Header Background
 
 
 

Apache Spark ML (Modul 6 und 7)

Seminardauer: 3 Tage

Ziele

In dieser 3-tägigen Schulung "Apache Spark ML (Modul 6 und 7)" lernen Sie die Grundlagen von Apache Spark kennen und werden in die spannende Welt des maschinellen Lernens mit Spark eingeführt. Sie erwerben praxisorientierte Kenntnisse zur Implementierung von ML-Algorithmen in Spark, insbesondere mit dem Schwerpunkt auf Python. Zusätzlich werden Sie mit SparkR vertraut gemacht, einer Bibliothek, die den Bogen zwischen der Programmiersprache "R" und Spark schlägt und rechenintensive Aktivitäten in einer verteilten Umgebung ermöglicht. Der Kurs richtet sich an Datenanalysten, Data Scientists und Entwickler mit grundlegenden Kenntnissen in Python und R sowie einem Verständnis der grundlegenden Begriffe von Apache Spark. Nach Abschluss der Schulung sind Sie in der Lage, Machine Learning-Aufgaben in Spark zu bewältigen und rechenintensive Aktivitäten mit SparkR effizient durchzuführen.

Zielgruppe

  • (IT-)Architekt
  • (IT-)Entwickler
  • Softwareentwickler
  • Data Scientist
  • Data Engineer

Voraussetzungen

  • Praktische Erfahrung in der IT-Informationsverarbeitung
  • Kenntnisse in einer Programmiersprache, vorzugsweise Java, Scala oder Python
  • Kenntnisse über Hadoop werden vorausgesetzt

Lernmethodik

Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.

Agenda

Wiederholung Einführung Spark

In dieser kurzen, einführenden Wiederholung werden die für die weiteren Ausführungen wichtigen Begriffe und Zusammenhänge aufgefrischt.

Modul 6: Spark Machine Learning

Mit Spark ML steht eine Bibliothek für typische Aufgabenstellungen für Data Mining bzw. Machine Learning (ML) zur Verfügung, womit beispielsweise Vorhersagemodelle für diskrete oder stetige Werte trainiert werden können.

Die Teilnehmer machen sich mit den Grundprinzipien der Implementierung von ML-Algorithmen in Spark vertraut und lernen verschiedene Ansätze für die Modellerstellung kennen. Der Schwerpunkt dieses Moduls liegt aber in der praktischen Umsetzung verschiedener Aufgabenstellungen durch die Teilnehmer mit Hilfe von Python.

Modul 7: SparkR

SparkR ist eine relativ junge Bibliothek in Spark, die den Bogen zwischen der frei verfügbaren Programmiersprache „R“ und Spark spannt. Damit ist es grundsätzlich möglich, bestimmte rechenintensive Aktivitäten wie Aggregationen, Selektionen und Filtern in einer verteilten Umgebung mit Hilfe von Spark auszuführen. Dies kann entweder aus der Spark-Umgebung heraus initiiert werden oder aus einer beliebigen IDE (Integrated Developer Environment) für R wie beispielsweise R Studio.

Open Badge - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Digital Skills Open Badges

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.

Sie können diesen in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com Konto abrufen. Ihre verdienten Badges lassen sich problemlos in sozialen Netzwerken integrieren und weitergeben.

Mehr zu den Vorteilen von Badges

Kurz vor Durchführung

TerminStandortAktion
22.10. - 24.10.2024 Hamburg Seminar jetzt anfragen
12.11. - 14.11.2024 München Seminar jetzt anfragen
10.12. - 12.12.2024 Köln Seminar jetzt anfragen
27.01. - 29.01.2025 Nürnberg Seminar jetzt anfragen
 
Anmeldungen vorhanden

1.) Wählen Sie den Seminartyp:




2.) Wählen Sie Ort und Datum:

1.595,00 € Preis pro Person

spacing line1.898,05 € inkl. 19% MwSt
Seminarunterlagen zzgl.
Verpflegung zzgl.

Seminar jetzt anfragen Auf den Merkzettel
PDF IconPDF Icon
 

Diese Seite weiterempfehlen:

0
Merkzettel öffnen
0
Besuchsverlauf ansehen
IT-Schulungen.com Control Panel
Warnung Icon Sie haben in Ihrem Browser Javascript deaktiviert! Bitte aktivieren Sie Javascript um eine korrekte Darstellung und Funktionsweise von IT-Schulungen zu gewährleisten. Warnung Icon