Les formations Apache Spark en ligne ou sur site, animées par un instructeur, démontrent par la pratique comment Spark s'intègre dans l'écosystème Big Data, et comment utiliser Spark pour l'analyse des données.
La formation Apache Spark est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est dispensée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être réalisée localement dans les locaux du client British Columbia ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg British Columbia.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Burnaby - Metrotown
Suite 2600, 4720 Kingsway, Burnaby, Canada, V5H 4N2
Le Burnaby Metrotown Centre est un immeuble de bureaux de 30 étages situé au centre de la gare Metrotown Sky et relié au centre commercial Metropolis à Burnaby.
Surrey - King Cross
7404 King George Blvd, Surrey, Canada, V3W 1N6
Dans l'une des grandes villes à la croissance la plus rapide au Canada, notre centre d'affaires de King's Cross est un endroit pratique pour faire des affaires à Surrey. Outre les entreprises sur place des secteurs de la banque, de l'assurance et bien d'autres, des liaisons d'autobus régulières et le boulevard King George offrent des connexions rapides et pratiques vers le centre-ville. Newton Exchange, la principale plaque tournante des autobus reliant le sud du Surrey, le Lower Main Land, n'est qu'à un pâté de maisons.
King's Cross est un site communautaire à usage mixte populaire, abritant des cafés, des détaillants et des fast-foods - idéal pour les pauses ou les réunions informelles. Et avec une forte fréquentation et une visibilité depuis l'autoroute, il combine l'exposition que vous attendez d'un centre-ville avec la commodité d'un emplacement en dehors de la ville.
Richmond
5811, chemin Cooney, Richmond, Canada, V6X 3M1
Centre-ville de Richmond, à proximité de l'aéroport international de Vancouver, des principales lignes du Skytrain, des centres commerciaux, des banques et des restaurants.
Kelowna - Landmark
1631 Dickson Avenue, Kelowna, Canada
Décrit comme l’emplacement commercial le plus prestigieux de Kelowna, Landmark comprend six tours de bureaux dans un complexe de style campus. Profitez de la proximité de l’autoroute 97 avec un stationnement sur place et des lignes de bus locales à moins de trois minutes à pied.
Stimulez la créativité pendant la journée de travail, avec des fenêtres du sol au plafond donnant sur la ville en contrebas. Lorsque vous avez besoin d’une pause, promenez-vous au centre de loisirs Parkinson’s ou divertissez les visiteurs dans les nombreux restaurants et bars à proximité.
Kelowna - The Innovation Centre
460 Avenue Doyle, Kelowna, Canada
Inspirant, dynamique et accueillant, le Centre d’innovation est votre nouveau lieu de travail. Bienvenue dans un autre type de travail à Kelowna. Le Centre d’innovation est la première incursion de la ville dans l’espace de travail flexible et fait de la création d’un environnement inspirant sa priorité. Situé dans l’unique Okanagan Centre for Innovation, cet environnement de bureau dynamique offre bien plus que quatre murs et un bureau. Au lieu de cela, les professionnels et les entrepreneurs trouveront un choix d’espaces, des salles de réunion impressionnantes aux bureaux collaboratifs et aux points de recharge pour ordinateurs portables. Ce centre de travail moderne très pratique et incroyablement bien équipé deviendra certainement votre nouveau lieu de prédilection pour la productivité. Situé dans le centre-ville animé de Kelowna, il se trouve à proximité de restaurants locaux populaires tels que le Blenz Coffee et le Dawett Fine Indian Cuisine.
Que vous utilisiez la connexion Wi-Fi ultra-rapide du site ou que vous obteniez l’aide supplémentaire du personnel de soutien administratif amical, le Centre d’innovation vous pousse à accomplir davantage en affaires. Le bâtiment lui-même est le fruit d’un partenariat entre le gouvernement local et un groupe de dirigeants technologiques qui ont uni leurs forces pour accélérer l’industrie technologique à Kelowna. Ils ont créé un endroit incroyable, qui est immédiatement relié au reste de la région par deux arrêts de bus pratiques. De plus, sa position centrale le place à côté de certains des lieux les plus attrayants de la ville, comme le Kelowna Yacht Club, les paisibles jardins Kasugai et le parc Stuart. Sinon, ceux qui ont besoin d'un peu d'inspiration ne devraient pas manquer le musée militaire de l'Okanagan et la bibliothèque régionale de l'Okanagan - succursale de Kelowna - des endroits idéaux pour faire le plein de créativité.
