Kursus Pelatihan Skalakan Pipa Data dengan Spark NLP

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan insinyur level menengah yang ingin menggunakan Google Colab dan Apache Spark untuk pengolahan dan analitik big data.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur lingkungan big data menggunakan Google Colab dan Spark.
• Memproses dan menganalisis dataset besar dengan efisien menggunakan Apache Spark.
• Visualisasi big data dalam lingkungan kolaboratif.
• Mengintegrasikan Apache Spark dengan alat berbasis cloud.

Big data analytics melibatkan proses pemeriksaan jumlah data besar dan beragam untuk mengungkap korelasi, pola terpendam, dan wawasan lainnya yang berguna.

Industri kesehatan memiliki jumlah data medis dan klinis yang rumit dan heterogen yang sangat besar. Menggunakan analisis big data pada data kesehatan menawarkan potensi besar dalam mendapatkan wawasan untuk meningkatkan pelayanan kesehatan. Namun, kekuatan besar dari dataset ini memunculkan tantangan besar dalam analisis dan aplikasi praktis dalam lingkungan klinis.

Dalam pelatihan online langsung ini, peserta akan belajar melakukan analisis big data dalam kesehatan sambil melewati serangkaian latihan praktis langsung.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memasang dan mengkonfigurasi alat analisis big data seperti Hadoop MapReduce dan Spark
• Memahami karakteristik data medis
• Menerapkan teknik big data untuk mengatasi data medis
• Mempelajari sistem dan algoritma big data dalam konteks aplikasi kesehatan

Target Peserta

• Pengembang
• Ilmuwan Data

Format Kursus

• Bagian kuliah, bagian diskusi, latihan dan banyak praktik langsung.

Catatan

• Untuk meminta pelatihan kustom untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan langsung ini di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan bagi administrator sistem yang ingin belajar cara mengatur, mendeploy dan mengelola klaster Hadoop dalam organisasi mereka.

Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menginstal dan mengkonfigurasi Apache Hadoop.
• Mengerti empat komponen utama dalam ekosistem Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN, dan Hadoop Common.
• Menggunakan Sistem File Terdistribusi (HDFS) Hadoop untuk menyelebar klaster hingga ratusan atau ribuan node.
• Mengatur HDFS sebagai mesin penyimpanan untuk pemasangan Spark di lokasi.
• Mengatur Spark untuk mengakses solusi penyimpanan alternatif seperti Amazon S3 dan sistem basis data NoSQL seperti Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, dll.
• Melakukan tugas administratif seperti provisi, pengelolaan, pemantauan dan penyediaan keamanan klaster Apache Hadoop.

Dalam pelatihan langsung ini di Indonesia (tatap muka atau jarak jauh), peserta akan mempelajari cara mengatur dan mengintegrasikan kerangka kerja Stream Processing yang berbeda dengan sistem penyimpanan data besar yang ada dan aplikasi perangkat lunak terkait serta mikrolayanan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengonfigurasi kerangka kerja Stream Processing yang berbeda, seperti Spark Streaming dan Kafka Streaming.
• Memahami dan memilih kerangka kerja yang paling sesuai untuk pekerjaan tersebut.
• Mengolah data secara kontinu, simultan, dan satu per satu catatan.
• Mengintegrasikan solusi Stream Processing dengan database, gudang data, danau data yang ada, dll.
• Mengintegrasikan perpustakaan pengolahan aliran yang paling sesuai dengan aplikasi enterprise dan mikrolayanan.

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang terkenal dengan sintaksnya yang jelas dan keterbacaan kode. Spark adalah mesin pengolahan data yang digunakan dalam pengecekan, analisis, dan transformasi big data. PySpark memungkinkan pengguna untuk mengintegrasikan Spark dengan Python.

Target Audience: Profesional tingkat menengah di industri perbankan yang familiar dengan Python dan Spark, berkeinginan untuk mendalami keterampilan mereka dalam pengolahan big data dan pembelajaran mesin.

Pelatihan ini memberikan pengantar praktis dalam membangun alur kerja pemrosesan data dan Machine Learning yang dapat diskalakan menggunakan PySpark. Peserta akan mempelajari cara kerja Apache Spark dalam ekosistem Big Data modern serta bagaimana memproses dataset berskala besar secara efisien dengan menerapkan prinsip komputasi terdistribusi.

Pelatihan ini yang dikombinasikan dengan instruktur, baik pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka, ditujukan untuk para ilmuwan data yang ingin menggunakan SMACK stack untuk membangun platform pengolahan data untuk solusi big data.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menerapkan arsitektur pipeline data untuk mengolah big data.
• Mengembangkan infrastruktur cluster dengan Apache Mesos dan Docker.
• Menganalisis data dengan Spark dan Scala.
• Mengelola data tidak terstruktur dengan Apache Cassandra.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka), ditujukan untuk para insinyur yang ingin mengatur dan mendepatkan sistem Apache Spark untuk memproses jumlah data yang sangat besar.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengkonfigurasi Apache Spark.
• Membaca dan memproses serta menganalisis data dalam jumlah sangat besar dengan cepat.
• Memahami perbedaan antara Apache Spark dan Hadoop MapReduce serta ketika menggunakan yang mana.
• Mengintegrasikan Apache Spark dengan alat-alat pemrosesan otomatis lainnya.

