Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Giriş
Anlama Big Data
Spark'a Genel Bakış
Python'a Genel Bakış
PySpark'e Genel Bakış
- Resilient Distributed Datasets Framework Kullanarak Veri Dağıtımı
- Spark API Operatörleri Kullanarak Hesaplama Dağıtımı
Spark ile Python'u Kurma
PySpark'i Kurma
Spark için Amazon Web Services (AWS) EC2 Örneklerini Kullanma
Databricks'i Kurma
AWS EMR Kümesini Kurma
Python Programming Temellerini Öğrenme
- Python ile Başlarken
- Jupyter Notebook Kullanımı
- Değişkenler ve Basit Veri Tipleri Kullanımı
- Listelerle Çalışma
- if Deyifleri Kullanma
- Kullanıcı Girişleri Kullanma
- while Döngüleriyle Çalışma
- Fonksiyonlar Uygulama
- Sınıflarla Çalışma
- Dosyalar ve İstisnalarla Çalışma
- Projeler, Veriler ve API'lerle Çalışma
Spark DataFrame Temellerini Öğrenme
- Spark DataFrames ile Başlarken
- Spark ile Temel İşlemleri Uygulama
- Groupby ve Toplama İşlemleri Kullanma
- Zaman Damgaları ve Tarihlerle Çalışma
Bir Spark DataFrame Proje Egzersizi Üzerinde Çalışma
MLlib ile Machine Learning'yi Anlama
Machine Learning için MLlib, Spark ve Python ile Çalışma
Regresyonları Anlama
- Doğrusal Regresyon Teorisini Öğrenme
- Bir Regresyon Değerlendirme Kodu Uygulama
- Bir Örnek Doğrusal Regresyon Egzersizi Üzerinde Çalışma
- Lojistik Regresyon Teorisini Öğrenme
- Bir Lojistik Regresyon Kodu Uygulama
- Bir Örnek Lojistik Regresyon Egzersizi Üzerinde Çalışma
Random Forest'leri ve Karar Ağaçlarını Anlama
- Ağaç Yöntemleri Teorisini Öğrenme
- Karar Ağaçları ve Random Forest Kodlarını Uygulama
- Bir Örnek Random Forest Sınıflandırma Egzersizi Üzerinde Çalışma
K-means Kümelemesi ile Çalışma
- K-means Kümelemesi Teorisini Anlama
- Bir K-means Kümelemesi Kodu Uygulama
- Bir Örnek Kümeleme Egzersizi Üzerinde Çalışma
Öneri Sistemleri ile Çalışma
Doğal Dil İşleme Uygulama
- Natural Language Processing (NLP)'yi Anlama
- Doğal Dil İşleme Araçlarına Genel Bakış
- Bir Örnek Doğal Dil İşleme Egzersizi Üzerinde Çalışma
Python Üzerinde Spark ile Akış İşleme
- Spark ile Akış İşlemeye Genel Bakış
- Örnek Spark Streaming Egzersizi
Kapanış Notları
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Genel programlama becerileri
Hedef Kitle
- Geliştiriciler
- BT Profesyonelleri
- Veri Bilimciler
21 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (6)
Pratik olması понравtı. Teorik bilgiyi pratik örneklerle uygulamayı çok sevdim.
Aurelia-Adriana - Allianz Services Romania
Eğitim - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Yapay Zeka Çevirisi
Kurs, bir dizi çok karmaşık ilişkili konu hakkındaydı ve Pablo'nun her biri için derin uzmanlığı vardı. Bazen nüanslar iletişimde kayboldu veya zaman baskısı nedeniyle kayboldu ve bu yüzden beklentiler tam olarak karşılanamadı. Ayrıca bazı UHG/Azure Databricks kurulum sorunları oldu ancak Pablo / UHG bunları görünür hale geldikleri anda hızlıca çözdü - bana bu, UHG ile Pablo arasındaki yüksek düzeyde anlamaya ve profesyonellik gösterdi.
Michael Monks - Tech NorthWest Skillnet
Eğitim - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Yapay Zeka Çevirisi
Individual attention.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Eğitim - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Elden Egitim...
Abraham Thomas - PPL
Eğitim - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Yapay Zeka Çevirisi
Dersler Jupyter notebook üzerinden anlatıldı. Konular mantıksal bir sırayla düzenlenmiş ve oturumu daha basit bölümlerden daha karmaşık olanlara doğal bir şekilde geliştirmişti. Ben zaten Python'ün ileri düzey bir kullanıcısıyım ve Machine Learning arka planıma sahip olduğum için, bazı sınıf arkadaşlarımdan göre daha kolay takip ettim eğitimi. En temel kavramların atlanmasını ve en önemli meselelere odaklanmasını çok değerliyorüm.
Angela DeLaMora - ADT, LLC
Eğitim - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Yapay Zeka Çevirisi
pratik yapma görevleri
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Eğitim - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Yapay Zeka Çevirisi
