Les formations Apache Spark

Les formations Apache Spark

Formation Apache Spark - un moteur de traitement Big Data

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Sous-catégories Apache Spark

Plans de cours Apache Spark

CodeNomDuréeAperçu
sparkdevSpark for Developers21 heuresOBJECTIF: Ce cours présentera Apache Spark Les étudiants apprendront comment Spark s'intègre dans l'écosystème Big Data et comment utiliser Spark pour l'analyse des données Le cours couvre le shell Spark pour l'analyse interactive des données, les internes Spark, les API Spark, Spark SQL, le streaming Spark, l'apprentissage automatique et graphX PUBLIC : Développeurs / Analystes de données .
hdpHortonworks Data Platform (HDP) for administrators21 heuresHortonworks Data Platform est une plate-forme de support Apache Hadoop opensource qui fournit une base stable pour le développement de solutions Big Data sur l'écosystème Apache Hadoop Cette formation en direct instruit présente Hortonworks et les participants à la marche à travers le déploiement de la solution Spark + Hadoop À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utilisez Hortonworks pour exécuter Hadoop de manière fiable à grande échelle Unifiez les capacités de sécurité, de gouvernance et d'opérations de Hadoop grâce aux flux de travail analytiques agiles de Spark Utiliser Hortonworks pour étudier, valider, certifier et supporter chacun des composants d'un projet Spark Traitez différents types de données, notamment les données structurées, non structurées, inmotion et atrest Public Les administrateurs Hadoop Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
magellanMagellan: Geospatial Analytics on Spark14 heuresMagellan est un moteur d'exécution distribuée opensource pour l'analyse géospatiale sur Big Data Implémenté au-dessus d'Apache Spark, il étend Spark SQL et fournit une abstraction relationnelle pour l'analyse géospatiale Cette formation en ligne, introduite en classe, présente les concepts et les approches pour la mise en œuvre de l'analyse géospaciale et guide les participants à travers la création d'une application d'analyse prédictive à l'aide de Magellan sur Spark À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Interrogez, analysez et joignez efficacement les ensembles de données géospatiales à l'échelle Implémenter des données géospatiales dans les applications de business intelligence et d'analyse prédictive Utiliser le contexte spatial pour étendre les capacités des appareils mobiles, des capteurs, des journaux et des accessoires connectés Public Les développeurs d'applications Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
alluxioAlluxio: Unifying Disparate Storage Systems7 heuresAlexio est un système de stockage distribué virtuel opensource qui unifie les systèmes de stockage disparates et permet aux applications d'interagir avec les données à la vitesse de la mémoire Il est utilisé par des sociétés telles que Intel, Baidu et Alibaba Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Alexio pour rapprocher différents cadres de calcul avec des systèmes de stockage et gérer efficacement des données à l'échelle de plusieurs octets au fur et à mesure de la création d'une application avec Alluxio À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Développer une application avec Alluxio Connectez des systèmes et applications Big Data tout en préservant un espace de nom Extraction efficace de la valeur de Big Data dans n'importe quel format de stockage Améliorer les performances de la charge de travail Déployer et gérer Alluxio autonome ou en cluster Public Data scientist Développeur Administrateur du système Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
sparkpythonPython and Spark for Big Data (PySpark)21 heuresPython est un langage de programmation de haut niveau connu pour sa syntaxe claire et sa lisibilité Spark est un moteur de traitement de données utilisé dans l'interrogation, l'analyse et la transformation de Big Data PySpark permet aux utilisateurs d'interfacer Spark avec Python Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Python et Spark ensemble pour analyser les données volumineuses lorsqu'ils travaillent sur des exercices handson À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Apprenez à utiliser Spark avec Python pour analyser les données volumineuses Travailler sur des exercices qui imitent les circonstances du monde réel Utilisez différents outils et techniques pour l'analyse de données volumineuses à l'aide de PySpark Public Développeurs Professionnels de l'informatique Data Scientists Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
sparksqlApache Spark SQL7 heuresSpark SQL est le module d'Apache Spark pour travailler avec des données structurées et non structurées Spark SQL fournit des informations sur la structure des données ainsi que sur le calcul en cours Cette information peut être utilisée pour effectuer des optimisations Deux utilisations courantes de Spark SQL sont: exécuter des requêtes SQL lire les données d'une installation Hive existante Dans le cadre de cette formation en ligne (sur site ou à distance), les participants apprendront à analyser différents types d'ensembles de données à l'aide de Spark SQL À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez et configurez Spark SQL Effectuez l'analyse des données à l'aide de Spark SQL Interrogez les ensembles de données dans différents formats Visualisez les données et les résultats de la requête Public Analystes de données Les scientifiques de données Les ingénieurs de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarques Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .
introtostreamprocessingA Practical Introduction to Stream Processing21 heuresLe traitement de flux fait référence au traitement en temps réel de "données en mouvement", c'est-à-dire, effectuer des calculs sur des données lors de leur réception Ces données sont lues comme des flux continus provenant de sources de données telles que les événements de capteurs, les transactions financières, les balayages de cartes de crédit, les flux de clics, etc Les structures de traitement de flux peuvent lire de gros volumes de données entrantes Dans le cadre de cette formation en direct (sur place ou à distance), les participants apprendront comment configurer et intégrer différents cadres de traitement de flux avec des systèmes de stockage de données volumineuses et des applications et microservices connexes À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installer et configurer différents cadres de traitement de flux, tels que Spark Streaming et Kafka Streaming Comprendre et sélectionner le cadre le plus approprié pour le travail Processus de données en continu, simultanément, et de manière recordbyregistrée Intégrez les solutions de traitement de flux aux bases de données existantes, aux entrepôts de données, aux lacs de données, etc Intégration de la bibliothèque de traitement de flux la plus appropriée avec les applications d'entreprise et les microservices Public Développeurs Architectes logiciels Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarques Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .
bigdataanahealthBig Data Analytics in Health21 heuresL'analyse des données volumineuses implique le processus consistant à examiner de grandes quantités d'ensembles de données variés afin de découvrir des corrélations, des modèles cachés et d'autres informations utiles L'industrie de la santé a des quantités massives de données médicales et cliniques hétérogènes complexes L'application de l'analyse des données volumineuses aux données sur la santé présente un énorme potentiel pour obtenir des informations sur l'amélioration de la prestation des soins de santé Cependant, l'énormité de ces ensembles de données pose de grands défis dans les analyses et les applications pratiques à un environnement clinique Dans le cadre de cette formation en ligne (à distance), les participants apprendront à effectuer des analyses de données volumineuses en matière de santé au cours d'une série d'exercices pratiques À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installer et configurer des outils d'analyse de Big Data tels que Hadoop MapReduce et Spark Comprendre les caractéristiques des données médicales Appliquer des techniques de big data pour traiter les données médicales Étudier les systèmes de données volumineuses et les algorithmes dans le contexte des applications de santé Public Développeurs Data Scientists Format du cours Partie conférence, discussion partielle, exercices et pratique lourde de handson Remarque Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .
graphcomputingIntroduction to Graph Computing28 heuresUn grand nombre de problèmes du monde réel peuvent être décrits en termes de graphiques Par exemple, le graphique Web, le graphique du réseau social, le graphique du réseau ferroviaire et le graphique du langage Ces graphiques ont tendance à être extrêmement volumineux; Leur traitement nécessite un ensemble spécialisé d'outils et de processus Ces outils et processus peuvent être appelés Graph Computing (également appelé Graph Analytics) Dans cette formation en ligne, les participants apprendront sur les offres technologiques et les approches de mise en œuvre pour le traitement des données graphiques L'objectif est d'identifier les objets du monde réel, leurs caractéristiques et relations, puis de modéliser ces relations et de les traiter comme des données en utilisant une approche de calcul graphique Nous commençons par un large aperçu et nous nous concentrons sur des outils spécifiques au fur et à mesure que nous progressons dans une série d'études de cas, d'exercices pratiques et de déploiements en direct À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre comment les données graphiques sont persistantes et traversées Sélectionnez le meilleur framework pour une tâche donnée (des bases de données graphiques aux frameworks de traitement par lots) Implémenter Hadoop, Spark, GraphX ​​et Pregel pour effectuer le calcul graphique sur plusieurs machines en parallèle Voir les problèmes de big data de realworld en termes de graphiques, de processus et de traversées Public Développeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Prochains cours Apache Spark

FormationDate FormationPrix [A distance / Classe]
Alluxio: Unifying Disparate Storage Systems - Formation Onlinemer, 2018-09-05 09:301500EUR / 1900EUR
Apache Spark SQL - Montpellier, Garosudjeu, 2018-09-06 09:301500EUR / 1900EUR
Big Data Analytics in Health - Grenoble, Centre Ville proche Garelun, 2018-09-10 09:304500EUR / 5300EUR
Apache Spark - Limoges, Centre Villemar, 2018-09-11 09:303000EUR / 3600EUR
Python and Spark for Big Data (PySpark) - Strasbourg, Kibitzenau Station lun, 2018-09-17 09:305250EUR / 6050EUR
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Réduction spéciale

Formation Lieu Date Formation Prix [A distance / Classe]
Ubuntu Server Overview Clermont-Ferrand, ZI Le Brézet mar, 2018-08-28 09:30 1350EUR / 1750EUR
OCEB Certified Expert in BPM - Business Advanced Exam Preparation Poitiers mer, 2018-10-03 09:30 1575EUR / 1975EUR
One Day Workshop for PEAP Authentication of Windows 7 Supplicant using a Cisco Switch as Authenticator and Windows 2008 R2 Server Amiens, Centre Ville ven, 2018-10-05 09:30 1350EUR / 1750EUR
Distributed Messaging with Apache Kafka Nantes, Zenith mar, 2018-10-09 09:30 2970EUR / 3570EUR
Protractor: End-to-end testing for Angular web applications Paris, Opera Bourse jeu, 2018-10-18 09:30 2970EUR / 3570EUR
MongoDB for Developers Marseille, Quartier du Prado lun, 2018-11-19 09:30 2700EUR / 3300EUR

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