|
4-дневный практический Курс «Анализ данных с Apache Spark» для разработчиков Apache Spark, дата инженеров и аналитиков данных, Data Scientist’ов и других специалистов Big Data, которые используют Spark SQL, потоковую обработку Spark Streaming, машинное обучение MLLib и построение графов Spark GraphX.
Apache Spark – это Big Data фреймворк с открытым исходным кодом для распределённой пакетной и потоковой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных, входящий в экосистему проектов Hadoop.
Спарк состоит из следующих компонентов:
- Ядро (Core);
- SQL – инструмент для аналитической обработки данных с помощью SQL-запросов;
- Streaming – надстройка для обработки потоковых данных;
- MLlib – набор библиотек машинного обучения (Machine Learning);
- GraphX – модуль распределённой обработки графов.
Благодаря такому разнообразию инструментов интерактивной аналитики данных, Спарк активно используется в системах интернета вещей (IoT/IIoT), а также в различных бизнес-приложениях, в т.ч. для машинного обучения. Например, для прогнозирования оттока клиентов и оценки финансовых рисков.
Apache Spark может работать как в среде кластера Hadoop под управлением YARN, так и без компонентов ядра хадуп, в частности, на базе системы управления кластером Mesos. Спарк поддерживает несколько популярных распределённых систем хранения данных: HDFS, OpenStack Swift, Cassandra, Amazon S3. Также Spark предоставляет API-интерфейсы для часто используемых в области Big Data языков программирования: Java, Scala, Python и R.
Практический курс «Анализ данных с Apache Spark» рассчитан на разработчиков Big Data, дата инженеров и аналитиков данных, Data Scientist’ов и других специалистов по большим данным, которые хотят получить опыт настройки и использования компонентов Apache Spark: Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLLib и Spark GraphX.
Предварительный уровень подготовки:
- Знание базовых команд Linux (опыт работы с командной строкой, файловой системой , POSIX, текстовыми редакторами vi, nano)
- Начальный опыт программирования (Python/Java)
- Начальный опыт в экосистеме Hadoop
- Знание базовых команд Linux (опыт работы с командной строкой, файловой системой , POSIX, текстовыми редакторами vi, nano)
- Начальный опыт программирования (Python/Java)
- Начальный опыт в экосистеме Hadoop
Соотношение теории к практике 40/60
Практический курс Курс «Анализ данных с Apache Spark» представляет собой 4-дневный интенсивный тренинг по использованию распределенной платформы ApacheSpark для работы с большими массивами неструктурированных данных и потоковой обработки информации.
Обучение Спарк содержит теоретический минимум, необходимый для эффективного использования всех компонентов Apache Spark (Spark Core, Spark Streaming, Spark SQL, MLLib и GraphX) для пакетной и потоковой обработки данных. Практическая часть включает запуск и настройку компонентов, работу в среде Jupyter Notebook, прикладное использование Спарк для разработки собственных распределенных приложений пакетной и потоковой обработки информации и анализа больших данных.
На курсе вы научитесь:
- понимать особенности использования RDD и dataframe;
- обращаться к большим данным с использование SQL или HiveQL;
- использовать Spark Streaming для создания распределенных приложений потоковой обработки больших данных;
- настраивать и использовать компоненты MLLib и GraphX;
- обрабатывать слабоструктурированные данные, представленные в форматах JSON или XML.
