Schulungsübersicht
Einführung
Verständnis von Big Data
Überblick über Spark
Überblick über Python
Überblick über PySpark
- Verteilung von Daten unter Verwendung des Frameworks für Resilient Distributed Datasets
- Verteilung von Berechnungen unter Verwendung von Spark-API-Operatoren
Einstellung von Python mit Spark
Einstellung von PySpark
Nutzung von Amazon Web Services (AWS) EC2-Instanzen für Spark
Einstellung von Databricks
Einstellung des AWS EMR-Clusters
Grundlagen der Python-Programmierung lernen
- Einleitung in Python
- Nutzung des Jupyter Notebooks
- Nutzung von Variablen und einfachen Datentypen
- Arbeit mit Listen
- Nutzung von if-Anweisungen
- Nutzung von Benutzereingaben
- Arbeit mit while-Schleifen
- Implementierung von Funktionen
- Arbeit mit Klassen
- Arbeit mit Dateien und Ausnahmen
- Arbeit mit Projekten, Daten und APIs
Grundlagen des Spark DataFrames lernen
- Einleitung in Spark DataFrames
- Implementierung grundlegender Operationen mit Spark
- Nutzung von Groupby- und Aggregationsoperationen
- Arbeit mit Zeitstempeln und Datumsangaben
Projektübung zu Spark DataFrames
Verständnis von Machine Learning mit MLlib
Arbeit mit MLlib, Spark und Python für Machine Learning
Verständnis von Regressionen
- Theorie der linearen Regression lernen
- Implementierung eines Regressionsbewertungs-Codes
- Durchführung einer Übungsübung zur linearen Regression
- Theorie der logistischen Regression lernen
- Implementierung eines logistischen Regressions-Codes
- Durchführung einer Übungsübung zur logistischen Regression
Verständnis von Random Forests und Entscheidungsbäumen
- Theorie der Baumverfahren lernen
- Implementierung von Code für Entscheidungsbäume und Random Forests
- Durchführung einer Übungsübung zur Klassifizierung mit Random Forests
Arbeit mit K-means-Clustering
- Theorie des K-means-Clustering verstehen
- Implementierung eines K-means-Clustering-Codes
- Durchführung einer Übungsübung zum Clustering
Arbeit mit Empfehlungssystemen
Implementierung von Natural Language Processing
- Verständnis von Natural Language Processing (NLP)
- Überblick über NLP-Tools
- Durchführung einer Übungsübung zu NLP
Streaming mit Spark auf Python
- Überblick über Streaming mit Spark
- Beispielübung zum Spark-Streaming
Voraussetzungen
- Allgemeine Programmierkenntnisse
Zielgruppe
- Entwickler
- IT-Fachleute
- Datenscientists
Erfahrungsberichte (6)
Ich mochte es, dass es praktisch war. Ich liebte es, die theoretischen Kenntnisse mit praktischen Beispielen anzuwenden.
Aurelia-Adriana - Allianz Services Romania
Kurs - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Maschinelle Übersetzung
Der Kurs befasste sich mit einer Reihe sehr komplexer und zusammenhängender Themen, und Pablo verfügt über umfassende Expertise in jedem von ihnen. Manchmal gingen Nuancen in der Kommunikation verloren oder lagen an zeitlichen Druck und möglicherweise wurden die Erwartungen dadurch nicht ganz erfüllt. Auch gab es einige UHG/Azure Databricks Setup-Probleme, die jedoch schnell gelöst wurden, sobald sie offensichtlich wurden. Dies zeigte für mich ein hohes Maß an Verständnis und Professionalität zwischen UHG und Pablo,
Michael Monks - Tech NorthWest Skillnet
Kurs - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Maschinelle Übersetzung
Individuelle Betreuung.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Kurs - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Maschinelle Übersetzung
Praktische Übungen...
Abraham Thomas - PPL
Kurs - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Maschinelle Übersetzung
Die Lektionen wurden in einem Jupyter-Notebook unterrichtet. Die Themen waren strukturiert und folgten einer logischen Abfolge, die es natürlich erscheinen ließ, wie sich die Sitzung von den einfacheren Teilen zu den komplexeren entwickelte. Ich bin bereits ein fortgeschrittener Python-Benutzer mit Hintergrund in Maschinellem Lernen, daher fand ich den Kurs leichter zu verfolgen als möglicherweise einige meiner Kommilitonen, die den Trainingskurs besucht haben. Ich schätze, dass einige der elementarsten Konzepte übersprungen wurden und er sich auf die wichtigsten Themen konzentrierte.
Angela DeLaMora - ADT, LLC
Kurs - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Maschinelle Übersetzung
Übungsaufgaben
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Kurs - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Maschinelle Übersetzung
