Από Δεδομένα σε Επιλογή με Μεγάλα Δεδομένα και Prognostikή Ανάλυση Κομμάτι εκπαίδευσης

Η ανάλυση μεγάλων δεδομένων επικεντρώνεται στην εξέταση μεγάλων ποσοτήτων διάφορων συνόλων δεδομένων, προκειμένου να αποκαλύψει σχέσεις, κρυφέ μοτίβα και άλλες χρήσιμες επιστημονικές γνώσεις.

Η βιομηχανία της υγείας διαθέτει τεράστιες ποσότητες περίπλοκων, έτερων μεδικών και κλινικών δεδομένων. Η εφαρμογή τεχνικών ανάλυσης μεγάλων δεδομένων στα δεδομένα υγείας παρουσιάζει τεράστιο δυναμικό για την απόκτηση επιστημονικών γνώσεων που θα βελτιώσουν την παροχή υγειονομικής φροντίδας. Ωστόσο, η μεγάλη κλίμακα αυτών των συνόλων δεδομένων παρουσιάζει μεγάλες προκλήσεις στην ανάλυση και τις πρακτικές εφαρμογές σε κλινικό περιβάλλον.

Σε αυτή τη διδασκαλία υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών (από Αποστάσης), οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να πραγματοποιούν ανάλυση μεγάλων δεδομένων στην υγεία, καθώς προχωρούν σε μια σειρά εξασκήσεων ζωντανής εργαστηριακής.

Στο τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν εργαλεία ανάλυσης μεγάλων δεδομένων, όπως το Hadoop MapReduce και το Spark
• Να κατανοήσουν τις προσδιοριστικές χαρακτηριστικές των μεδικών δεδομένων
• Να εφαρμόσουν τεχνικές μεγάλων δεδομένων για να αντιμετωπίζουν τα μεδικά δεδομένα
• Να μελετήσουν συστήματα και αλγόριθμους μεγάλων δεδομένων στο πλαίσιο των εφαρμογών υγείας

Ακροατήριο

• Προγραμματιστές
• Επιστήμονες Δεδομένων

Μορφή του Κούρσου

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και πολλή πρακτική εφαρμογή.

Σημείωση

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διατυπώσετε τη ζήτησή σας.

Αυτή η εκπαιδευτικός-μεσωμένη, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαπροσωπικά ή μέσω διαδικτύου) προσβλέπει σε μεσαιτικό επίπεδο υπολογιστικών ανάπτυξης που θέλουν να δημιουργήσουν εφαρμογές που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιώντας προσδοκιματική ανάλυση και γενετικές μοντέλ.

Ανά το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αντιληφθούν τους βασικούς όρους της προσδοκιματικής τεχνητής νοημοσύνης και των γενετικών μοντέλ.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη για προσδοκιματικό κωδικοποίηση, πρόβλεψη και αυτομάτη εφαρμογή.
• Εφαρμόζουν LLMs (Large Language Models) και transformers για τη γέννηση κειμένου και κώδικα.
• Εφαρμόζουν προβλέψεις αιτία-έπακουση χρόνου και συμβουλές βασισμένες σε τεχνητή νοημοσύνη.
• Δημιουργούν και αξιοποιούν τεχνητά μοντέλα για πρακτικά εφαρμογές.
• Εκτιμούν χρήσιμους παρεξηγήσεις και καλές πρακτικές στη διάθεση τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαιδευτική κατεύθυνση, που διεξάγεται από εκπαιδευτικό (σε διαδίκτυο ή εντός του χώρου), απευθύνεται σε διαχετικούς που θέλουν να μάθουν πώς να ρυθμίσουν, να εγκαταστήσουν και να διαχειριστούν συνόλων Hadoop στην οργάνωσή τους.