Программа курса
1. Обзор Apache Spark
Архитектура Spark. Обзор компонентов Spark и их назначения
2. Основные абстракции Apache Spark
Трансформации и действия, Lazy Evaluation
3. Знакомство с Dataframes
Structured API и основная абстракция Spark – Dataframe
4. Знакомство со Spark RDD
Low Level API, использование Resilient Distributed Dataset
5. Apache Spark SQL
Получение данных из SQL-источников и обработка данных с помощью Spark SQL
Отправка данных в SQL СУБД и работа с Hive QL
Spark SQL и Hadoop
6. Работа с источниками данных
Ввод и вывод в Apache Spark
Работа с файлами и базами данных
7. Производительность и параллелизм в Apache Spark
Планы выполнения запроса: логические и физические
8. Конфигурирование Apache Spark
Принципы конфигурирования и основные настройки
9. Spark Streaming
Разница работы в режимах OLAP и OLTP. Основной workflow
Виды Spark Streams. Особенности исполнения streaming кода
Checkpoint в Spark Streaming
10. GraphX
Задачи графов в программировании. Место графов в модели распределенных вычислений
Представление графов в GraphX. Операции с графами
11. MLLib
Задачи машинного обучения и проблематика больших данных
Основные возможности Spark MLLib
12. Обработка слабоструктурированных данных
Работа с JSON файлами и строками
Обработка информации, представленной в виде XML
В конце обучения на курсе проводится итоговая аттестация в виде теста или на основании оценок за практические работы, выполненных в процессе обучения.
В современном мире сложно обойтись без информационных технологий и их производных - компьютеров, мобильных телефонов, интернета и т.д., особенно в крупных компаниях и государственных организациях, работающих с большим количеством людей, а не только с парой VIP-клиентов, как это может быть в случае небольшой компании. А там, где есть большое количество контрагентов, заявителей и т.д. - не обойтись без баз данных, необходимых для обработки информации. Естественно, что времена гроссбухов и карточек, памятных многим по библиотекам, давно прошли, сегодня используются персональные компьютеры и электронные базы данных.
Сегодня невозможно представить работу крупнейших компаний, банков или государственных организаций без использования баз данных и средств Business Intelligence. Базы данных позволяют нам хранить и получать доступ к большим объемам информации, а система управления базами данных (СУБД) — осуществлять менеджмент доступных хранилищ информации.
В Учебном центре « Интерфейс» Вы научитесь эффективно использовать системы управления базами данных: быстро находить нужную информацию, ориентироваться в схеме базы данных, создавать запросы, осуществлять разработку и создание баз данных.
Обучение позволит Вам не только получить знания и навыки, но и подтвердить их, сдав соответствующие экзамены на статус сертифицированного специалиста . Опытные специалисты по СУБД Microsoft SQL Server или Oracle могут быть заинтересованы в изучении систем бизнес-аналитики. Это задачи достаточно сложные, использующие громоздкий математический аппарат, но они позволяют не только анализировать происходящие процессы, но и делать прогнозы на будущее, что востребовано крупными компаниями. Именно поэтому специалисты по бизнес-аналитике востребованы на рынке, а уровень оплаты их труда весьма и весьма достойный, хотя и квалифицированным специалистам по базам данных, администраторам и разработчикам, жаловаться на низкий уровень дохода тоже не приходится. Приходите к нам на курсы и получайте востребованную и высокооплачиваемую профессию. Мы ждем Вас!
В конце обучения на курсах проводится итоговая аттестация в виде теста или путём выставления оценки преподавателем за весь курс обучения на основании оценок, полученных обучающимся при проверке усвоения изучаемого материала на основании оценок за практические работы, выполненные в процессе обучения.
Учебный центр "Интерфейс" оказывает консалтинговые услуги по построению моделей бизнес-процессов, проектированию информационных систем, разработке структуры баз данных и т.д.
- Нужна помощь в поиске курса?
Наша цель заключается в обеспечении подготовки специалистов, когда и где им это необходимо. Возможна корректировка программ курсов по желанию заказчиков! Мы расскажем Вам о том, что интересует именно Вас, а не только о том, что жестко зафиксировано в программе курса. Если вам нужен курс, который вы не видите на графике или у нас на сайте, или если Вы хотите пройти курс в другое время и в другом месте, пожалуйста, сообщите нам, по адресу mail@interface.ru или shopadmin@itshop.ru
- Поговорите со своим личным тренинг-менеджером!
Мы предоставляет Вам индивидуальное обслуживание. Если у вас есть потребность обсудить, все вопросы касательно обучения, свяжитесь, пожалуйста c нами по телефонам: +7 (495) 925-0049, + 7 (495) 229-0436. Или любым другим удобным для Вас средствами связи, которые Вы можете найти на сайтах www.interface.ru или www.itshop.ru
|
