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.
Day-Lab: Twitter Streaming mit Spark (Datenabzug, Auswertung mit Spark Streaming, Speichern in einem Datalake, und Erstellen einer Data Pipeline)
Textmining Tag III
Überblick: Machine Learning und Text Mining
Machine Learning mit MLlib
Day-Lab: Text Mining mit Machine Learning Modellen (Regression, Random Forest), Tokenization und Sentimentanalysis
Überblick: Was ist Big Data
Spark Grundlagen I: RDD
Lab: Anwendung von Dataframes
Überblick: Microsoft Azure
Python Crashkurs (optional)
Überblick: Was ist Streaming
Spark Grundlagen II: Spark Streaming
Day-Lab: Twitter Streaming mit Spark (Datenabzug, Auswertung mit Spark Streaming, Speichern in einem Datalake, und Erstellen einer Data Pipeline)
Überblick: Machine Learning und Text Mining
Machine Learning mit MLlib
Day-Lab: Text Mining mit Machine Learning Modellen (Regression, Random Forest), Tokenization und Sentimentanalysis
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
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Sie setzen mit uns individuelle Schwerpunkte und erhalten ein zugeschnittenes Angebot für Ihre Anforderungen 24h nach dem Termin