Big Data & Database Systems Fundamentals Eğitimi

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) ortamında, büyük veri işleme ve analizi için Google Colab ve Apache Spark'yi kullanmak isteyen orta düzeyli veri bilimcileri ve mühendislerine yönelik olacak.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Google Colab ve Spark kullanarak büyük veri ortamını kurma.
• Apache Spark ile büyük veri kümelerini etkili bir şekilde işlemek ve analiz etme.
• Kooperatif bir ortamda büyük veriyi görselleştirme.
• Apache Spark'yi bulut tabanlı araçlarla entegre etme.

Büyük veri analitiği, korelasyonları, gizli kalıpları ve diğer faydalı bilgileri ortaya çıkarmak amacıyla büyük ve çeşitli veri kümelerinin incelenmesi sürecini içerir.

Sağlık sektörü, karmaşık ve heterojen tıbbi ve klinik verilerin büyük miktarlarına sahiptir. Sağlık verileri üzerinde büyük veri analitiği uygulamak, sağlık hizmetlerinin sunumunu iyileştirmek için öngörüler elde etme konusunda büyük bir potansiyel sunar. Ancak, bu veri kümelerinin büyüklüğü, analizlerde ve klinik ortamlara pratik uygulamalarda büyük zorluklar oluşturur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı (uzaktan) eğitimde katılımcılar, bir dizi uygulamalı canlı laboratuvar egzersiziyle sağlık alanında büyük veri analitiği yapmayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Hadoop MapReduce ve Spark gibi büyük veri analitiği araçlarını kurmak ve yapılandırmak
• Tıbbi verilerin özelliklerini anlamak
• Tıbbi verilerle başa çıkmak için büyük veri tekniklerini uygulamak
• Sağlık uygulamaları bağlamında büyük veri sistemlerini ve algoritmalarını incelemek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Veri Bilimciler

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı pratik.

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek düzenleme yapınız.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurumsal), veritabanı yöneticileri ve geliştiricilerin Microsoft Azure Cosmos DB kullanarak yüksek tepki süresine sahip ve düşük gecikme süresine sahip uygulamalar geliştirebilmelerini ve yönetebilmelerini amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Veritabanları ve uygulamalar oluşturmak için gerekli Cosmos DB kaynaklarını sağlayabileceklerdir.
• Cosmos DB'deki API'leri kullanarak uygulama performansını ve depolamayı ölçeklendirebileceklerdir.
• Cosmos DB kaynaklarını optimize ederek veritabanı işlemlerini yönetebilir ve maliyeti azaltabilirler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kuruluşları içindeki Hadoop kümelerini kurmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen sistem yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Apache Hadoop'i kurun ve yapılandırın.
• Hadoop ekosistemindeki dört ana bileşeni anlayın: HDFS, MapReduce, YARN ve Hadoop Common.
• Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi'ni (HDFS) kullanarak bir kümeyi yüzlerce veya binlerce düğüme ölçeklendirin.
• HDFS'yi, şirket içi Spark dağıtımları için depolama motoru olarak ayarlayın.
• Spark'ın Amazon S3 gibi alternatif depolama çözümlerine ve Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike vb. gibi NoSQL veritabanı sistemlerine erişmesini sağlayın.
• Bir Apache Hadoop kümesini sağlama, yönetme, izleme ve güvenliğini sağlama gibi yönetimsel görevleri yerine getirin.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Türkiye (yerinde veya uzaktan) katılımcıların farklı Akış İşleme çerçevelerini mevcut büyük veri depolama sistemleri ve ilgili yazılım uygulamalarıyla entegre etmeyi öğrenecektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek:

• Spark Streaming ve Kafka Streaming gibi farklı Akış İşleme çerçevelerini yükleyip yapılandırmak.
• Görev için en uygun çerçeveyi anlamak ve seçmek.
• Veriyi sürekli, eşzamanlı ve kayıt bazında işlemek.
• Akış İşleme çözümlerini mevcut veritabanları, veri ambarları, veri gölleri gibi sistemlerle entegre etmek.
• Kurumsal uygulamalar ve mikrohizmetlerle en uygun akış işleme kütüphanesini entegre etmek.

Bu eğitim, PySpark kullanılarak ölçeklenebilir veri işleme ve Makine Öğrenimi iş akışlarının oluşturulmasına yönelik pratik bir giriş niteliğindedir. Katılımcılar, Apache Spark'ın modern Büyük Veri ekosistemleri içinde nasıl çalıştığını ve dağıtık hesaplama ilkelerini kullanarak büyük veri kümelerini nasıl verimli bir şekilde işleyebileceklerini öğrenir.

Bu eğitmen öncülüğünde, canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) veri bilimcilerinin SMACK yığınını kullanarak büyük veri çözümleri için veri işleme platformları oluşturmak isteyenler için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şu becerilere sahip olacaklardır:

• Büyük veri işleme için bir veri boru hattı mimarisi uygulayabileceklerdir.
• Apache Mesos ve Docker ile bir küme altyapısı geliştirilebilecektir.
• Spark ve Scala ile veri analizi yapabileceklerdir.
• Apache Cassandra ile yapılandırılmamış verileri yönetebileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çok büyük miktarda veriyi işlemek için Apache Spark sistemini kurmak ve dağıtmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Apache Spark'ü kurun ve yapılandırın.
• Çok büyük veri kümelerini hızlı bir şekilde işleyin ve analiz edin.
• Apache Spark ve Hadoop MapReduce arasındaki farkı anlayın ve hangisini ne zaman kullanacağınızı bilin.
• Apache Spark'ü diğer makine öğrenimi araçlarıyla entegre edin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Spark kümelerini dağıtmak, sürdürmek ve optimize etmek isteyen başlangıç ​​seviyesi ile orta seviye sistem yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli ortamlarda Apache Spark'yi kurmak ve yapılandırmak.
• Küme kaynaklarını yönetmek ve Spark uygulamalarını izlemek.
• Spark kümelerinin performansını optimize etmek.
• Güvenlik önlemleri uygulamak ve yüksek kullanılabilirlik sağlamak.
• Yaygın Spark sorunlarını ayıklamak ve gidermek.

