Python, Spark i Hadoop w Big Data

Opis

Praktyczne szkolenie łączące trzy kluczowe technologie w obszarze Big Data: Python, Apache Spark i Hadoop. Program koncentruje się na wykorzystaniu Pythona jako głównego narzędzia do przetwarzania danych w środowisku rozproszonym. Podczas warsztatów uczestnicy poznają zaawansowane techniki programowania, optymalizacji i analizy danych. Szkolenie prowadzone jest w formie interaktywnych zajęć z naciskiem na praktyczne zastosowania w rzeczywistych scenariuszach biznesowych.

Profil uczestnika

• Programiści Python zainteresowani Big Data
• Analitycy danych wykorzystujący narzędzia Python
• Inżynierowie danych pracujący ze Spark
• Deweloperzy aplikacji Big Data
• Specjaliści ds. uczenia maszynowego
• Data Scientists
• Architekci rozwiązań analitycznych

Agenda

1. Podstawy ekosystemu
• Architektura Spark i Hadoop
• Integracja z Python
• Konfiguracja środowiska
• Podstawowe operacje
2. Przetwarzanie danych
• RDD i DataFrames
• Transformacje i akcje
• Operacje strumieniowe
• Optymalizacja zapytań
3. Analiza i wizualizacja
• Biblioteki analityczne
• Techniki wizualizacji
• Machine Learning
• Przetwarzanie w czasie rzeczywistym
4. Zaawansowane zastosowania
• Przetwarzanie grafów
• Analiza tekstu
• Deep Learning
• Integracja z bazami danych

Korzyści

Uczestnik rozwinie umiejętności programowania rozproszonego w Pythonie z wykorzystaniem Spark i Hadoop. Po szkoleniu będzie potrafił projektować i implementować wydajne rozwiązania analityczne. Zdobędzie praktyczną wiedzę o technikach optymalizacji przetwarzania danych w środowisku rozproszonym. Nauczy się efektywnie wykorzystywać biblioteki Python do analizy danych na dużą skalę. Pozna najlepsze praktyki w zakresie implementacji rozwiązań Machine Learning w środowisku Big Data. Będzie potrafił tworzyć zaawansowane wizualizacje danych z wykorzystaniem narzędzi Python.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Znajomość języka Python na poziomie średniozaawansowanym
• Podstawowa wiedza o przetwarzaniu danych
• Doświadczenie w programowaniu
• Znajomość podstaw statystyki

Zagadnienia

• Programowanie w PySpark
• Przetwarzanie strumieniowe
• Analiza danych w czasie rzeczywistym
• Machine Learning w Spark
• Optymalizacja wydajności
• Wizualizacja danych
• Przetwarzanie grafów
• Analiza tekstu
• Deep Learning
• ETL w środowisku rozproszonym
• Integracja z bazami danych
• Debugowanie aplikacji

Poznaj naszą firmę