Databricks ve PySpark ile Veri Mühendisliği Eğitimi

Azure Databricks, Apache Spark ve Microsoft Azure ekosistemini kullanarak büyük veri analitiği ve makine öğrenimini destekleyen bulut tabanlı bir işbirliği platformudur.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye veri profesyonellerine, Azure Databricks kullanarak finansal kullanım senaryoları için makine öğrenimi modelleri tasarlamayı, oluşturmayı ve dağıtmayı hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklar:

• Azure Databricks'te finansal veri kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmek.
• MLflow kullanarak deneyleri izlemek, modelleri yönetmek ve çözümleri dağıtmak.
• Modelleri finansal anomali tespiti, risk değerlendirmesi veya trend tahminleri için uygulamak.
• Sürekli değerlendirme için ölçeklenebilir ardışık hatlara ML modellerini entegre etmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elden geçirme.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümü için lütfen bize ulaşın.

Türkiyetaki instructor-led canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), veri bilimcileri ve geliştiriciler için Databricks kullanarak veri analitiği çözümlerini kurma, dağıtımını yapma ve yönetme konusundadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Databricks'u kurup yapılandırmak.
• Databricks ile Apache Spark nasıl birlikte çalıştığını anlamak.
• Databricks'da veriyi yükleme ve dönüştürme yöntemini öğrenmek.

Databricks, Spark, Delta Lake ve yönetişim (Unity Catalog) kombinasyonuyla ölçeklenebilir veri mühendisliği ve analiz iş akışlarını destekleyen birleşik Lakehouse platformudur.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), karmaşık prosedürsel OLAP mantığını Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog ve yerel iş akışları kullanarak bir Lakehouse mimarisiye geçirmeyi isteyen veri mühendisliği arka planına sahip orta düzey teknoloji yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimden tamamladıktan sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Lakehouse mimarisini ve Bronz→Gümüş→Altın (Madalyon) desenini açıklayabilir.
• Saklı prosedür mantığını Spark DataFrame ve not defteri uygulamalarına çevirebilirler.
• Delta Lake kullanarak artımlı alım, birleştirme ve iyileştirme rutinlerini tasarlama ve uygulama becerisine sahip olurlar.
• Databricks İş Akışları, sürüm kontrolü, test ve yönetişimle sona eren orkestrasyon hatlarını oluşturabilirler.

Eğitim Biçimi

• Odaklı gösteriler ve açıklamalarla yoğun, eğitmen yönlü oturumlar.
• Temsilci veri kümeleri ve geçiş alıştırmaları kullanarak günlük elden deneyler.
• Rehberli kod incelemeleri, performans ayarlaması atölyeleri ve iş akışı orkestrasyonu uygulaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim, ortamınıza, veri kümelerinize ve yönetişim gereksinimlerinize göre özelleştirilebilir; lütfen özelleştirmeyi ayarlamak için bizimle iletişime geçin.

Databricks, büyük veri ve makine öğrenimi için tasarlanmış, işbirlikçi ortamlarda kullanılan birleşik analitik platformdur.

Bu eğitmen liderli, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar olan veri analistleri ve finans uzmanları için tasarlanmıştır. Katılımcılar Databricks'i finansla ilgili kullanımlarda büyük ölçekli veri analizi gerçekleştirmeyi öğrenecektir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Databricks defterlerini finansal veri setleri sorgulama ve analiz etmek için kullanın.
• Raporlama ve fikir sunumu için ham finansal veriyi temizleyin ve dönüştürün.
• Performans izlemek için panolar ve görselleştirmeler oluşturun.
• Katılımcılar paylaşılan defterlerde gerçek zamanlı işbirliği yapın.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyim.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için bizimle iletişime geçin.

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 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.

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.