Ini adalah pelatihan langsung (online atau tatap muka) yang dipimpin instruktur untuk administrator sistem tingkat pemula hingga menengah yang ingin mengimplementasikan, memelihara, dan mengoptimalkan klaster Spark.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Menginstal dan mengkonfigurasi Apache Spark di berbagai lingkungan.
• Mengelola sumber daya klaster dan memantau aplikasi Spark.
• Mengoptimalkan kinerja klaster Spark.
• Menerapkan langkah-langkah keamanan dan memastikan ketersediaan tinggi.
• Mengidentifikasi dan memecahkan masalah umum Spark.

Kurva pembelajaran Apache Spark meningkat perlahan pada awalnya, memerlukan banyak usaha untuk mendapatkan return pertama. Kursus ini bertujuan untuk melompat melalui bagian pertama yang sulit. Setelah mengikuti kursus ini, peserta akan memahami dasar-dasar Apache Spark, mereka akan dapat membedakan RDD dari DataFrame dengan jelas, mereka akan mempelajari Python dan Scala API, mereka akan memahami eksekutor dan tugas, dll. Selain itu, mengikuti praktik terbaik, kursus ini sangat memfokuskan pada deploymen cloud, Databricks dan AWS. Mahasiswa juga akan memahami perbedaan antara AWS EMR dan AWS Glue, salah satu layanan Spark terbaru dari AWS.

PESERTA:

Data Engineer, DevOps, Data Scientist

TUJUAN:

Kursus ini akan memperkenalkan Apache Spark. Mahasiswa akan mempelajari bagaimana Spark memasuki ekosistem Big Data, dan bagaimana menggunakan Spark untuk analisis data. Kursus ini mencakup Spark shell untuk analisis data interaktif, internasional Spark, API Spark, Spark SQL, Spark streaming, dan machine learning dan graphX.

AUDIENS:

Pengembang / Analis Data

Dalam pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia ini, peserta akan mempelajari cara menggunakan Python dan Spark bersama-sama untuk menganalisis data besar saat mereka mengerjakan latihan langsung.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Pelajari cara menggunakan Spark dengan Python untuk menganalisis Big Data.
• Kerjakan latihan yang meniru kasus dunia nyata.
• Gunakan alat dan teknik yang berbeda untuk analisis data besar menggunakan PySpark.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang yang ingin menggunakan dan mengintegrasikan Spark, Hadoop, dan Python untuk memproses, menganalisis, dan mengubah kumpulan data yang besar dan kompleks.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Siapkan lingkungan yang diperlukan untuk mulai memproses data besar dengan Spark, Hadoop, dan Python.
• Memahami fitur, komponen inti, dan arsitektur Spark dan Hadoop.
• Pelajari cara mengintegrasikan Spark, Hadoop, dan Python untuk pemrosesan data besar.
• Jelajahi alat di ekosistem Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, dan Flume).
• Bangun sistem rekomendasi pemfilteran kolaboratif yang serupa dengan Netflix, YouTube, Amazon, Spotify, dan Google.
• Gunakan Apache Mahout untuk menskalakan algoritma pembelajaran mesin.

Apache Spark SQL merupakan modul Spark untuk bekerja dengan data terstruktur dan tidak terstruktur. Spark SQL memberikan informasi tentang struktur data serta perhitungan yang dilakukan. Informasi ini dapat digunakan untuk melakukan optimasi. Dua penggunaan umum untuk Spark SQL adalah:
- untuk menjalankan kueri SQL.
- untuk membaca data dari instalasi Hive yang ada.

Dalam pelatihan langsung (tatap muka atau remote) ini yang dibimbing oleh instruktur, peserta akan belajar cara menganalisis berbagai jenis set data menggunakan Spark SQL.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengkonfigurasi Spark SQL.
• Melakukan analisis data menggunakan Spark SQL.
• Menanyakan set data dalam berbagai format.
• Memvisualisasikan data dan hasil kueri.

Format Kursus

• Perkuliahan interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi langsung di lingkungan lab langsung.

Opsi Pengkustoman Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Stratio adalah platform yang berorientasi data, yang mengintegrasikan big data, AI, dan governance menjadi satu solusi. Modul Rocket dan Intelligence-nya memungkinkan penjelajahan data cepat, transformasi, dan analitik lanjutan dalam lingkungan enterprise.

Pelatihan langsung (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional data tingkat menengah yang ingin menggunakan modul Rocket dan Intelligence di Stratio dengan efektif bersama PySpark, fokus pada struktur pengulangan, fungsi definisi pengguna, dan logika data lanjutan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menavigasi dan bekerja dalam platform Stratio menggunakan modul Rocket dan Intelligence.
• Mengaplikasikan PySpark dalam konteks penyerapan data, transformasi, dan analisis.
• Menggunakan loop dan logika kondisional untuk mengontrol alur kerja data dan tugas pemrosesan fitur.
• Membuat dan mengelola fungsi definisi pengguna (UDFs) untuk operasi data yang dapat didaur ulang dalam PySpark.

Format Kursus

• Diskusi dan kuliah interaktif.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi hands-on dalam lingkungan laboratorium langsung.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.