Cursos de treinamento ao vivo com instrutor do Apache Spark, presenciais ou online, demonstram, por meio de prática interativa, como o Spark se integra ao ecossistema de Big Data e como utilizá-lo para análise de dados.
O treinamento do Apache Spark está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo presencial". O treinamento ao vivo online (também conhecido como "treinamento remoto ao vivo") é realizado por meio de uma área de trabalho remota interativa. O treinamento ao vivo presencial pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Curitiba ou nos centros corporativos de treinamento da NobleProg em Curitiba.
NobleProg -- Seu Provedor de Treinamento Local
Curitiba - Corporate Evolution
Rua Comendador Araujo, 499 - 10º andar,, Curitiba, Brasil
O espaço de escritórios em Curitiba Corporate Evolution ocupa o 10º andar . A torre Curitiba Corporate Evolution está no afluente distrito de centro no coração da cidade cercada por centros comerciais e instalações.
Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor em Curitiba (online ou presencial), é direcionado a cientistas de dados e engenheiros intermediários que desejam usar Google Colab e Apache Spark para processamento e análise de big data.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar um ambiente de big data usando Google Colab e Spark.
Processar e analisar grandes conjuntos de dados eficientemente com Apache Spark.
Visualizar big data em um ambiente colaborativo.
Integrar Apache Spark com ferramentas baseadas na nuvem.
A Stratio é uma plataforma centrada em dados que integra big data, IA e governança em uma única solução. Seus módulos Rocket e Intelligence permitem a exploração rápida de dados, transformação e análises avançadas em ambientes empresariais.
Esta formação presencial (online ou no local), orientada por instrutor, é direcionada a profissionais de dados intermediários que desejam usar os módulos Rocket e Intelligence na Stratio efetivamente com PySpark, focando em estruturas de repetição, funções definidas pelo usuário e lógica de dados avançada.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Navegar e trabalhar dentro da plataforma Stratio usando os módulos Rocket e Intelligence.
Aplicar PySpark no contexto de ingestão de dados, transformação e análise.
Usar loops e lógica condicional para controlar fluxos de trabalho de dados e tarefas de engenharia de recursos.
Criar e gerenciar funções definidas pelo usuário (UDFs) para operações reutilizáveis em PySpark.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Muitos exercícios e prática.
Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar e integrar o Spark, Hadoop e Python para processar, analisar e transformar conjuntos de dados grandes e complexos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar o ambiente necessário para iniciar o processamento de big data com Spark, Hadoop e Python.
Compreender os recursos, componentes principais e arquitetura do Spark e Hadoop.
Aprender como integrar Spark, Hadoop e Python para o processamento de big data.
Explorar as ferramentas do ecossistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka e Flume).
Construir sistemas de recomendação de filtragem colaborativa semelhantes a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify e Google.
Utilizar o Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizagem automática.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a administradores de sistema de nível iniciante a intermediário que desejam implantar, manter e otimizar clusters Spark.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar Apache Spark em vários ambientes.
Gerenciar recursos de cluster e monitorar aplicativos Spark.
Otimizar o desempenho dos clusters do Spark.
Implementar medidas de segurança e garantir alta disponibilidade.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba, os participantes aprenderão como usar Python e Spark juntos para analisar big data enquanto trabalham em exercícios práticos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Aprenda a usar o Spark com Python para analisar Big Data.
Trabalhe em exercícios que imitam casos do mundo real.
Use diferentes ferramentas e técnicas para análise de big data usando PySpark.
Este treinamento oferece uma introdução prática à criação de fluxos de trabalho escaláveis de processamento de dados e Machine Learning utilizando PySpark. Os participantes aprenderão como o Apache Spark opera dentro dos ecossistemas modernos de Big Data e como processar grandes conjuntos de dados de forma eficiente, aplicando os princípios da computação distribuída.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Curitiba é voltado para engenheiros que desejam configurar e implantar o sistema Apache Spark para processar grandes volumes de dados.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar e configurar o Apache Spark.
Ler rapidamente e analisar grandes conjuntos de dados.
Entender a diferença entre Apache Spark e Hadoop MapReduce e quando usar cada um.
Integrar o Apache Spark com outras ferramentas de aprendizado de máquina.
A curva de aprendizagem do Apache Spark aumenta lentamente no início, exigindo muito esforço para obter o primeiro retorno. Este curso visa ultrapassar a primeira parte difícil. Após concluir este curso, os participantes compreenderão os fundamentos do Apache Spark, distinguirão claramente RDD de DataFrame, aprenderão as APIs Python e Scala, entenderão executores e tarefas, etc. Seguindo as melhores práticas, este curso se concentra fortemente na implantação em nuvem, Databricks e AWS. Os alunos também compreenderão as diferenças entre AWS EMR e AWS Glue, um dos últimos serviços de Spark da AWS.
PÚBLICO:
Data Engineer, DevOps, Data Scientist
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Última Atualização:
Testemunhos de Clientes (3)
Gostei do fato de ser prático. Adorei aplicar o conhecimento teórico com exemplos práticos.
Aurelia-Adriana - Allianz Services Romania
Curso - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Máquina Traduzida
O fato de podermos levar conosco a maior parte das informações/cursos/apresentações/exercícios realizados, para que possamos revisá-los e talvez refazê-los se não entendermos na primeira vez ou melhorar o que já fizemos.
Raul Mihail Rat - Accenture Industrial SS
Curso - Python, Spark, and Hadoop for Big Data
Máquina Traduzida
Realizando sessões práticas / atribuições
Poornima Chenthamarakshan - Intelligent Medical Objects
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