Schulungsübersicht

Erweiterte Analytik mit Spark

Big Data in der Cloud

Fallstudien und Best Practices

Datenaufbereitung mit Apache Spark

Einführung in Google Colab und Apache Spark

Optimierung von Big Data-Workflows

Zusammenfassung und weitere Schritte

Visualisierung und Collaboration in Google Colab

  • Integration von Colab mit beliebten Visualisierungsbibliotheken
  • Kooperative Workflows mit Colab-Notebooks
  • Teilen und Exportieren von Ergebnissen
  • Integration von Google Colab mit Cloud-basierten Tools
  • Verwendung von Cloud-Speicher für Big Data
  • Arbeit mit Spark in verteilten Cloud-Umgebungen
  • Machine Learning mit Spark MLlib
  • Durchführung von Echtzeitdatenanalyse
  • Verteiltes Rechnen mit Spark
  • Überblick über Google Colab
  • Einführung in Apache Spark
  • Einrichten von Spark in Google Colab
  • Überprüfung realer Big Data-Anwendungen
  • Fallstudien mit Apache Spark und Colab
  • Best Practices für Big Data Analytics
  • Optimierung von Spark für die Leistungsfähigkeit
  • Optimierung des Speicher- und Speicherverbrauchs
  • Skalieren von Workflows für große Datensätze
  • Arbeit mit RDDs und DataFrames
  • Laden und Verarbeiten großer Datensätze
  • Nutzung von Spark SQL zur Abfrage strukturierter Daten

Voraussetzungen

Zielgruppe

  • Grundlegendes Wissen über Konzepte der Datenanalyse
  • Vertrautheit mit Apache Spark
  • Programmierkenntnisse in Python
  • Datenwissenschaftler
  • Dateningenieure
  • Forscher, die mit Big Data arbeiten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (5)

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