Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Giriş
Anlama Big Data
Spark'a Genel Bakış
Python'a Genel Bakış
PySpark'e Genel Bakış
- Resilient Distributed Datasets Framework Kullanarak Veri Dağıtımı
- Spark API Operatörleri Kullanarak Hesaplama Dağıtımı
Spark ile Python'u Kurma
PySpark'i Kurma
Spark için Amazon Web Services (AWS) EC2 Örneklerini Kullanma
Databricks'i Kurma
AWS EMR Kümesini Kurma
Python Programming Temellerini Öğrenme
- Python ile Başlarken
- Jupyter Notebook Kullanımı
- Değişkenler ve Basit Veri Tipleri Kullanımı
- Listelerle Çalışma
- if Deyifleri Kullanma
- Kullanıcı Girişleri Kullanma
- while Döngüleriyle Çalışma
- Fonksiyonlar Uygulama
- Sınıflarla Çalışma
- Dosyalar ve İstisnalarla Çalışma
- Projeler, Veriler ve API'lerle Çalışma
Spark DataFrame Temellerini Öğrenme
- Spark DataFrames ile Başlarken
- Spark ile Temel İşlemleri Uygulama
- Groupby ve Toplama İşlemleri Kullanma
- Zaman Damgaları ve Tarihlerle Çalışma
Bir Spark DataFrame Proje Egzersizi Üzerinde Çalışma
MLlib ile Machine Learning'yi Anlama
Machine Learning için MLlib, Spark ve Python ile Çalışma
Regresyonları Anlama
- Doğrusal Regresyon Teorisini Öğrenme
- Bir Regresyon Değerlendirme Kodu Uygulama
- Bir Örnek Doğrusal Regresyon Egzersizi Üzerinde Çalışma
- Lojistik Regresyon Teorisini Öğrenme
- Bir Lojistik Regresyon Kodu Uygulama
- Bir Örnek Lojistik Regresyon Egzersizi Üzerinde Çalışma
Random Forest'leri ve Karar Ağaçlarını Anlama
- Ağaç Yöntemleri Teorisini Öğrenme
- Karar Ağaçları ve Random Forest Kodlarını Uygulama
- Bir Örnek Random Forest Sınıflandırma Egzersizi Üzerinde Çalışma
K-means Kümelemesi ile Çalışma
- K-means Kümelemesi Teorisini Anlama
- Bir K-means Kümelemesi Kodu Uygulama
- Bir Örnek Kümeleme Egzersizi Üzerinde Çalışma
Öneri Sistemleri ile Çalışma
Doğal Dil İşleme Uygulama
- Natural Language Processing (NLP)'yi Anlama
- Doğal Dil İşleme Araçlarına Genel Bakış
- Bir Örnek Doğal Dil İşleme Egzersizi Üzerinde Çalışma
Python Üzerinde Spark ile Akış İşleme
- Spark ile Akış İşlemeye Genel Bakış
- Örnek Spark Streaming Egzersizi
Kapanış Notları
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Genel programlama becerileri
Hedef Kitle
- Geliştiriciler
- BT Profesyonelleri
- Veri Bilimciler
21 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (6)
I liked that it was practical. Loved to apply the theoretical knowledge with practical examples.
Aurelia-Adriana - Allianz Services Romania
Eğitim - Python and Spark for Big Data (PySpark)
The course was about a series of very complex related topics & Pablo has in-depth expertise of each of them. Sometimes nuances were lost in communication and/or due to time pressures and possibly expectations were not quite met due to this. Also there were some UHG/Azure Databricks setup issues however Pablo / UHG resolved these quickly once they became apparent - this to me showed a high level of understanding and professionalism between UHG & Pablo,
Michael Monks - Tech NorthWest Skillnet
Eğitim - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Individual attention.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Eğitim - Python and Spark for Big Data (PySpark)
Hands on Training..
Abraham Thomas - PPL
Eğitim - Python and Spark for Big Data (PySpark)
The lessons were taught in a Jupyter notebook. The topics were structured with a logical sequence and naturally helped develop the session from the easier parts to the more complex. I'm already an advanced user of Python with background in Machine Learning, so found the course easier to follow than, possibly, some of my classmates that took the training course. I appreciate that some of the most elementary concepts were skipped and that he focused on the most substantial matters.
Angela DeLaMora - ADT, LLC
Eğitim - Python and Spark for Big Data (PySpark)
practice tasks
