Auf einen Blick

Meistern Sie mit unserem Spark Training Ihre Datenanalyse mit Text Mining und Machine Learning Methoden mit Hands-On Übungen. Profitieren Sie von Projekterfahrung unserer Experten und Cloud-Architekten mit Erfahrung direkt aus der Industrie.

Einer der nachgefragtesten Skillsets zu Zeiten von Big Data ist die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren. In diesem interaktiven Kurs vermittelt Thinkport die notwendigen Grundlagen, um eigenständig mit Apache Spark Datenauswertungen durchführen zu können. Außerdem werden Performance-Tipps gezeigt und erklärt, die Ihnen helfen, große Datenmengen viel effizienter und günstiger zu verarbeiten. Das Spark Big Data Training ist plattformunabhängig und je nachdem, für welche Plattform Sie sich interessieren (AWS, Azure oder On-premise), umfasst die Agenda entsprechende Teile der Umgebung.

Termine

27.02. - 29.02.24 Spark Training für Big Data

12.03. - 14.03.24 Spark Training für Big Data

23.04. - 25.04.24 Spark Training für Big Data

* individuelle Termine möglich

Preis

2.200 € zzgl. MwSt.

Lernerfolge

Teilnehmer können nach Abschluss...

Zielgruppe

Der Kurs ist geeignet für Personen mit...

Grundlagen Tag I

Streaming Tag II

Textmining Tag III

Erfolge

Die Lerninhalte unseres Spark Big Data Trainings werden von unseren Experten spannend und eingänglich vermittelt. Anhand eines real-world Use Case lernen Sie Spark als Data Analyse-Tool kennen.

Kontakt

Erfahren Sie mehr zu diesem Training in einem persönlichen Gespräch

Sie setzen mit uns individuelle Schwerpunkte und erhalten ein zugeschnittenes Angebot für Ihre Anforderungen 24h nach dem Termin

FAQs

Hier finden Sie eine kurze Zusammenstellung von oft gestellten Fragen und den dazugehörigen Antworten.

Unter Big Data versteht man die Verarbeitung von großen und komplexen Datenmengen, die herkömmliche Datenverarbeitungstechnologien übersteigen. Diese Datenmengen können aus verschiedenen Quellen stammen, wie beispielsweise soziale Netzwerke, Sensoren, Mobilgeräte oder Transaktionssysteme.

Die Charakteristiken von Big Data sind auch durch die sogenannten „3Vs“ beschrieben:

    • Volumen: die Menge an Daten, die verarbeitet werden müssen, ist sehr groß
    • Vielfalt: die Daten können aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten stammen
    • Geschwindigkeit: die Daten müssen schnell verarbeitet werden, um Echtzeit-Ergebnisse zu liefern.

Die Verarbeitung von Big Data erfordert spezielle Technologien und Tools wie NoSQL-Datenbanken, verteilte Dateisysteme, Hadoop, Spark und Machine Learning-Algorithmen.

Apache Spark ist ein Framework für die verteilte Datenverarbeitung, das speziell für die Verarbeitung von Big Data entwickelt wurde. Es ist in der Programmiersprache Scala geschrieben und wird von der Apache Software Foundation entwickelt. Spark bietet eine schnelle und effiziente Möglichkeit, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren. Spark hat sich zu einem der am häufigsten verwendeten Big-Data-Frameworks entwickelt und wird in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt, wie beispielsweise in der Finanzindustrie, der Gesundheitsversorgung, der Analyse von sozialen Netzwerken und im Internet der Dinge.

Spark ist darauf ausgelegt, parallele Verarbeitung auf einem Cluster von Computern auszuführen, um eine schnelle und skalierbare Verarbeitung von Daten zu ermöglichen. Es bietet eine breite Palette von APIs für die Verarbeitung von Daten in verschiedenen Formaten, einschließlich strukturierten Daten, Texten, Graphen und maschinellem Lernen.

Ein weiteres Merkmal von Spark ist die Fähigkeit, Daten im Arbeitsspeicher zu halten, was es ermöglicht, die Daten in Echtzeit zu verarbeiten und schnelle Abfragen durchzuführen. Darüber hinaus unterstützt Spark die Integration mit anderen Big-Data-Ökosystemen wie Hadoop und NoSQL-Datenbanken.

Apache Spark bietet eine Reihe von Vorteilen, die es zu einer beliebten Wahl für die Verarbeitung von Big Data machen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile von Apache Spark:

    • Schnelle Verarbeitung von großen Datenmengen
    • Flexibilität (breite Palette von APIs und Bibliotheken für die Verarbeitung)
    • Echtzeit-Verarbeitung
    • Skalierbarkeit
    • Integration mit anderen Big-Data-Technologien
    • In-Memory-Verarbeitung

Insgesamt bietet Apache Spark eine leistungsstarke und flexible Plattform für die Verarbeitung von Big Data und wird von vielen Unternehmen und Organisationen für die Verarbeitung von Daten in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt.

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