Hadoop z Python - kompleksowy kurs
Intensywne szkolenie łączące możliwości Hadoop z mocą języka Python w kontekście Big Data. Program obejmuje praktyczne zastosowania MapReduce, wykorzystanie bibliotek Python do analizy danych oraz integrację z ekosystemem Hadoop. Warsztaty prowadzone są w formie zadań praktycznych z rzeczywistymi zbiorami danych. Uczestnicy nauczą się tworzyć wydajne rozwiązania analityczne wykorzystując najlepsze praktyki programowania w Pythonie.
Dlaczego warto wybrać to szkolenie?
Połączenie ekosystemu Hadoop z mocą języka Python otwiera nowe możliwości w przetwarzaniu Big Data. To czterodniowe kompleksowe szkolenie pozwala opanować praktyczne zastosowania MapReduce w Pythonie, wykorzystanie bibliotek analitycznych (Pandas, PySpark, MLlib) oraz integrację z ekosystemem Hadoop. Uczestnicy uczą się implementować mapper i reducer, optymalizować zadania MapReduce, przetwarzać dane strumieniowo oraz debugować i monitorować rozwiązania. Program obejmuje również zaawansowane techniki przetwarzania równoległego, optymalizację wydajności, integrację z bazami danych oraz automatyzację procesów ETL.
Szkolenie jest skierowane do programistów Python chcących rozszerzyć umiejętności o Big Data, analityków danych poszukujących narzędzi do pracy z dużymi zbiorami, inżynierów danych rozpoczynających pracę z Hadoop oraz deweloperów aplikacji Big Data i specjalistów Business Intelligence. Uczestnicy pracują na warsztatach z rzeczywistymi zbiorami danych, od konfiguracji środowiska rozwojowego po wdrażanie rozwiązań produkcyjnych. Wymagana jest znajomość języka Python na poziomie średniozaawansowanym oraz doświadczenie w analizie danych.
Co wyróżnia nasze podejście?
W EITT koncentrujemy się na praktycznych zadaniach z rzeczywistymi zbiorami danych. Uczestnicy implementują kompletne rozwiązania MapReduce w Pythonie, pracują z Pandas na klastrze Hadoop, wykorzystują PySpark i MLlib w praktyce oraz automatyzują procesy analityczne. Nasze szkolenia prowadzi ponad 500 ekspertów z aktualnym doświadczeniem w projektach Big Data. Teoria architektury HDFS i YARN jest natychmiast przekładana na praktyczne implementacje - od przetwarzania strumieniowego po Machine Learning w środowisku rozproszonym. Po ukończeniu kursu absolwenci są w pełni przygotowani do projektowania i implementacji skalowalnych rozwiązań analitycznych oraz zarządzania danymi w HDFS z wykorzystaniem Pythona.
Korzyści
- Uczestnik nauczy się efektywnie wykorzystywać Python do przetwarzania danych w środowisku Hadoop
- Zdobędzie praktyczne umiejętności w zakresie implementacji rozwiązań MapReduce w Pythonie
- Pozna zaawansowane techniki optymalizacji przetwarzania danych w środowisku rozproszonym
- Będzie potrafił projektować i implementować skalowalne rozwiązania analityczne
- Nauczy się wykorzystywać biblioteki Python do analizy danych na klastrze Hadoop
- Zdobędzie wiedzę o najlepszych praktykach w zakresie integracji Python z ekosystemem Hadoop
Dla kogo jest to szkolenie?
Wymagania wstępne
- Znajomość języka Python na poziomie średniozaawansowanym
- Podstawowa znajomość zagadnień Big Data
- Doświadczenie w analizie danych
- Podstawy programowania obiektowego
Program szkolenia
Architektura HDFS i YARN
- Komponenty ekosystemu Hadoop
- Integracja Python z Hadoop
- Konfiguracja środowiska rozwojowego
MapReduce w Python
- Implementacja mapper i reducer
- Optymalizacja zadań MapReduce
- Przetwarzanie strumieniowe
- Debugowanie i monitorowanie
- Analiza danych z bibliotekami Python
- Pandas na klastrze Hadoop
PySpark fundamenty
- MLlib w praktyce
Wizualizacja wyników
- Zaawansowane techniki przetwarzania
- Przetwarzanie równoległe
- Optymalizacja wydajności
- Integracja z bazami danych
- Automatyzacja procesów
Formy realizacji
Online
- Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
- Interaktywne sesje na żywo z trenerem
- Materiały dostępne przez 30 dni
- Brak kosztów dojazdu
Stacjonarnie
- Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
- Intensywne warsztaty praktyczne
- Networking z innymi uczestnikami
- Pełne skupienie na nauce
Ścieżka rozwoju
Najczęściej zadawane pytania
Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu Hadoop z Python - kompleksowy kurs?
Wymagana jest znajomość języka Python na poziomie średniozaawansowanym, podstawowa znajomość zagadnień Big Data, doświadczenie w analizie danych oraz podstawy programowania obiektowego.
W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?
Szkolenie trwa 4 dni i jest dostępne w formacie online oraz stacjonarnym (onsite).
Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie?
Szkolenie jest przeznaczone dla programistów Python chcących rozszerzyć umiejętności o Big Data, analityków danych poszukujących narzędzi do pracy z dużymi zbiorami, inżynierów danych oraz deweloperów aplikacji Big Data.
Jakie biblioteki Python są wykorzystywane w szkoleniu i jak działają w środowisku rozproszonym Hadoop?
W ramach szkolenia uczestnicy pracują z kluczowymi bibliotekami analitycznymi: Pandas na klastrze Hadoop, PySpark (fundamenty i zaawansowane techniki), MLlib w praktyce oraz narzędzia do wizualizacji wyników. Program obejmuje implementację rozwiązań MapReduce w Pythonie, przetwarzanie równoległe, optymalizację wydajności oraz Machine Learning w środowisku rozproszonym.
Dlaczego warto wybrać szkolenie w EITT?
EITT to firma szkoleniowa z ponad 500 ekspertami i doświadczeniem z ponad 2500 przeprowadzonych szkoleń. Nasze podejście opiera się na praktycznych warsztatach prowadzonych przez trenerów-praktyków. Szkolenie Hadoop z Python - kompleksowy kurs realizujemy w formule hands-on, z możliwością dostosowania programu do potrzeb Twojego zespołu.
Poproś o ofertę
Możliwości dofinansowania
Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy
Baza Usług Rozwojowych
Dofinansowanie do 80% dla MŚP ze środków EFS
Sprawdź dostępnośćKrajowy Fundusz Szkoleniowy
Dofinansowanie do 100% dla pracodawców
Dowiedz się więcejZaufali nam
Szkolimy zespoły największych polskich firm
Zainteresowany tym szkoleniem?
Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.