Python, Spark, and Hadoop for Big Data 교육 과정

이 과정은 애플리케이션에서 인공 지능을 이해하고 구현하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다. 특히 데이터 분석, 분산 인공지능, 자연어 처리에 중점을 두고 있습니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google Colab과 Apache Spark을 사용하여 빅데이터 처리 및 분석을 수행하려는 중급 수준의 데이터 과학자와 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Google Colab과 Spark를 활용하여 빅데이터 환경을 구축해 보세요.
• Apache Spark을 사용하여 대용량 데이터 세트를 효율적으로 처리하고 분석하세요.
• 협업 환경에서 빅데이터를 시각화하세요.
• Apache Spark을 클라우드 기반 도구와 통합합니다.

빅 데이터 분석은 상관 관계, 숨겨진 패턴 및 기타 유용한 통찰력을 발굴하기 위해 대량의 다양한 데이터 세트를 검사하는 프로세스를 필요로합니다.

보건 산업은 복잡한 이기종 의학 및 임상 데이터를 가지고 있습니다. 건강 데이터에 큰 데이터 분석을 적용하면 건강 관리 제공 개선에 대한 통찰력을 얻는 데 큰 잠재력이 있습니다. 그러나 이러한 데이터 세트의 엄청난 양은 임상 환경에 대한 분석 및 실제 응용에 큰 문제를 제기합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육 (원격)에서는 참가자가 실습 랩 연습을 단계별로 수행하면서 건강에 큰 데이터 분석을 수행하는 방법을 배웁니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• Hadoop MapReduce 및 Spark와 같은 대규모 데이터 분석 도구 설치 및 구성
• 의료 데이터의 특성 이해
• 큰 데이터 기술을 적용하여 의료 데이터 처리
• 건강 응용 프로그램의 맥락에서 큰 데이터 시스템과 알고리즘 연구

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

코스 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실습.

노트

• 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 그래프 데이터 처리를 위한 기술 제공 및 구현 방식에 대해 알아봅니다. 목표는 실제 객체, 해당 특성 및 관계를 식별한 다음 이러한 관계를 모델링하고 Graph Computing(그래프 분석이라고도 함) 방식을 사용하여 데이터로 처리하는 것입니다. 광범위한 개요로 시작하여 일련의 사례 연구, 실습 및 실시간 배포를 거치면서 특정 도구에 대해 자세히 알아봅니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 그래프 데이터가 어떻게 저장되고 탐색되는지 이해합니다.
• 주어진 작업에 가장 적합한 프레임워크를 선택합니다(그래프 데이터베이스부터 일괄 처리 프레임워크까지)
• Hadoop, Spark, GraphX 및 Pregel을 구현하여 여러 머신에서 병렬로 그래프 컴퓨팅을 수행합니다.
• 그래프, 프로세스, 탐색을 통해 실제 빅데이터 문제를 살펴보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 조직 내에서 Hadoop 클러스터를 설정, 배포 및 관리하는 방법을 배우려는 시스템 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Apache Hadoop을 설치하고 구성합니다.
• Hadoop 생태계의 네 가지 주요 구성 요소인 HDFS, MapReduce, YARN 및 Hadoop Common을 이해합니다.
• HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템)를 사용하여 클러스터를 수백 또는 수천 개의 노드로 확장합니다.
• 온프레미스 Spark 배포를 위한 스토리지 엔진으로 작동하도록 HDFS를 설정합니다.
• Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike 등과 같은 Amazon S3 및 NoSQL 데이터베이스 시스템과 같은 대체 스토리지 솔루션에 액세스하도록 Spark를 설정하십시오.
• Apache Hadoop 클러스터 프로비저닝, 관리, 모니터링 및 보안과 같은 관리 작업을 수행합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서는 Hortonworks Data Platform (HDP)을 소개하고 참가자에게 Spark + Hadoop 솔루션 배포 과정을 안내합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Hortonworks를 사용하여 대규모로 Hadoop을 안정적으로 실행하세요.
• Spark의 민첩한 분석 워크플로우를 통해 Hadoop의 보안, 거버넌스 및 운영 기능을 통합합니다.
• Hortonworks를 사용하여 Spark 프로젝트의 각 구성 요소를 조사, 검증, 인증하고 지원합니다.
• 구조화된 데이터, 구조화되지 않은 데이터, 전송 중 데이터, 저장 중 데이터를 포함한 다양한 유형의 데이터를 처리합니다.

