Практические курсы по Apache Spark для аналитиков, разработчиков, администраторов Big Data
ПРИРУЧИ МОЩЬ APACHE SPARK!
КРАТКОСРОЧНЫЕ ТРЕНИНГИ И КУРСЫ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ
ПО РАЗРАБОТКЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ, МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ И АДМИНИСТРИРОВАНИЮ КЛАСТЕРОВ APACHE SPARK
ЕСЛИ ВЫ ХОТИТЕ НАУЧИТЬСЯ:
Эффективно анализировать большие данные с использованием современных технологий и классических SQL-запросов Строить надежные ML-модели и конвейеры машинного обучения Разрабатывать надежные распределенные приложения для быстрой обработки потоков и пакетов Big Data Интегрировать между собой различные системы обработки и хранения больших данных Организовывать data pipeline’ы в лучших практиках DataOps Устанавливать, настраивать, разворачивать, конфигурировать и сопровождать эксплуатацию Spark-кластеров, оптимизируя потребление ресурсов Вам нужны практические курсы по Apache Spark! Apache Spark – это open-source фреймворк для распределённой пакетной и потоковой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных. Этот проект экосистемы Apache Hadoop включает целый ряд специализированных компонентов (Spark SQL, Streaming, MLlib, GraphX) для интерактивной аналитики данных. На практике Apache Spark активно используется в системах интернета вещей (IoT/IIoT), а также в различных бизнес-приложениях, в т.ч. для машинного обучения. Поэтому опыт работы с этим востребованным фреймворком полезен каждому Big Data специалисту, от администратора кластеров до Data Scientist’а. 7 ключевых преимуществ Apache Spark скорость – в отличие от классического Hadoop MapReduce, он обрабатывает данные непосредственно в оперативной памяти, что существенно быстрее и важно в машинном обучении богатый API предоставит разработчику всю мощь языков Python, R, Scala и Java широкие функциональные возможности за счет многокомпонентного состава в виде модулей Spark SQL, Spark Streaming, MLLib отложенные/ленивые вычисления (lazy evaluation) сэкономят вычислительные ресурсы и позволят отловить ошибки на этапе разработки распределенная обработка данных автоматически направит код на разные узлы кластера и перезапустит задачу в случае сбоя простые преобразования между разными структурами данных, а также эффективные операции с матрицами и векторами позволят разработчику сосредоточиться на логике выполнения программы, а особенностях функциональных возможностях фреймворка динамично развивающийся open-source проект с активным профессиональным сообществом убережет от vendor-lock, повышая надежность и функциональность за счет новых релизов
Slaidy.com