Είναι προφανές ότι, μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα έχουν τη δυνατότητα να:

• Εγκαθιστήσουν και να ρυθμίσουν το Apache Hadoop.
• Να καταλάβουν τα τέσσερα βασικά συστατικά στην οικογένεια Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN, και Hadoop Common.
• Να χρησιμοποιήσουν το Hadoop Distributed File System (HDFS) για να εκτελέσουν σχόλια που μπορούν να ανέρχονται έως εκατό ή χιλίαδες κόμβους.  
• Να ρυθμίσουν το HDFS ως μηχανή αποθήκευσης για εγκατεστημένες εφαρμογές Spark.
• Να ρυθμίσουν το Spark για να πρόσπεσε σε εναλλακτικά κράτη αποθήκευσης, όπως η Amazon S3 και τα συστήματα βάση δεδομένων NoSQL (Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, κλπ.).
• Να εκτελέσουν διαχειριστικές πράξεις όπως η κατοχή, διαχείριση, παρακολούθηση και ασφάλιση ενός συνόλου Apache Hadoop.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εξομάδα σε Ελλάδα (διαπιστίλιο ή απευθείας) στόχου μας είναι να υποστηρίξουμε IT επαγγελματίες είδή τελείωσης που θέλουν να καταλάβουν τις βασικές αρχές της Prognostic AI.

Από το τέλος αυτής της εξομάδας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διατυπώσουν τις βασικές αρχές της Prognostic AI και τις εφαρμογές της.
• Συλλέξουν, καθαρίσουν και προεπεξεργαστούν δεδομένα για ανάλυση των πρόληψης.
• Αναζητήσουν και εκπροσωπούν δεδομένα ώστε να ανακαλύψουν μάθηση.
• Σχεδιάσουν βασικά στατιστικά μοντέλα για πρόβλεψη.
• Εκτιμήσουν την επίδοση των προγνωστικών μοντέλων.
• Αξιοποιήσουν αρχές Prognostic AI σε πραγματικά και σημαντικά συνθήματα.

Σε αυτή την καθοδήγηση υπό διεύθυνση εκπαιδευτή Ελλάδα (προσωπικά ή απομακρυσμένα), οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να ρυθμίζουν και να ενσωματώνουν διάφορα πλαίσια Ροής Δεδομένων σε υπάρχουσες συστήματα αποθήκης μεγάλων δεδομένων και σχετικές λογισμικές εφαρμογές και μικρουσλογισμικά.

Στο τέλος αυτής της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να εγκαθιστούν και να ρυθμίζουν διάφορα πλαίσια Ροής Δεδομένων, όπως το Spark Streaming και Kafka Streaming.
• Να καταλαβαίνουν και να επιλέγουν το πιο κατάλληλο πλαίσιο για τη συγκεκριμένη εργασία.
• Να επεξεργάζονται δεδομένα συνεχώς, παράλληλα και ένα-από-ένα.
• Να ενσωματώνουν λύσεις Ροής Δεδομένων σε υπάρχουσες βάσεις δεδομένων, data warehouses, data lakes, κλπ.
• Να ενσωματώνουν την πιο κατάλληλη βιβλιοθήκη ροής δεδομένων σε επιχειρηματικές εφαρμογές και μικρουσλογισμικά.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται με ενδιαφέροντα και ζωντανά στο Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες DevOps με διάθεση μεταξύ του προκαταβολή και του υψηλότερου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να συνδυάσουν τη προσαγωγική τεχνητή νοημοσύνη με τις πρακτικές DevOps.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμόζουν μοντέλα προσαγωγικής ανάλυσης για την πρόβλεψη και επίλυση προκλήσεων στην διαδρομή DevOps.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία με υποστήριξη τεχνητής νοημοσύνης για βελτιωμένη παρακολούθηση και λειτουργία.
• Εφαρμένη τεχνική μηχανικής μάθησης για να βελτιώσουν τις ρυθμίσεις παράδοσης λογισμικού.
• Σχεδιάζουν στρατηγικές τεχνητής νοημοσύνης για πρωτοβουλική επίλυση προβλημάτων και βελτιστοποίηση.
• Να αναγνωρίζουν τις ηθικές προβλήματα σχετικά με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης στο DevOps.

Αυτή η εκπαίδευση με εξηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (online ή on-site), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το στακ SMACK για να κατασκευάσουν πλατφόρμες επεξεργασίας δεδομένων για λύσεις μεγάλων δεδομένων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εφαρμόσουν μια αρχιτεκτονική διαδίκτυου δεδομένων για την επεξεργασία μεγάλων δεδομένων.
• Αναπτύξουν υποδομή κλαστηρικής τόπου με Apache Mesos και Docker.
• Ανάλυση δεδομένων με Spark και Scala.
• Διαχείριση ανοργανωμένων δεδομένων με Apache Cassandra.

