Les cours de formation Apache Spark MLlib en direct, organisés en local, démontrent par des discussions interactives et des exercices pratiques les principes fondamentaux et les sujets avancés d'Apache Spark MLlib La formation Apache Spark MLlib est disponible en "formation en direct sur site" ou en "formation en direct à distance" La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client France ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à France La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif et distant NobleProg Votre fournisseur de formation local.
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Nos Clients témoignent
Il s’agit de l’un des meilleurs exercices pratiques de programmation que je connaisse.
Laura Kahn
Formation: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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C’est l’une des meilleures formations en ligne de qualité que j’ai jamais eues au cours de ma carrière de 13 ans. Continuez ce bon travail!.
Formation: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Richard est très calme et méthodique, avec un aperçu analytique - exactement les qualités nécessaires pour présenter ce type de cours.
Kieran Mac Kenna
Formation: Spark for Developers
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Scénarios et cas applicables
zhaopeng liu - Fmr
Formation: Spark for Developers
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Analyse de cas
国栋 张
Formation: Spark for Developers
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toutes les parties de cette session
Eric Han - Fmr
Formation: Spark for Developers
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Nous en savons beaucoup plus sur l’ensemble de l’environnement.
John Kidd
Formation: Spark for Developers
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Le formateur a rendu le cours intéressant et divertissant, ce qui aide un peu tout au long de la journée.
Ryan Speelman
Formation: Spark for Developers
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Je pense que le formateur avait un excellent style en combinant l'humour et des histoires réelles pour rendre les sujets abordables. Je recommande vivement ce professeur à l'avenir.
Formation: Spark for Developers
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Ernesto a fait un excellent travail en expliquant les concepts de haut niveau de l'utilisation de Spark et de ses différents modules.
Michael Nemerouf
Formation: Spark for Developers
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J'ai aimé la méthodologie attendue par Jorge
Experian Colombia S.A
Formation: Spark for Developers
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Richard était très disposé à faire une digression quand nous voulions poser des questions semi-liées sur des choses qui ne figuraient pas dans le programme. Les explications étaient claires et il était au premier plan des mises en garde dans tous les conseils qu'il nous donnait.
ARM Limited
Formation: Spark for Developers
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La VM que j'aimais beaucoup L'enseignant était très bien informé sur le sujet ainsi que d'autres sujets, il était très gentil et sympathique J'ai aimé l'installation à Dubaï.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Formation: Big Data Analytics in Health
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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
Formation: Spark for Developers
Ajay était très sympathique, serviable et connaissait bien le sujet dont il discutait.
Biniam Guulay - ICE International Copyright Enterprise Germany GmbH
Formation: Spark for Developers
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Les exercices de laboratoire. Appliquer la théorie à partir du premier jour des jours suivants.
Dell
Formation: A Practical Introduction to Stream Processing
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The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Formation: A Practical Introduction to Stream Processing
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Formation: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Formation: Spark for Developers
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Formation: A Practical Introduction to Stream Processing
Plans de cours Apache Spark MLlib
Il se divise en deux paquets:
-
spark.mllib contient l'API d'origine construite sur les RDD.
-
spark.ml fournit des API de niveau supérieur construites à partir de DataFrames pour la construction de pipelines ML.
Public
Ce cours s’adresse aux ingénieurs et aux développeurs qui souhaitent utiliser une bibliothèque de machines intégrée à Apache Spark
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