Apache Spark ML (Modul 6 und 7)

Ziele der Schulung

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 Seminar

• (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

Seminarinhalt

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 für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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