Αυτή η οδηγία υπό διδασκαλία (online ή on-site) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να εγκαταστήσουν και να διαχειριστούν το σύστημα Apache Spark για την επεξεργασία πολύ μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων.

Στο τέλος αυτής της κατάρτισης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστάσει και διαμόρφωση του Apache Spark.
• Γρήγορη επεξεργασία και ανάλυση πολύ μεγάλων συνόλων δεδομένων.
• Κατανόηση της διαφοράς μεταξύ του Apache Spark και του Hadoop MapReduce, καθώς και πότε να χρησιμοποιήσουν αυτό ή εκείνο.
• Ενσωμάτωση του Apache Spark με άλλες εργαλεία μηχανικής μάθησης.

Η καμπύλη μάθηση του Apache Spark αρχικά είναι ξεκούραση, χρειάζεται πολλή προσπάθεια για να πάρει κανείς το πρώτο αποδότημα. Αυτό το μάθημα στοχεύει να διέλθει τον πρώτο δύσκολο τομέα. Μετά από τη συμμετοχή σε αυτό το μάθημα, οι συμμετέχοντες θα καταλάβουν τις βασικές εννοιές του Apache Spark, θα διακρίνουν με ακρίβεια το RDD από το DataFrame, θα μάθουν τη Python και Scala API, θα καταλάβουν εκτελεστές και εργασίες, κ.α. Επιπλέον, ακολουθώντας τις καλύτερες πρακτικές, αυτό το μάθημα εστιάζει ιδιαίτερα στην υπολογιστική στην Σύνθεση, Databricks και AWS. Οι φοιτητές θα καταλάβουν επίσης τις διαφορές μεταξύ AWS EMR και AWS Glue, μία από τις πιο πρόσφατες υπηρεσίες Spark του AWS.

ΔΙΕΥΘΥΝΤΗΣ:

Data Engineer, DevOps, Data Scientist

ΣΚΟΠΟΣ:

Αυτό το μάθημα θα παρουσιάσει το Apache Spark. Οι φοιτητές θα μάθουν πώς το Spark ενσωματώνεται στο οικοσύστημα Big Data και πώς να χρησιμοποιήσουν το Spark για ανάλυση δεδομένων. Το μάθημα καλύπτει το ενεργό σκέλος του Spark για αλληλεπίδραση με δεδομένα, τα εσωτερικά του Spark, τις API του Spark, το Spark SQL, τη ρύθμιση χρόνου του Spark και ο μηχανισμός μάθησης και γράφων GraphX.

ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΟ :

Προγραμματιστές / Αναλυτές Δεδομένων

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Spark NLP, που βασίζεται στο Apache Spark, για να αναπτύξουν, να εφαρμόσουν και να κλιμακώσουν την επεξεργασία κειμένου σε φυσική γλώσσα μοντέλα και αγωγούς.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσετε την κατασκευή αγωγών NLP με το Spark NLP.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, την αρχιτεκτονική και τα οφέλη από τη χρήση του Spark NLP.
• Χρησιμοποιήστε τα προεκπαιδευμένα μοντέλα που είναι διαθέσιμα στο Spark NLP για να εφαρμόσετε την επεξεργασία κειμένου.
• Μάθετε πώς να κατασκευάζετε, εκπαιδεύετε και κλιμακώνετε μοντέλα Spark NLP για έργα παραγωγής.
• Εφαρμογή ταξινόμησης, συμπερασμάτων και ανάλυσης συναισθήματος σε περιπτώσεις χρήσης πραγματικού κόσμου (κλινικά δεδομένα, πληροφορίες συμπεριφοράς πελατών, κ.λπ.).

