Databricks Unified Analytics Platform (AWS & Azure)

Opis szkolenia

Cel szkolenia: Umiejętność pracy z platformą analityczną firmy Databricks (twórców Apache Spark) Czas trwania: 2 dni

Terminy gwarantowane

Jeśli jakiś termin oznaczony jest jako gwarantowany to oznacza to że na 100% się odbędzie we wskazanym czasie i miejscu.
Więcej

Szkolenia online i udział online

Szkolenia online odbywają się na żywo z udziałem trenera. Grupy są równie nieliczne jak przy tradycyjnych stacjonarnych szkoleniach w JSystems i liczą zwykle 7-9 osób. W każdym szkoleniu stacjonarnym możesz brać udział online.
Więcej

Inne szkolenia tej kategorii

W ramach kategorii Cloud Computing mamy jeszcze wiele szkoleń. Sprawdź jakie!

Vouchery

Istnieje możliwość wykupienia vouchera z roczną ważnością. Można zakupić przedpłaconą usługę szkoleniową w jednym okresie rozliczeniowym, a zrealizować w innym.

Więcej
Szkolenie stacjonarne 1999,00 PLN (netto)
Udział online 1799,00 PLN (netto)
Czas trwania 2 dni
Śr. ocena kursu 5.0 / 5 Ocena pochodzi z ankiet

Czy wiesz, że możemy takie szkolenie zorganizować specjalnie dla Twojej firmy?

Dowiedz się więcej

Czego się nauczysz?

Zakres:

  1. Wprowadzenie do Databricks Unified Analytics Platform
  2. Databricks Cloud (AWS) vs Azure Databricks
  3. Płatność i modele rozliczeń
  4. Architektura Databricks Platform
  5. Tworzenie klastrów i zarządzanie nimi
  6. Praca z Workspace i Databricks Notebooks
  7. Praca w środowisku Databricks (Admin & Developer tools)
  8. Praca ze Spark w Databricks
    • Wstęp do Apache Spark
    • Spark a Hadoop family
    • Podstawowe zastosowania (analityka, etl, uczenie maszynowe)
    • Architektura i zasada działania Apache Spark
    • Rozproszone kolekcje obiektów Resilient Distributed Datasets (RDDs) jako podstawowa abstrakcja danych
    • RDD vs Dataset vs DataFrame
    • Scala vs Python vs Java vs SQL vs R vs Other
    • Praca z Scala/Python API
    • Praca z Spark SQL
    • Rozszerzanie możliwości za pomocą funkcji użytkownika (UDF)
    • Uruchamianie i zarządzanie zadaniami w klastrze
    • Testowanie procesów
    • Optymalizacja i konfiguracja zadań
    • Rozwiązywanie problemów
    • Spark Structured Streaming
    • Spark MLlib & MLflow
  9. Dostęp do danych
    • Databricks File System – DBFS
    • AWS S3
    • Azure Data Lake (gen. 1 i 2)
    • Databrick Delta Lake library
    • JDBC (SQL)
    • Inne źródła danych
  10. Wizualizacja danych w Databricks Notebooks

Najbliższe terminy tego szkolenia

Co wyróżnia szkolenia Cloud Computing w JSystems?

Szkolenia na wysokim poziomie
Instruktorzy praktycy z wieloletnim doświadcze- niem
Znaczna część szkolenia to warsztaty
Komfortowe sale i przestrzeń wspólna
Małe grupy szkoleniowe
Gwarantowane terminy szkoleń
Dużo ćwiczeń
Przystępne ceny

Potrzebujesz więcej informacji?

Wiadomość wysłana

Przyjęliśmy Twoją wiadomość i skontaktujemy się z Tobą w tej sprawie

Klikając OK wrócisz do formularza

Nasza strona korzysta z plików cookie. Możesz zmienić zasady ich używania lub zablokować pliki cookie w ustawieniach przeglądarki. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności. Kontynuując korzystanie ze strony, wyrażasz zgodę na używanie plików cookie.