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Schulungsübersicht

Einführung in Google Colab und Apache Spark

  • Überblick über Google Colab
  • Einführung in Apache Spark
  • Einrichtung von Spark in Google Colab

Datenverarbeitung mit Apache Spark

  • Arbeit mit RDDs und DataFrames
  • Laden und Verarbeitung großer Datensätze
  • Verwendung von Spark SQL für das Abfragen strukturierter Daten

Fortgeschrittene Analysen mit Spark

  • Machine Learning mit Spark MLlib
  • Echtzeit-Datenanalyse durchführen
  • Verteilte Berechnungen mit Spark

Visualisierung und Zusammenarbeit in Google Colab

  • Integration von Colab mit gängigen Bibliotheken zur Datenvisualisierung
  • Kollaborative Arbeitsabläufe mit Colab-Notizbüchern
  • Freigabe und Exportieren von Ergebnissen

Optimierung von Big-Data-Arbeitsabläufen

  • Tuning von Spark für optimale Performance
  • Optimierung des Speicher- und Speichernutzungsverhaltens
  • Skalierung von Arbeitsabläufen für große Datensätze

Big Data in der Cloud

  • Integration von Google Colab mit Cloud-basierten Tools
  • Verwendung von Cloud-Speicher für Big Data
  • Arbeit mit Spark in verteilten Cloud-Umgebungen

Fallstudien und Best Practices

  • Überblick über reale Big-Data-Anwendungen
  • Fallstudien unter Verwendung von Apache Spark und Colab
  • Best Practices für Big-Data-Analysen

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Data-Science-Konzepten
  • Vertrautheit mit Apache Spark
  • Programmierkenntnisse in Python

Zielgruppe

  • Data Scientists
  • Data Engineers
  • Forscher, die mit Big Data arbeiten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

Kommende Kurse

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