Programmieren mit Big Data in R Schulung

Diese von einem Instruktor geleitete, live durchgeführte Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene R-Nutzer auf fortgeschrittenem Niveau, die R nutzen möchten, um schnellere Workflows zu erstellen, die Codequalität zu verbessern und komplexere Analyseaufgaben zu bewältigen.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer: wiederverwendbare Funktionen erstellen, Datenworkflows verbessern, Code debuggen und optimieren sowie reproduzierbare Berichte erstellen.

Diese Dozentengestützte, Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Ingenieure mit mittlerem Kenntnisstand, die Google Colab und Apache Spark für Big-Data-Verarbeitung und -Analyse nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine Big-Data-Umgebung mit Google Colab und Spark einzurichten.
• Große Datensätze effizient mit Apache Spark zu verarbeiten und zu analysieren.
• Big Data in einer kollaborativen Umgebung zu visualisieren.
• Apache Spark mit Cloud-basierten Tools zu integrieren.

Dieser instructor-led-Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Analysts auf Anfängerniveau, die R-Programming zur Datenmanipulation, Durchführung grundlegender Datenanalysen und Erstellung ansprechender Visualisierungen zur Gewinnung von Erkenntnissen nutzen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der R-Programmierung zu verstehen.
• Fundamentale Data-Science-Prozesse anzuwenden.
• Visuelle Darstellungen von Daten zu erstellen.

Datenanalysen sind ein entscheidendes Werkzeug für Unternehmen heute. Wir konzentrieren uns durchgehend auf die Entwicklung praktischer Fähigkeiten zur datengestützten Analyse. Ziel ist es, den Teilnehmern zu helfen, evidenzbasierte Antworten auf folgende Fragen zu geben:

Was ist geschehen?

• Datenverarbeitung und -analyse
• Erstellung aussagekräftiger Datenvisualisierungen

Was wird geschehen?

• Prognose zukünftiger Leistungen
• Bewertung von Prognosen

Was sollte geschehen?

• Datengestützte Unternehmensentscheidungen treffen
• Prozesse optimieren

Diese instruktorgeführte Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger, die Daten bereinigen und analysieren, statistische Prognosen erstellen sowie einschlägige Visualisierungen mit diesen Tools entwickeln möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können Teilnehmer:

• die Grundlagen von Python, R, Power Query und Power BI für die Datenanalyse verstehen.
• Datensätze mit Python und Power Query bereinigen und strukturieren.
• statistische Analysen und Prognosen mit R durchführen.
• professionelle Dashboards und Berichte mit Power BI erstellen.
• Daten aus mehreren Quellen effektiv integrieren und analysieren.

R ist eine sehr beliebte, quelloffene Umgebung für die statistische Berechnung, Datenanalyse und Grafikdarstellung. Dieser Kurs führt die Studierenden in die Programmiersprache R ein. Er behandelt die grundlegenden Konzepte der Sprache, Bibliotheken sowie erweiterte Themen. Fortgeschrittene Datenanalyse und Graphenerstellung mit realen Daten.

Zielgruppe

Entwickler / Datenanalysten

Dauer

3 Tage

Format

Vorlesungen und Praxisphasen

Apache NiFi ist eine Open-Source-Plattform für datenflussbasierte Datenintegration und Ereignisverarbeitung. Sie ermöglicht die automatisierte, Echtzeit-Datenweiterleitung, -transformation und Systemvermittlung zwischen unterschiedlichen Systemen, unterstützt durch eine webbasierte Benutzeroberfläche und feingranulare Kontrollmöglichkeiten.

Dieses vom Kursleiter geleitete Live-Training (vor Ort oder remote) richtet sich an Administratoren und Ingenieure mit mittlerem Kenntnisstand, die NiFi-Datenflüsse in Produktionsumgebungen bereitstellen, verwalten, absichern und optimieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Apache-NiFi-Cluster zu installieren, zu konfigurieren und zu warten.
• Datenflüsse aus verschiedenen Quellen und Senken zu entwerfen und zu verwalten.
• Logik für die Flussautomatisierung, Weiterleitung und Transformation zu implementieren.
• Die Leistung zu optimieren, den Betrieb zu überwachen und Probleme zu beheben.

