- Leren door doen
- Trainers met praktijkervaring
- Klassikale trainingen
- Gedetailleerd cursusmateriaal
- Duidelijke inhoudsbeschrijving
- Maatwerk inhoud mogelijk
- Trainingen die doorgaan
- Kleine groepen
Module 1 : Python Primer | Module 2 : Spark Intro | Module 3 : HDFS |
| Python Syntax Python Data Types List, Tuples, Dictionaries Python Control Flow Functions and Parameters Modules and Packages Comprehensions Iterators and Generators Python Classes Anaconda Environment Jupyter Notebooks | What is Apache Spark? Spark and Python PySpark Py4j Library Data Driven Documents RDD's Real Time Processing Apache Hadoop MapReduce Cluster Manager Batch versus Stream Processing PySpark Shell | Hadoop Environment Environment Setup Hadoop Stack Hadoop Yarn Hadoop Distributed File System HDFS Architecture Parallel Operations Working with Partitions RDD Partitions HDFS Data Locality DAG (Direct Acyclic Graph) |
Module 4 : SparkConf | Module 5 : SparkContext | Module 6 : RDD’s |
| SparkConf Object Setting Configuration Properties Uploading Files SparkContext.addFile Logging Configuration Storage Levels Serialize RDD Replicate RDD partitions DISK_ONLY MEMORY_AND_DISK MEMORY_ONLY | Main Entry Point Executor Worker Nodes LocalFS SparkContext Parameters Master RDD serializer batchSize Gateway JavaSparkContext instance Profiler | Resilient Distributed Datasets Key-Value pair RDDs Parallel Processing Immutability and Fault Tolerance Transformation Operations Filter, groupBy and Map Action Operations Caching and persistence PySpark RDD Class count, collect, foreach,filter map, reduce, join, cache |
Module 7 : Spark Processing | Module 8 : Broadcast and Accumulator | Module 9 : Algorithms |
| SQL support in Spark Spark 2.0 Dataframes Defining tables Importing datasets Querying data frames using SQL Storage formats JSON / Parquet GraphX GraphX library overview GraphX APIs | Performance Tuning Serialization Network Traffic Disk Persistence MarshalSerializer Data Type Support Python’s Pickle Serializer DStreams Sliding Window Operations Multi Batch and State Operations | Iterative Algorithms Graph Analysis Machine Learning API mllib.classification Random Forest Naive Bayes Decision Tree mllib.clustering mllib.linalg mllib.regression |
De cursus PySpark voor Big Data is bedoeld voor developers en aankomende Data Analisten die Apache Spark willen leren gebruiken vanuit Python.
Om aan deze cursus deel te nemen is kennis enige ervaring met programmeren bevorderlijk voor de begripsvorming. Voorafgaande kennis van Python of big data handling met Apache Spark is niet nodig.
De theorie wordt behandeld aan de hand van presentaties. Illustratieve demo’s worden gebruikt om de behandelde concepten te verduidelijken. Er is voldoende gelegenheid om te oefenen en afwisseling van theorie en praktijk. De cursustijden zijn van 9.30 tot 16.30.
De deelnemers krijgen na het goed doorlopen van de cursus een officieel certificaat PySpark voor Big Data.
In de cursus PySpark voor Big Data leren de deelnemers Apache Spark vanuit Python te gebruiken. Apache Spark is een Framework voor parallelle processing van big data. Met PySpark wordt Apache Spark geïntegreerd met de Python taal. Aan de orde komt de architectuur van Spark, de Spark Cluster Manager en het verschil tussen Batch en Stream Processing. Na een bespreking van het Hadoop Distributed File System wordt ingegaan op parallelle operaties and het werken met RDD's, Resilient Distributed Datasets. De configuratie van PySpark applicaties via SparkConf en SparkContext komt eveneens aan bod. Uitgebreid wordt ingegaan op de mogelijke operaties op RDD's waaronder map en reduce. Ook komt het gebruik van SQL in Spark aan de orde. De GraphX library wordt besproken en er wordt ingegaan op DataFrames. Verder komen iteratieve algorithmen aan de orde. Tenslotte wordt aandacht besteed aan machine learning met de Mlib library.
Al onze cursussen zijn klassikale cursussen waarbij de cursisten aan de hand van een ervaren trainer met diepgaande materie kennis door de stof worden geleid. Theorie wordt steeds afgewisseld met oefeningen.
We doen ook maatwerk en passen dan de cursusinhoud aan op uw wensen. Op verzoek gaan we ook in op uw praktijkcases.
De cursustijden zijn in pricipe van 9.30 tot 16.30. Maar we zijn hierin flexibel. Soms moeten mensen namelijk kinderen naar de opvang brengen of halen en komen andere tijden hun beter uit. In goed overleg kunnen we dan andere cursustijden afspreken.
Wij zorgen voor de computers waarop de cursus gehouden kan worden. Op deze computer is de voor de cursus benodigde software al geinstalleerd. U hoeft geen laptop mee te nemen om aan de cursus te kunnen deelnemen. Als u liever op uw eigen laptop werkt kunt u hem desgewenst meenemen. De benodigde software wordt dan aan het begin van de cursus geinstalleerd.
Onze cursussen worden over het algemeen gegeven met Open Source software zoals Eclipse, IntelliJ, Tomcat, Pycharm, Anaconda en Netbeans. Het digitale cursusmateriaal krijgt u na de cursus mee naar huis.
De cursus is inclusief lunch die we in een restaurantje op loopafstand van het cursuslokaal gebruiken.
De cursussen worden op diverse plaatsen in het land gepland. Een cursus gaat op een locatie door als er zich minimaal 3 mensen voor die locatie inschrijven. Als er inschrijvingen voor verschillende locaties zijn gaat de cursus door op onze hoofdlocatie is Houten net onder Utrecht. Een cursus op onze hoofdlocatie gaat ook door bij 2 inschrijvingen en regelmatig ook bij 1 inschrijving. Overigens doen we ook cursussen op de locatie van de klant als men daar prijs op stelt.
Deze bedrijven en instanties waren u al voor:
Deze bedrijven waren u voor:
