Apache Spark Yönetimine Giriş 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.

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 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.

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

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.