Σε αυτήν τη ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Python και το Spark μαζί για να αναλύουν μεγάλα δεδομένα καθώς εργάζονται σε πρακτικές ασκήσεις.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Μάθετε πώς να χρησιμοποιείτε το Spark με το Python για την ανάλυση του Big Data.
• Εργαστείτε σε ασκήσεις που μιμούνται πραγματικές περιπτώσεις.
• Χρησιμοποιήστε διαφορετικά εργαλεία και τεχνικές για την ανάλυση μεγάλων δεδομένων χρησιμοποιώντας το PySpark.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν και να ενσωματώσουν το Spark, Hadoop και Python για να επεξεργαστούν, να αναλύσουν και να μετασχηματίσουν μεγάλα και πολύπλοκα σύνολα δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον για να ξεκινήσετε την επεξεργασία μεγάλων δεδομένων με το Spark, Hadoop και Python.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, τα βασικά στοιχεία και την αρχιτεκτονική του Spark και Hadoop.
• Μάθετε πώς να ενσωματώνετε το Spark, Hadoop και Python για επεξεργασία μεγάλων δεδομένων.
• Εξερευνήστε τα εργαλεία στο οικοσύστημα Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka και Flume).
• Δημιουργήστε συνεργατικά συστήματα προτάσεων φιλτραρίσματος παρόμοια με το Netflix, το YouTube, το Amazon, το Spotify και το Google.
• Χρησιμοποιήστε το Apache Mahout για να κλιμακώσετε τους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.

O Spark SQL είναι ένας μόδουλος του Apache Spark για να εργάζεται με δομημένα και ανεξάρτητα σε δομή δεδομένα. Ο Spark SQL παρέχει πληροφορίες για τη δομή των δεδομένων καθώς και την εκτέλεση των υπολογισμών. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να διεξαχθούν βελτιώσεις. Δύο συνηθισμένες χρήσεις του Spark SQL είναι:
- η εκτέλεση SQL ερωτήσεων.
- η ανάγνωση δεδομένων από υπάρχουσες εγκαταστάσεις Hive.

Σε αυτή την καθοδηγούμενη από καθηγητή, ζωντανή εκπαίδευση (χώρου υποδοχής ή από αποστάση), οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να αναλύουν διάφορους τύπους συνόλων δεδομένων χρησιμοποιώντας Spark SQL.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Να εγκαθιστούν και να ρυθμίζουν το Spark SQL.
• Να διεξάγουν ανάλυση δεδομένων με το Spark SQL.
• Να ερωτήσουν σύνολα δεδομένων σε διάφορα μορφώματα.
• Να οπτικοποιούν δεδομένα και αποτελέσματα ερωτήσεων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πράξη.
• Χειρονομία εφαρμογής σε ζωντανό lab-περιβάλλον.

Ευκαιρίες Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να κάνετε οργάνωση.

Stratio είναι μια πλατφόρμα αξιοθέτησης δεδομένων που ενσωματώνει τα big data, την AI και την governance σε μία έντελη λύση. Οι modula Rocket και Intelligence επιτρέπουν γρήγορη αναζήτηση, μετάφραση δεδομένων και προβληματική ανάλυση σε εντελειώδη περιβάλλοντα.

Αυτό το δίδασκτρο με οργανωμένη καθοδήγηση (πολύχρωμος ή live) στόχο ενισχύει τους μεσαίου επιπέδου δεδομένων επαγγελματίες που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τα modula Rocket και Intelligence στο Stratio αποτελεσματικά με PySpark, εστίαζόντας σε περιβάλλοντα διαδηλώσεων, χρήστες-ορισμένες λειτουργίες και προβληματικά δεδομένα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να περιφέρονται και να εργάζονται στην Stratio platform χρησιμοποιώντας τους modula Rocket και Intelligence.
• Να εφαρμόζουν PySpark σε περιβάλλοντα δεδομένων ingestion, transformation, και analysis.
• Να χρησιμοποιούν loops και συνθηκική λογική για τον έλεγχο δεδομένων workflows και feature engineering tasks.
• Να δημιουργούν και να διαχειρίζονται χρήστες-ορισμένες λειτουργίες (UDFs) για μεταχειριστό data operations στο PySpark.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διεξοδική εισαγωγή και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτική.
• Αλληλεπίδραση σε μια live-lab περιβάλλον.

Επιλογές Διεξαγωγής Προσαρμοστικών

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το δίδασκο, παρακαλώ συνεχίζετε μας.