliqué comment ils sont utiles dans notre travail quotidien.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Formation - QGIS for Geographic Information System
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J'ai aimé le style de Pablo, le fait qu'il couvre beaucoup de sujets, de la conception de rapports, la personnalisation avec html à l'implémentation d'algortithmes ML simples. [L'équilibre entre les informations théoriques et les exercices. Pablo a vraiment couvert tous les sujets qui m'intéressaient et a donné des réponses complètes à mes questions.
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
Formation - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
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Application pratique de Spotfire et toutes les fonctions de base.
Michael Capili - STMicroelectronics, Inc.
Formation - Introduction to Spotfire
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La chose que j'ai le plus aimée dans la formation était l'organisation et l'emplacement
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Formation - ArcGIS for Spatial Analysis
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