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Schulungsübersicht
Einführung in Google Colab und Apache Spark
- Übersicht über Google Colab
- Einführung in Apache Spark
- Einrichten von Spark in Google Colab
Datenverarbeitung mit Apache Spark
- Arbeiten mit RDDs und DataFrames
- Laden und Verarbeiten großer Datensätze
- Verwendung von Spark SQL zur Abfrage strukturierter Daten
Erweiterte Analytics mit Spark
- Maschinelles Lernen mit Spark MLlib
- Durchführung von Echtzeit-Datenanalysen
- Verteiltes Rechnen mit Spark
Visualisierung und Collaboration in Google Colab
- Integration von Colab mit beliebten Visualisierungsbibliotheken
- Kollaborative Arbeitsabläufe mit Colab Notebooks
- Teilen und Exportieren der Ergebnisse
Optimierung von Big Data Workflows
- Einstellen von Spark für die Leistung
- Optimierung des Speicherverbrauchs
- Skalieren von Workflows für große Datensätze
Big Data in der Cloud
- Integration von Google Colab mit cloudbasierten Tools
- Verwendung von Cloudspeicherung für Big Data
- Arbeiten mit Spark in verteilten Cloudumgebungen
Fallstudien und Best Practices
- Überprüfung realer Anwendungen für Big Data
- Fallstudien unter Verwendung von Apache Spark und Colab
- Best Practices für Big Data Analytics
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse der Konzepte der Datenwissenschaft
- Familiär mit Apache Spark
- Python Programmierkenntnisse
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Data Engineers
- Forscher, die mit Big Data arbeiten
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Übungen machen
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maschinelle Übersetzung
Praktische Beispiele ermöglichten es uns, das Programm wirklich kennenzulernen. Gute Erklärungen und die Integration theoretischer Konzepte sowie deren Bezug zu praktischen Anwendungen wurden sehr geschätzt.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
Maschinelle Übersetzung