Menu Zamknij

Apache Spark z wykorzystaniem języka Python

Krzysztof Jankiewicz

Harmonogram

Dzień 1

  • Spark - wprowadzenie
  • Spark Core (RDD API)
  • Spark SQL (DataFrame API)

Dzień 2

  • Spark SQL
  • Spark WebUI
  • Spark ML

Wprowadzenie

Apache Spark określany jest mianem standardu de-facto przetwarzania Big Data.
Jego popularność, występowanie praktycznie w ramach każdej z platform chmurowych, w środowiskach on-premise, API dla języków Python, Scala, Java, ale także R oraz przede wszystkim zakres dostarczanej funkcjonalności pełni uzasadnia to twierdzenie.

Szkolenie Apache Spark z wykorzystaniem języka Python prezentuje praktyczne wykorzystanie platformy Apache Spark w kontekście przetwarzania Big Data.

Szkolenie prowadzone we współpracy z firmą Sages.

Podstawowe cele szkolenia

  • Zapoznanie z platformą Spark oraz jej API dla języka Python
  • Wykorzystanie Apache Spark w różnych przypadkach analizy dużej ilości danych

Główne jego zalety

  • Kompleksowe wprowadzenie do platformy Spark - po zakończonym szkoleniu znasz możliwości i zakres funkcjonalności Sparka.
  • Przedstawienie praktycznych przykładów oraz praktyk związanych z analizą dużej ilości danych
  • Praktyka przed teorią - nie tylko wiesz jak, ale także dlaczego

Dla kogo?

  • Programiści i analitycy, którzy znają podstawy Big Data oraz hurtowni danych i chcą rozpocząć przygodę z
    wykorzystaniem platformy Spark w oparciu o API dla języka Python

Wymagania

  • Dobra znajomość: języka SQL, relacyjnego modelu danych oraz hurtowni danych
  • Podstawowa znajomość języka programowania Python
  • Znajomość zagadnień Big Data, platformy Hadoop oraz powiązanych z nią narzędzi
  • Zalecany jest wcześniejszy udział w szkoleniu: Big Data i platforma Hadoop - wprowadzenie

Struktura kursu

Kurs podzielony jest na tematy. Każdy z tematów obejmuje wykładowy materiał wprowadzający i zestaw ćwiczeń/zadań/tutoriali,
który w praktyczny sposób pozwala zaznajomić się z przedstawianym tematem.

Materiał wykładowy ilustrowany jest slajdami z dużą liczbą przykładów.

Materiał praktyczny ma charakter zadań/warsztatów/tutoriali do samodzielnego wykonania.

Lista tematów

Dzień 1

  1. Big Data, Hadoop - wprowadzenie
  2. Spark - Wprowadzenie
  3. Spark SQL (DataFrame API)

Dzień 2

  1. Spark SQL (SQL API)
  2. Spark WebUI
  3. Spark - ML

Otagowano, , , , ,