Maple Ridge - Dewdney Trunk Road
22420, chemin Dewdney, Maple Ridge, Canada, V2X 3J5
Positionnez votre entreprise dans un emplacement privilégié pour la production télévisuelle et cinématographique. Depuis notre espace de travail situé au 22420 Dewdney Trunk Road, vous pouvez rejoindre l’autoroute Lougheed, à cinq minutes en voiture, offrant un accès direct à l’aéroport international d’Abbotsford et au centre-ville de Vancouver.
Langley Business Centre
8661 201e Rue, Langley, Canada, V2Y 0G9
Installez votre entreprise à la porte d'entrée du Canada, avec un espace de bureau au Langley Business Centre, près de la Canada Route 1. Situé sur la 201e rue, les navetteurs peuvent profiter d'un accès direct à Vancouver et au Canada dans son ensemble avec un stationnement sur place et des lignes de bus locales vers le centre de Langley et Surrey.
Vancouver - Pacific Centre
701, rue West Georgia, Vancouver, Canada, V7Y 1G5
Le Vancouver Pacific Centre est situé dans l'un des bâtiments les plus importants du centre-ville d'affaires. Il est situé dans un immeuble moderne de grande hauteur, juste au-dessus du centre commercial Pacific Centre.
Vancouver - Park Place
666, rue Burrard, Vancouver, Canada, V6C 3P6
Le Vancouver Park Place Centre est situé au cœur du quartier financier du centre-ville, juste en face d'une station de Sky Train et d'un centre de transport en commun.
L'Atrium Centre occupe une propriété d'angle importante et distinctive dans le quartier des affaires principal du centre-ville de Victoria.
Centre Burnaby
Suite 200, 4170 Still Creek Drive , Burnaby , Canada, V5C 6C6
Le Burnaby Centre est situé dans un parc d'affaires de premier ordre à North Burnaby. Il est situé à proximité de l'autoroute 1 et à quelques pas du centre-ville de Brentwood et de la station SkyTrain Gilmore.
Port Moody - Brew Street
220 Brew Street, Port Moody, Canada, V3H 0H6
Ces salles de conférence sont situées dans un espace de bureau moderne dans une communauté prestigieuse. Deux arrêts d'autobus locaux et la station Inlet Centre située près de l'espace de travail offrent des services dans la région et dans le reste de Vancouver. Moins de 10 minutes pour dîner dans l'un des restaurants populaires de Suter Brook Village.
Vancouver-RBC Immeuble du Canada
Suite 1480, 885 Rue West Georgia, Vancouver, Canada, V6C 3E8
Point de repère commercial emblématique du centre-ville, le 885 West Georgia est réputé pour son pendule oscillant et sa galerie d'art publique exposée dans un grand hall d'entrée. Siège de RBC Banque du Canada, le 885 West Georgia est un immeuble de classe AAA de 23 étages de bureaux situé au cœur du quartier des affaires de Vancouver, à proximité de l'une des destinations commerciales les plus prisées du Canada, le CF Pacific Centre.
Cette formation en direct avec instructeur en British Columbia (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et ingénieurs de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser Google Colab et Apache Spark pour le traitement et l'analyse des big data.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place un environnement big data en utilisant Google Colab et Spark.
Traiter et analyser efficacement de grands ensembles de données avec Apache Spark.
Visualiser les big data dans un environnement collaboratif.
Intégrer Apache Spark avec des outils basés sur le cloud.
Cette formation en British Columbia (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser et intégrer Spark, Hadoop et Python pour traiter, analyser et transformer des ensembles de données complexes et volumineux.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à traiter les big data avec Spark, Hadoop et Python.
Comprendre les fonctionnalités, les composants de base et l'architecture de Spark et Hadoop.
Apprendre à intégrer Spark, Hadoop et Python pour le traitement des big data.
Explorer les outils de l'écosystème Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka et Flume).
Construire des systèmes de recommandation par filtrage collaboratif similaires à Netflix, YouTube, Amazon, Spotify et Google.
Utiliser Apache Mahout pour mettre à l'échelle des algorithmes d'apprentissage automatique.
Cette formation en direct avec instructeur à British Columbia (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs système de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent déployer, maintenir et optimiser les clusters Spark.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Apache Spark dans différents environnements.
Gérer les ressources du cluster et surveiller les applications Spark.
Optimiser les performances des clusters Spark.
Mettre en place des mesures de sécurité et assurer la haute disponibilité.
Déboguer et résoudre les problèmes courants liés à Spark.
Au cours de cette formation en direct avec instructeur à British Columbia, les participants apprendront à utiliser Python et Spark ensemble pour analyser les données volumineuses (big data) en travaillant sur des exercices pratiques.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Apprendre à utiliser Spark avec Python pour analyser Big Data.