Apache Spark'nin öğrenme eğrisi başlangıçta yavaş yükselir ve ilk sonuçları elde etmek için çok çaba gerektirir. Bu kursun amacı, bu zorlu başlangıcı atlatmanıza yardımcı olmaktır. Bu kursu tamamlayan katılımcılar, Apache Spark'ün temellerini anlayacak, RDD ile DataFrame arasındaki farkı net bir şekilde ayırt edebilecek, Python ve Scala API'lerini öğrenecek, yürütücüler ve görevler hakkında bilgi sahibi olacaklardır. Ayrıca en iyi uygulamaları takip ederek, bu kurs bulut dağıtımı, Databricks ve AWS'ye güçlü bir şekilde odaklanmaktadır. Öğrenciler ayrıca AWS EMR ve AWS Glue arasındaki farkları, AWS'nin en son Spark hizmetlerinden birini anlayacaklardır.

HEDEF KİTLE:

Veri Mühendisi, DevOps, Veri Bilimcisi

AMAÇ:

Bu kurs, Apache Spark'i tanıtacaktır. Öğrenciler, Spark'ın Big Data ekosistemine nasıl uyduğunu ve Spark'ı veri analizi için nasıl kullanacaklarını öğreneceklerdir. Kurs, etkileşimli veri analizi için Spark kabuğunu, Spark iç yapılarını, Spark API'lerini, Spark SQL'i, Spark akışını, makine öğrenimi ve GraphX'i kapsamaktadır.

HEDEF KİTLE:

Geliştiriciler / Veri Analistleri

Türkiye dilindeki bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Apache Spark üzerine kurulu Spark NLP'u kullanarak doğal dil metin işleme modelleri ve hatları geliştirmek, uygulamak ve ölçeklemek isteyen veri bilimcileri ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar;

• Spark NLP ile NLP boru hatlarının inşasına başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurun.
• Spark NLP'un özelliklerini, mimarisini ve kullanım avantajlarını anlayın.
• Metin işlemeyi uygulamak için Spark NLP'da bulunan önceden eğitilmiş modelleri kullanın.
• Üretim düzeyindeki projeler için Spark NLP modellerin nasıl oluşturulacağını, eğitileceğini ve ölçeklendirileceğini öğrenin.
• Sınıflandırma, çıkarım ve duygu analizini gerçek dünya kullanım durumlarına (klinik veriler, müşteri davranışı içgörüleri vb.) uygulayın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde Türkiye, katılımcılar büyük verileri analiz etmek için Python ve Spark'ı birlikte nasıl kullanacaklarını uygulamalı egzersizler yaparak öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python ile Spark'ı kullanarak Big Data analiz etmeyi öğreneceklerdir.
• Gerçek dünya senaryolarını taklit eden egzersizler üzerinde çalışacaklardır.
• PySpark kullanarak büyük veri analizi için farklı araç ve teknikleri kullanacaklardır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük ve karmaşık veri kümelerini işlemek, analiz etmek ve dönüştürmek için Spark, Hadoop ve Python'yı kullanmak ve entegre etmek isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Spark, Hadoop ve Python ile büyük veri işlemeye başlamak için gerekli ortamı kurmak.
• Spark ve Hadoop'in özelliklerini, temel bileşenlerini ve mimarisini anlamak.
• Büyük veri işleme için Spark, Hadoop ve Python'yı nasıl entegre edeceğini öğrenmek.
• Spark ekosistemindeki araçları (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka ve Flume) keşfetmek.
• Netflix, YouTube, Amazon, Spotify ve Google gibi işbirlikçi filtreleme öneri sistemleri oluşturmak.
• Apache Mahout'u kullanarak makine öğrenimi algoritmalarını ölçeklendirmek.

Stratio, büyük veri, yapay zeka ve yönetim alanlarını tek bir çözümde entegre eden, veri odaklı bir platformdur. Rocket ve Intelligence modüllerinin yardımıyla, kurumsal ortamlarda hızlı veri keşfi, dönüştürme ve gelişmiş analitik işlemler gerçekleştirilebilir.

Bu eğitmen rehberli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) PySpark'i döngü yapıları, kullanıcı tanımlı fonksiyonlar ve gelişmiş veri mantığı üzerinde odaklanarak Stratio'daki Rocket ve Intelligence modüllerini etkili şekilde kullanmayı öğrenmek isteyen orta seviye veri profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Rocket ve Intelligence modüllerini kullanarak Stratio platformunda gezinme ve çalışma.
• Veri alımı, dönüştürme ve analiz bağlamında PySpark'ı uygulama.
• Veri iş akışlarını ve özellik mühendisliği görevlerini kontrol etmek için döngüler ve koşullu mantık kullanma.
• PySpark'ta tekrar kullanılabilir veri işlemleri için kullanıcı tanımlı fonksiyonlar (UDFs) oluşturma ve yönetme.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.