2-tägiges Apache Spark Training am 26.04.–27.04.2017 in Karlsruhe

Training rund um das Framework Apache Spark zur Echtzeit-Datenanalyse

Apache Spark (PresseBox) ( Karlsruhe, )
Das IT-Projekthaus inovex veranstaltet am 26.04.–27.04.2017 in Karlsruhe ein Training rund um das Framework Apache Spark. Interessierte sind herzlich eingeladen, sich noch kurzfristig anzumelden.

Inhalte des Trainings
Egal ob Batch- oder Stream-Processing – Apache Spark hat sich dank seiner Performance als verteilte In-Memory-Technologie innerhalb kurzer Zeit einen Stammplatz im Ökosystem der Big Data Tools erarbeitet.

Dieses Training führt in den Umgang mit Spark zur Analyse großer Datenmengen ein. Dabei werden sowohl Batch- als auch Streamingverfahren diskutiert. Ein Schwerpunkt des Trainings ist die Formulierung von analytischen Anfragen und die Nutzung maschineller Lernverfahren. Ausgehend von konkreten Business-Anforderungen lernen die Teilnehmer geeignete Architekturen, Techniken und Tools kennen, um Lösungen zu implementieren, welche die Business-Anforderungen befriedigen.

In dem Training steht die Praxis im Vordergrund: Grundlage des Trainings ist eine komplexe Datenbasis an welcher Methoden, Tools & Techniken von den Teilnehmern geübt werden.

Zielgruppe:
Analysten, Software-Entwickler, Architekten

Dauer: 2 Tage

Agenda:
  • Spark Grundlagen und Architektur
  • Spark APIs und die RDD Datenstruktur
  • Abfragen formulieren mit Spark SQL
  • Transformationen und Aktionen im Spark-Kontext
  • Zeppelin als Spark-Frontend
  • Machine Learning mittels der Spark MLlib
  • Überblick über das Apache-Spark-Ökosystem
  • Design von Spark-Architekturen zur Umsetzung konkreter Usecases
Hinweis:
  • Die Kursgebühr beinhaltet Schulungsunterlagen, Teilnahmebescheinigung, Mittagessen, Getränke und Snacks
  • Die Teilnehmer müssen ein eigenes Notebook zum Training mitbringen.
Trainer:
Dr. Robin Senge ist Senior Big Data Scientist bei inovex. Er konzipiert und implementiert als Spezialist für Maschinelles Lernen ad-hoc Datenanalysen und datengetriebene Use-Cases u.a. auf Basis von Apache Spark.

Anmeldung unter http://bit.ly/2ommHjM
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