Formation: Hadoop : analytics

Durée:2 jours
Prix: 1160 €
Code cours:CB036
Dates:
6 au 7 décembre

classe virtuelle
(cliquez sur une date pour vous inscrire)

Public:

Chefs de projet, développeurs, data scientists, architectes souhaitant mettre en oeuvre des solutions analytics avec hadoop.

Objectifs:

Savoir mettre en oeuvre les frameworks analytics dans un environnement hadoop.

Connaissances préalables nécessaires:

Connaissances des principes du BigData, d'un langage de programmation comme Java ou Scala ou Python.

Programme détaillé de la formation


(logo acroreadTéléchargez le programme) :
IntroductionDéfinitions : Analytics.
Arbres de décision, de régression, régression automatique
Classifieurs, scoring.
Apprentissage supervisé, apprentissage automatique
Etapes de préparation des données.
Présentation du data munging.
Hadoop et les outils d'analyseRôle des différents composants :
socle hadoop, yarn, hdfs
Frameworks analytics : Mahout, Flink, Spark ML
Mahout Principe de fonctionnement.
Sources de données, format de stockage des données,
Génération de recommandations, traitement, filtrage
Exemples de base : génération de recommandations, traitement, filtrage
Présentation des algorithmes les plus courants.
Compatibilité avec Hadoop Yarn, Spark, H2O, Flink
FlinkOrigine du projet, fonctionnalités
Traitement distribué de flux de données, en temps réel ou batch
APIs disponibles
Mise en oeuvre avec des programmes Java/Scala
Analyse de graphe avec l'API Gelly
Spark MLibFonctionnalités : Machine Learning avec Spark,
algorithmes standards,
gestion de la persistence,statistiques.
Support de RDD.
Mise en oeuvre avec les DataFrames.
GraphXFourniture d'algorithmes, d'opérateurs simples pour des calculs statistiques sur les graphes
Travaux pratiques :
exemples d'opérations sur les graphes.

Pythagore F.D.
01 55 33 52 10
pfd@pythagore-fd.fr

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Code Cours:CB036

Contenu de la formation
Hadoop : analytics:

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