Big Data - Hands On für Sentiment Analytics

Ziele

In dieser 2-tägigen Schulung "Big Data - Hands On für Sentiment Analytics" lernen Sie praxisorientierte Lösungen zu entwickeln und umzusetzen. Der Workshop fokussiert sich auf die Lösungsfindung und ermöglicht den Teilnehmern, anhand praktischer Aufgabenstellungen verschiedene Bearbeitungsmöglichkeiten zu diskutieren und wertvolle Erfahrungen in der Umsetzung zu sammeln. Die erzielten Ergebnisse und gewonnenen Erfahrungen werden dabei verallgemeinert, um ein umfassendes Verständnis von Sentiment Analytics im Kontext von Big Data zu erlangen.

Zielgruppe

• (IT-)Architekten
• (IT-)Entwickler

Voraussetzungen

• Praktische Erfahrung in der IT-Informationsverarbeitung
• Grundkenntnisse zu Hadoop
• Grundkenntnisse in der Anwendung von Programmiersprachen

Agenda

Hadoop-Sandbox

In dem ersten Modul wird die Hadoop-Sandbox vorgestellt und gemeinsam evaluiert.

Überblick Hadoop Distributed File System (HDFS)

Das Kernstück von Hadoop ist ein leistungsstarkes, robustes und extrem skalierbares Dateisystem. In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Elemente für den Datenaustausch mit HDFS evaluiert.

Überblick MapReduce

Die Java-basierte Klassenbibliothek für MapReduce ist der Maschinenraum von Hadoop. In diesem Abschnitt erhalten die Teilnehmer einen Überblick über das von Google eingeführte Programmier-modell für nebenläufige Berechnungen.

Aufbereitung von Daten unter Anwendung von MapReduce

In diesem Abschnitt evaluieren die Teilnehmer die Anwendung von MapReduce, um verschiedene Ausgangsdaten aufzubereiten.

Überblick Mahout

Mit Mahout steht in Hadoop ein Werkzeug für Data Mining Fragestellungen zur Verfügung. In diesem Abschnitt erhalten die Teilnehmer einen Überblick zu Mahout.

Anwendung von Mahout und anderen Tools für verschiedene Fragestellungen

In diesem Abschnitt evaluieren die Teilnehmer verschiedene praktische Fragestellungen wie beispielsweise die Evaluierung der Stimmung.

Überblick Test und Optimierung der Lösung in Hadoop

Es wird ein Überblick zum Testen und Optimieren in Hadoop gegeben und welche Werkzeuge dafür zur Verfügung stehen.

Testen und Optimieren der Lösung in hadoop

In diesem Abschnitt sammeln die Teilnehmer erste Erfahrungen im Testen und Optimieren der erstellten Lösungen.

Zusammenfassung und Verallgemeinerung

Zum Abschluss werden die Ergebnisse zusammengefasst und die durchgeführten Übungen auf ihre Praxistauglichkeit untersucht sowie ein Vorgehensmodell für die Stimmungsanalyse mit Hadoop abgeleitet.

Open Badge - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erlangen Sie nicht nur Fachkenntnisse und Fähigkeiten, sondern bekommen zusätzlich zu Ihrem Teilnahmezertifikat ein Open Badge als digitalen Nachweis Ihrer Kompetenz.

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