이 과정은 사용하는 방법에 대해 설명 Hive SQL 언어를 (일명 : Hive HQL, SQL 에 Hive , Hive QL)에서 데이터를 추출하는 사람들을위한 Hive

ClouderaImpala는 ApacheHadoop 클러스터를 위한 오픈 소스 대규모 병렬 처리(MPP)SQL 쿼리 엔진입니다.

Impala을 사용하면 사용자는 데이터 이동이나 변환을 요구하지 않고도 Hadoop 분산 파일 시스템 및 Apache Hbase에 저장된 데이터에 대한 저지연 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.

청중

본 과정은 Business 인텔리전스 또는 SQL 도구를 통해 Hadoop에 저장된 데이터에 대한 분석을 수행하는 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 과정을 마친 후 대의원들은 다음을 수행할 수 있습니다.

• Impala을 사용하여 Hadoop 클러스터에서 의미 있는 정보를 추출합니다.
• Impala SQL 방언으로 Business 지능을 촉진하기 위한 특정 프로그램을 작성하십시오.
• 문제 해결 Impala.

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육(현장 또는 원격)에서 참가자는 다양한 Stream Processing 프레임워크를 기존 빅 데이터 스토리지 시스템과 관련 소프트웨어 애플리케이션 및 마이크로서비스로 설정하고 통합하는 방법을 배우게 됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Spark Streaming 및 Kafka Streaming과 같은 다양한 Stream Processing 프레임워크를 설치하고 구성합니다.
• 업무에 가장 적합한 프레임워크를 이해하고 선택하세요.
• 연속적으로, 동시에, 기록별로 데이터를 처리합니다.
• Stream Processing 솔루션을 기존 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등과 통합합니다.
• 가장 적합한 스트림 처리 라이브러리를 엔터프라이즈 애플리케이션 및 마이크로서비스와 통합합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 SMACK 스택을 사용하여 빅 데이터 솔루션용 데이터 처리 플랫폼을 구축하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 빅데이터 처리를 위한 데이터 파이프라인 아키텍처를 구현합니다.
• Apache Mesos 및 Docker를 사용하여 클러스터 인프라를 개발합니다.
• Spark 및 Scala을 사용하여 데이터를 분석합니다.
• Apache Cassandra를 사용하여 구조화되지 않은 데이터를 관리하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 매우 많은 양의 데이터를 처리하기 위해 Apache Spark 시스템을 설정하고 배포하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Apache Spark를 설치하고 구성합니다.
• 매우 큰 데이터 세트를 신속하게 처리하고 분석합니다.
• Apache Spark와 Hadoop MapReduce의 차이점과 언제 어느 것을 사용해야 하는지 이해합니다.
• Apache Spark를 다른 기계 학습 도구와 통합합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Spark 클러스터를 배포, 유지 관리 및 최적화하려는 초급 및 중급 시스템 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 환경에서 Apache Spark을 설치하고 구성합니다.
• 클러스터 리소스를 관리하고 Spark 애플리케이션을 모니터링합니다.
• Spark 클러스터의 성능을 최적화합니다.
• 보안 조치를 구현하고 고가용성을 보장합니다.
• 일반적인 Spark 문제를 디버그하고 해결합니다.

이 강사가 진행하는 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 실습을 하면서 Python와 Spark를 함께 사용하여 빅 데이터를 분석하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python와 함께 Spark를 사용하여 Big Data을 분석하는 방법을 알아보세요.
• 실제 사례를 모방한 연습을 해보세요.
• PySpark을 사용하여 빅데이터 분석을 위한 다양한 도구와 기술을 사용합니다.

MLlib는 Spark의 기계 학습 (ML) 라이브러리입니다. 그 목표는 실용적인 기계 학습을 확장 가능하고 쉽게 만들어주는 것입니다. 분류, 회귀, 클러스터링, 협업 필터링, 차원 감소, 하위 레벨 최적화 프리미티브 및 상위 레벨 파이프 라인 API 등 일반적인 학습 알고리즘과 유틸리티로 구성됩니다.

두 개의 패키지로 나뉩니다.

• spark.mllib는 RDD 위에 구축 된 원래 API를 포함합니다.

• spark.ml은 ML 파이프 라인을 구성하기 위해 DataFrames 위에 구축 된 고급 API를 제공합니다.

청중

이 과정은 Apache Spark 용 내장 라이브러리를 활용하고자하는 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다.