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Virtual Classroom Schulungen
 
 
 

Big Data - Hands On für Sentiment Analytics

Seminardauer: 2 Tage

Ziele

In diesem Hands On Workshop steht die Lösungsfindung und ihre Umsetzung im Vordergrund. Anhand praktischer Aufgabenstellungen diskutieren die Teilnehmer Möglichkeiten ihrer Bearbeitung und sammeln Erfahrungen in der Umsetzung. Die erzielten Ergebnisse und gewonnenen Erfahrungen werden verallgemeinert.

Zielgruppe

(IT-)Architekten, (IT-)Entwickler

Voraussetzungen

Praktische Erfahrung in der IT-Informationsverarbeitung erforderlich. Grundkenntnisse zu Hadoop sowie in der Anwendung von Programmiersprachen werden vorausgesetzt.

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.

Schulungsunterlagen

nach Absprache

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