地元の講師主導のライブPySparkトレーニングコースでは、PythonとSparkを組み合わせてビッグデータを分析する方法を実践的に実践しています。 PySparkトレーニングは、「オンサイトライブトレーニング」または「リモートライブトレーニング」として利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー
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お客様の声
練習タスク
Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
コース: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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* Organization * Trainer's expertise with the subject
ENGIE- 101 Arch Street
コース: Python and Spark for Big Data (PySpark)
教師は、現在のニーズに合わせてトレーニングプログラムを調整しました。
EduBroker Sp. z o.o.
コース: Python and Spark for Big Data (PySpark)
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The lessons were taught in a Jupyter notebook. The topics were structured with a logical sequence and naturally helped develop the session from the easier parts to the more complex. I'm already an advanced user of Python with background in Machine Learning, so found the course easier to follow than, possibly, some of my classmates that took the training course. I appreciate that some of the most elementary concepts were skipped and that he focused on the most substantial matters.
Angela DeLaMora - ADT, LLC
コース: Python and Spark for Big Data (PySpark)
NA
DBS
コース: Python and Spark for Big Data (PySpark)
PySparkコース概要
コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
21 時間
概要
Pythonはその明確な構文とコードの読みやすさで有名な高水準プログラミング言語です。 Sparkは、ビッグデータのクエリ、分析、および変換に使用されるデータ処理エンジンです。 PySparkは、ユーザーがSparkとPythonをインターフェースすることを可能にします。
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonとSparkを併用してビッグデータを分析し、実践的な演習を行う方法を学びます。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- Python Sparkを使用してBig Dataを分析する方法を学びましょう。
- 現実の世界の状況を模した演習に取り組む。
- PySparkを使用したビッグデータ分析には、さまざまなツールや技法を使用してPySpark 。
コースの形式
- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonとSparkを併用してビッグデータを分析し、実践的な演習を行う方法を学びます。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- Python Sparkを使用してBig Dataを分析する方法を学びましょう。
- 現実の世界の状況を模した演習に取り組む。
- PySparkを使用したビッグデータ分析には、さまざまなツールや技法を使用してPySpark 。
コースの形式
- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
今後のPySparkコース
2020-09-16 09:30:00
21 時間
2020-10-12 09:30:00
21 時間
2020-11-11 09:30:00
21 時間
2020-12-02 09:30:00
21 時間
2021-01-04 09:30:00
21 時間
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