Travailler sur des exercices qui imitent des cas réels.
Utiliser différents outils et techniques pour l'analyse des big data en utilisant PySpark.
Ce cours s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre l'IA dans leurs applications. Une attention particulière est accordée à l'analyse des données, à l'IA distribuée et au traitement du langage naturel.
L'analyse de données volumineuses implique l'examen de grandes quantités d'ensembles de données variés afin de découvrir des corrélations, des modèles cachés et d'autres informations utiles.
L'industrie de la santé dispose de quantités massives de données médicales et cliniques hétérogènes complexes. L'application de l'analyse de données volumineuses sur les données de santé présente un potentiel énorme pour la compréhension de l'amélioration de la prestation des soins de santé. Cependant, l'énormité de ces ensembles de données pose de grands défis pour les analyses et les applications pratiques dans un environnement clinique.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur (à distance), les participants apprendront à effectuer des analyses de données volumineuses dans le domaine de la santé tout en effectuant une série d'exercices pratiques en laboratoire.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
Installer et configurer des outils d'analyse de données volumineuses tels que Hadoop MapReduce et Spark
Comprendre les caractéristiques des données médicales
Appliquer des techniques Big Data pour traiter des données médicales
Etudiez les systèmes de données volumineuses et les algorithmes dans le contexte d'applications de santé
Public
Développeurs
Data Scientists
Format du cours
Partie lecture, partie discussion, exercices et exercices intensifs.
Remarque
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Au cours de cette formation en direct à British Columbia, les participants découvriront les offres technologiques et les approches de mise en œuvre pour le traitement des données graphiques. L'objectif est d'identifier les objets du monde réel, leurs caractéristiques et leurs relations, puis de modéliser ces relations et de les traiter en tant que données à l'aide d'une approche Graph Computing (également connue sous le nom de Graph Analytics). Nous commençons par une vue d'ensemble et nous nous concentrons sur des outils spécifiques à travers une série d'études de cas, d'exercices pratiques et de déploiements en direct.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre comment les données graphiques sont persistées et parcourues.
Sélectionner le meilleur framework pour une tâche donnée (des bases de données de graphes aux frameworks de traitement par lots).
Mettre en œuvre Hadoop, Spark, GraphX et Pregel pour effectuer des calculs de graphes sur de nombreuses machines en parallèle.
Voir les problèmes de big data du monde réel en termes de graphes, de processus et de traversées.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs système qui souhaitent apprendre à mettre en place, déployer et gérer des clusters Hadoop au sein de leur organisation.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Apache Hadoop.
Comprendre les quatre composants majeurs de l'écosystème Hadoop : HDFS, MapReduce, YARN et Hadoop Common.
Utiliser le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) pour faire évoluer un cluster vers des centaines ou des milliers de nœuds.
Configurer HDFS comme moteur de stockage pour les déploiements Spark sur site.
Configurer Spark pour accéder à des solutions de stockage alternatives telles qu'Amazon S3 et des systèmes de base de données NoSQL tels que Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
Exécuter des tâches administratives telles que le provisionnement, la gestion, la surveillance et la sécurisation d'un cluster Apache Hadoop.
Cette formation en direct à British Columbia (en ligne ou sur site) présente Hortonworks Data Platform (HDP) et accompagne les participants dans le déploiement de la solution Spark + Hadoop.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Utiliser Hortonworks pour exécuter de manière fiable Hadoop à grande échelle.
Unifier les capacités de sécurité, de gouvernance et d'exploitation de Hadoop avec les flux de travail analytiques agiles de Spark.
Utiliser Hortonworks pour étudier, valider, certifier et prendre en charge chacun des composants d'un projet Spark.
Traiter différents types de données, notamment structurées, non structurées, en mouvement et au repos.
Dans cette formation dirigée par un instructeur en <loc> ; (sur site ou à distance), les participants apprendront comment configurer et intégrer différents Stream Processing frameworks avec des systèmes de stockage de big data existants et des applications logicielles et microservices connexes.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer différents Stream Processing frameworks, tels que Spark Streaming et Kafka Streaming.
Comprendre et sélectionner le framework le plus approprié pour le travail à effectuer.
Traiter des données en continu, de manière concurrente et enregistrement par enregistrement.
Intégrer les solutions Stream Processing aux bases de données existantes, aux entrepôts de données, aux lacs de données, etc.
Intégrer la bibliothèque de traitement de flux la plus appropriée avec les applications d'entreprise et les microservices.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists qui souhaitent utiliser la pile SMACK pour construire des plateformes de traitement de données pour des solutions big data.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place une architecture de pipeline de données pour le traitement des big data.
Développer une infrastructure de cluster avec Apache Mesos et Docker.
Analyser les données avec Spark et Scala.
Gérer les données non structurées avec Apache Cassandra.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent mettre en place et déployer un système Apache Spark de traitement de très grandes quantités de données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Apache Spark.
Traiter et analyser rapidement de très grands ensembles de données.
Comprendre la différence entre Apache Spark et Hadoop MapReduce et savoir quand utiliser l'un ou l'autre.
Intégrer Apache Spark avec d'autres outils d'apprentissage automatique.
La courbe d'apprentissage d' Apache Spark augmente lentement au début, il faut beaucoup d'efforts pour obtenir le premier retour. Ce cours vise à passer à travers la première partie difficile. Après avoir suivi ce cours, les participants comprendront les bases d’ Apache Spark , ils différencieront clairement RDD de DataFrame, ils apprendront les API Python et Scala , ils comprendront les exécuteurs et les tâches, etc. En suivant également les meilleures pratiques, ce cours est fortement axé sur déploiement en nuage, Databricks et AWS. Les étudiants comprendront également les différences entre AWS EMR et AWS Glue, l'un des derniers services Spark d'AWS.
PUBLIC:
Ingénieur de données, DevOps , Data Scientist
OBJECTIF:
Ce cours présentera Apache Spark . Les étudiants apprendront comment Spark s'intègre dans l'écosystème du Big Data et comment utiliser Spark pour l'analyse de données. Le cours couvre le shell Spark pour l'analyse de données interactive, les composants internes de Spark, les API Spark, Spark SQL , le streaming Spark, ainsi que l'apprentissage automatique et graphX.
PUBLIC :
Développeurs / Analystes de données
Cette formation en British Columbia (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent utiliser Spark NLP, construit sur Apache Spark, pour développer, implémenter et mettre à l'échelle des modèles et des pipelines de traitement de texte en langage naturel.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à construire des pipelines NLP avec Spark NLP.
Comprendre les caractéristiques, l'architecture et les avantages de l'utilisation de Spark NLP.
Utiliser les modèles pré-entraînés disponibles dans Spark NLP pour implémenter le traitement de texte.
Apprendre à construire, entraîner et mettre à l'échelle les modèles Spark NLP pour des projets de production.
Appliquer la classification, l'inférence et l'analyse des sentiments sur des cas d'utilisation réels (données cliniques, comportement des clients, etc.).
Spark SQL est le module Apache Spark permettant de travailler avec des données structurées et non structurées. Spark SQL fournit des informations sur la structure des données ainsi que sur les calculs en cours. Ces informations peuvent être utilisées pour effectuer des optimisations. Les deux utilisations courantes de Spark SQL sont SQL suivantes: - pour exécuter SQL requêtes SQL . - lire les données d'une installation Hive existante.
Lors de cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou à distance), les participants apprendront à analyser divers types de jeux de données à l'aide de Spark SQL .
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
Installez et configurez Spark SQL .
Effectuer une analyse de données à l'aide de Spark SQL .
Interrogez des ensembles de données dans différents formats.
Visualisez les données et les résultats de la requête.
Format du cours
Conférence interactive et discussion.
Beaucoup d'exercices et de pratique.
Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
MLlib est la bibliothèque d'apprentissage automatique (ML) de Spark. Son objectif est de rendre l'apprentissage pratique pratique évolutif et facile. Il comprend des algorithmes et des utilitaires d'apprentissage courants, notamment la classification, la régression, la mise en cluster, le filtrage collaboratif, la réduction de la dimensionnalité, ainsi que des primitives d'optimisation de niveau inférieur et des API de pipeline de niveau supérieur.
Il se divise en deux paquets:
spark.mllib contient l'API d'origine construite sur les RDD.
spark.ml fournit des API de niveau supérieur construites à partir de DataFrames pour la construction de pipelines ML.
Public
Ce cours s’adresse aux ingénieurs et aux développeurs qui souhaitent utiliser une bibliothèque de machines intégrée à Apache Spark
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (10)
Beaucoup d'exemples pratiques, différentes façons d'aborder le même problème, et parfois des astuces pas si évidentes pour améliorer la solution actuelle.
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Formation - Apache Spark MLlib
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Formation - Python and Spark for Big Data (PySpark)
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La machine virtuelle que j'ai beaucoup aimée
Le formateur était très compétent sur le sujet ainsi que sur d'autres sujets, il était très sympathique et accueillant
J'ai aimé les installations à Dubaï.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
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This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Formation - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Richard is very calm and methodical, with an analytic insight - exactly the qualities needed to present this sort of course.
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