Curso de Hadoop and Spark for Administrators

Este curso está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que quieran comprender e implementar la IA en sus aplicaciones. Se presta especial atención al análisis de datos, la inteligencia artificial distribuida y el procesamiento del lenguaje natural.

El análisis de Big Data implica el proceso de examinar grandes cantidades de conjuntos de datos variados para descubrir correlaciones, patrones ocultos y otras ideas útiles.

La industria de la salud tiene cantidades masivas de datos clínicos y médicos heterogéneos complejos. La aplicación de análisis de big data en datos de salud presenta un enorme potencial para obtener información para mejorar la prestación de servicios de salud. Sin embargo, la magnitud de estos conjuntos de datos plantea grandes desafíos en los análisis y aplicaciones prácticas en un entorno clínico.

En esta capacitación en vivo (remota) dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo realizar análisis de big data en salud a medida que realizan una serie de ejercicios prácticos de laboratorio en vivo.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Instale y configure herramientas de análisis de big data como Hadoop MapReduce y Spark
• Comprender las características de los datos médicos.
• Aplicar técnicas de big data para manejar datos médicos.
• Estudiar los sistemas y algoritmos de big data en el contexto de las aplicaciones de salud.

Audiencia

• Desarrolladores
• Científicos de datos

Formato del curso

• Conferencia en parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica.

Nota

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina, los participantes aprenderán sobre las ofertas tecnológicas y los enfoques de implementación para el procesamiento de datos de gráficos. El objetivo es identificar objetos del mundo real, sus características y relaciones, luego modelar estas relaciones y procesarlas como datos utilizando un enfoque Graph Computing (también conocido como análisis de grafos). Comenzamos con una visión general amplia y nos limitamos a herramientas específicas a medida que avanzamos a través de una serie de estudios de casos, ejercicios prácticos e implementaciones en vivo.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda cómo se conservan y atraviesan los datos de los gráficos.
• Seleccione el mejor marco para una tarea determinada (desde bases de datos de grafos hasta marcos de procesamiento por lotes).
• Implemente Hadoop, Spark, GraphX y Pregel para llevar a cabo el cálculo de grafos en muchas máquinas en paralelo.
• Vea problemas de big data del mundo real en términos de gráficos, procesos y recorridos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) presenta Hortonworks Data Platform (HDP) y guía a los participantes a través de la implementación de la solución Spark + Hadoop.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilice Hortonworks para ejecutar Hadoop de forma fiable a gran escala.
• Unifique las capacidades de seguridad, gobernanza y operaciones de Hadoop con los flujos de trabajo analíticos ágiles de Spark.
• Utilice Hortonworks para investigar, validar, certificar y dar soporte a cada uno de los componentes de un proyecto de Spark.
• Procese diferentes tipos de datos, incluidos los estructurados, no estructurados, en movimiento y en reposo.

Este curso cubre cómo usar el lenguaje Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL en Hive, HiveQL) para personas que extraen datos de Hive

Cloudera Impala es un motor de consulta de procesamiento paralelo masivo (MPP) SQL de código abierto para clústeres Apache Hadoop.

Impala permite a los usuarios emitir consultas de baja latencia SQL a datos almacenados en el Sistema de Archivos Distribuido Hadoop y Apache Hbase sin requerir el movimiento o transformación de datos.

Publido Objetivo

Este curso está dirigido a analistas y científicos de datos que realizan análisis en datos almacenados en Hadoop mediante herramientas Business Intelligence o SQL.