Kursformat

• Interaktive Vorträge mit Diskussionen zu realen Architekturen.
• Praxisübungen: Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von Flüssen.
• Szenariobasierte Übungen in einer Live-Laborumgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Dieses Schulung bietet eine praktische Einführung in den Aufbau skalierbarer Datenverarbeitungs- und Machine-Learning-Arbeitsabläufe mit PySpark. Die Teilnehmenden lernen, wie Apache Spark in modernen Big-Data-Ökosystemen funktioniert und wie große Datensätze effizient mithilfe von Prinzipien der verteilten Datenverarbeitung verarbeitet werden können.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die ein Apache Spark-System zur Verarbeitung sehr großer Datenmengen einrichten und bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Apache Spark installieren und konfigurieren.
• Sehr große Datensätze schnell verarbeiten und analysieren.
• Den Unterschied zwischen Apache Spark und Hadoop MapReduce verstehen und wissen, wann sie welches einsetzen sollten.
• Apache Spark mit anderen Machine-Learning-Tools integrieren.

Diese dozentengeleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren mit grundlegenden bis mittleren Kenntnissen, die Spark-Cluster bereitstellen, warten und optimieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Apache Spark in verschiedenen Umgebungen installieren und konfigurieren.
• Cluster-Ressourcen verwalten und Spark-Anwendungen überwachen.
• Die Leistung von Spark-Clustern optimieren.
• Sicherheitsmaßnahmen implementieren und Hochverfügbarkeit sicherstellen.
• Häufige Spark-Probleme debuggen und lösen.

Die Lernkurve von Apache Spark ist anfangs steil und erfordert viel Aufwand, bis erste Ergebnisse erzielt werden können. Dieser Kurs soll genau diese anfängliche Hürde nehmen. Nach Abschluss des Kurses verstehen die Teilnehmer die Grundlagen von Apache Spark, können RDDs klar von DataFrames unterscheiden, lernen die Python- und Scala-APIs kennen und begreifen Konzepte wie Executor und Task. Zudem legt der Kurs gemäß den Best Practices einen starken Fokus auf Cloud-Deployment sowie auf Databricks und AWS. Die Teilnehmer erfahren außerdem die Unterschiede zwischen AWS EMR und AWS Glue, einem der neuesten Spark-Services von AWS.

ZIELGRUPPE:

Data Engineers, DevOps-Engineer, Data Scientists

In diesem dozentengeleiteten Live-Training in Österreich lernen die Teilnehmer, wie sie Python und Spark gemeinsam nutzen können, um Big Data in der Praxis durch Übungen zu analysieren.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Zu verstehen, wie man Spark mit Python zur Analyse von Big Data einsetzt.
• Übungen durchzuführen, die reale Anwendungsfälle nachahmen.
• Verschiedene Tools und Techniken für die Big-Data-Analyse mit PySpark zu nutzen.

Diese instructor-gestützte, live Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die Spark, Hadoop und Python nutzen und integrieren möchten, um große und komplexe Datensätze zu verarbeiten, zu analysieren und zu transformieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Umgebung für den Einstieg in die Big-Data-Verarbeitung mit Spark, Hadoop und Python einzurichten.
• Die Funktionen, Kernkomponenten und die Architektur von Spark und Hadoop zu verstehen.
• Lernen, wie Spark, Hadoop und Python für die Big-Data-Verarbeitung integriert werden.
• Die Tools im Spark-Ökosystem erkunden (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka und Flume).
• Kooperative Filter-Empfehlungssysteme ähnlich denen von Netflix, YouTube, Amazon, Spotify und Google aufbauen.
• Apache Mahout zur Skalierung von Machine-Learning-Algorithmen einsetzen.

Stratio ist eine datenzentrierte Plattform, die Big Data, KI und Governance in einer einzigen Lösung integriert. Die Module Rocket und Intelligence ermöglichen schnelle Datenexploration, Transformationen und fortschrittliche Analysen in Unternehmensumgebungen.

Diese dozentengeführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Datenprofis, die die Rocket- und Intelligence-Module in Stratio effektiv mit PySpark nutzen möchten, wobei der Schwerpunkt auf Schleifenstrukturen, benutzerdefinierten Funktionen und fortgeschrittener Datenlogik liegt.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Sich im Stratio-Plattform mit den Modulen Rocket und Intelligence zurechtzufinden und darin zu arbeiten.
• PySpark im Kontext der Datenaufnahme, Transformation und Analyse einzusetzen.
• Schleifen und bedingte Logik zur Steuerung von Datenworkflows und Feature-Engineering-Aufgaben zu verwenden.
• Benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) für wiederverwendbare Datenoperationen in PySpark zu erstellen und zu verwalten.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisbeispiele.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.