Al finalizar este curso, los participantes podrán

• Extraer información significativa de clústeres Hadoop con Impala.
• Escribir programas específicos para facilitar el Business Intelligence en Impala dialecto SQL.
• Solucionar problemas relacionados con Impala.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (presencial o remoto), los participantes aprenderán cómo configurar e integrar diferentes marcos Stream Processing con los sistemas de almacenamiento de big data existentes y las aplicaciones de software y microservicios relacionados.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure diferentes marcos Stream Processing, como Spark Streaming y Kafka Streaming.
• Comprender y seleccionar el marco más adecuado para el trabajo.
• Procesamiento de datos de forma continua, simultánea y registro por registro.
• Integre Stream Processing soluciones con bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos, etc. existentes.
• Integre la biblioteca de procesamiento de flujos más adecuada con aplicaciones empresariales y microservicios.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar la pila SMACK para crear plataformas de procesamiento de datos para soluciones de big data.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implemente una arquitectura de canalización de datos para procesar big data.
• Desarrollar una infraestructura de clúster con Apache, Mesos y Docker.
• Analice los datos con Spark y Scala.
• Gestione datos no estructurados con Apache Cassandra.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean configurar e implementar Apache Spark un sistema para procesar grandes cantidades de datos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Apache Spark.
• Procese y analice rápidamente conjuntos de datos muy grandes.
• Comprenda la diferencia entre Apache Spark y Hadoop MapReduce y cuándo usar cuál.
• Integre Apache Spark con otras herramientas de aprendizaje automático.

La curva de aprendizaje de Apache Spark está aumentando lentamente al principio, necesita mucho esfuerzo para obtener el primer retorno. Este curso tiene como objetivo saltar a través de la primera parte difícil. Después de tomar este curso, los participantes comprenderán los conceptos básicos de Apache Spark , diferenciarán claramente RDD de DataFrame, aprenderán Python y Scala API, comprenderán ejecutores y tareas, etc. Además, siguiendo las mejores prácticas, este curso se enfoca fuertemente en implementación en la nube, Databricks y AWS. Los estudiantes también comprenderán las diferencias entre AWS EMR y AWS Glue, uno de los últimos servicios Spark de AWS.

AUDIENCIA:

Ingeniero de Datos, DevOps , Científico de Datos

OBJETIVO:

Este curso presentará Apache Spark . Los estudiantes aprenderán cómo Spark encaja en el ecosistema de Big Data y cómo usar Spark para el análisis de datos. El curso cubre el shell de Spark para análisis de datos interactivos, componentes internos de Spark, API de Spark, Spark SQL , transmisión de Spark y aprendizaje automático y graphX.

AUDIENCIA

Desarrolladores / Analistas de datos

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina, los participantes aprenderán a usar Python y Spark juntos para analizar big data mientras trabajan en ejercicios prácticos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aprenda a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Trabaja en ejercicios que imiten casos del mundo real.
• Utilice diferentes herramientas y técnicas para el análisis de big data utilizando PySpark.

Spark SQL es Apache Spark módulo de Apache Spark para trabajar con datos estructurados y no estructurados. Spark SQL proporciona información sobre la estructura de los datos, así como el cálculo que se realiza. Esta información se puede usar para realizar optimizaciones. Dos usos comunes para Spark SQL son:
- para ejecutar consultas SQL .
- para leer datos de una instalación de Hive existente.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota), los participantes aprenderán cómo analizar varios tipos de conjuntos de datos usando Spark SQL .

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Spark SQL .
• Realizar análisis de datos usando Spark SQL .
• Consultar conjuntos de datos en diferentes formatos.
• Visualizar datos y resultados de consultas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

MLlib es la biblioteca de aprendizaje automático (ML) de Spark. Su objetivo es hacer que el aprendizaje automático práctico sea escalable y fácil. Consta de algoritmos y utilidades de aprendizaje comunes, como clasificación, regresión, agrupación, filtrado colaborativo, reducción de dimensionalidad, así como primitivas de optimización de nivel inferior y API de canalización de nivel superior.

Se divide en dos paquetes:

• spark.mllib contiene la API original creada sobre RDD.

• spark.ml proporciona una API de nivel superior basada en DataFrames para construir canalizaciones de ML.

Audiencia

Este curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar una biblioteca de máquinas incorporada para Apache Spark