Guida ai Big Data con Spark 2. 0 e Python

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Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Metodologia

    Online

  • Ore di lezione

    8h

  • Inizio

    Scegli data

  • Invio di materiale didattico

    Sì

  • Servizio di consultazione

    Sì

  • Tutoraggio personalizzato

    Sì

  • Lezioni virtuali

    Sì

Se l’analisi di grossi quantitativi di dati sta diventando sempre di più una necessità, non solo nel campo del marketing, ma anche di settori come la medicina e la diagnostica, da alcuni anni ci si sta ponendo il problema di quali siano le metodologie migliori per trarre quanta più informazione utile possibile dai grandi dataset che possono essere reperiti in vari modi su internet (ad esempio nel caso di analisi di social media) o fanno parte del patrimonio di un’azienda.
Viviamo infatti nell’era dei cosiddetti “Big Data”. Questo termine, coniato attorno al 2001, nasce per indicare enormi dataset che possono essere analizzati per estrarre informazione finora difficilmente accessibile e difficilmente processabile da un solo computer, per quanto potente, ma per analizzare i quali è necessario utilizzare più computer connessi in qualche modo tra loro in maniera coordinata.
Di conseguenza, anche dal lato dell'organizzazione dei dati sono nati dei framework particolari per la gestione di queste grosse quantità di dati, il più recente dei quali è Spark.
Spark, come vedremo, può essere utilizzato con molti linguaggi di programmazione, tra i quali Python è uno dei più importanti e utilizzati.
Dopo una parte introduttiva sui Big Data e sui framework che sono stati nel corso degli ultimi anni per gestirli, ci occuperemo quindi di vari argomenti e implementazione di esempi di codice per ognuna di queste due librerie. In particolare vedremo come implementare i più comuni algoritmi di machine learning: regressione, Support Vector Machines, Alberi di decisione, metodi Ensemble e Kmeans, oltre alla manipolazione dati e al calcolo delle statistiche di base. Vedremo poi l'implementazione di un'analisi testi tramite pyspark, come impostare un sistema di raccomandazione, e alcuni cenni su regole di associazione e streaming.

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Profilo del corso


L'obiettivo finale è riuscire ad analizzare i Big Data tramite pyspark,Capire la nascita e l'evoluzione dei Big Data, a partire da Hadoop,Avere un panorama completo dei framework per i Big Data e della loro evoluzione,Capire l'evoluzione del framework Spark e dei suoi moduli,Impostare un ambiente di lavoro in locale e su Databricks,Importare e analizzare i dati tramite pyspark,Manipolazione dati e machine learning,Cenni di database SQL e NoSQL,Cenni di Spark Streaming

Conoscere le basi di Python e dell'analisi dati

Guida ai Big Data con Spark 2. 0 e Python

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Materie

  • SQL
  • Python
  • Framework
  • E-learning

Programma

Contenido del curso
Introduzione al corso
Come affrontare e risolvere i problemi più comuni
Come ottenere il rimborso del corso in caso di problemi
CODICE
Introduzione ai Big Data
Le 3 V
Hadoop e il suo ecosistema
Fasi dell'analisi e relative tecnologie
MapReduce vs Spark
Hadoop vs Spark
Introduzione a Spark
La transizione da Spark 1.0 a 2.0
Approfondimento sugli RDD
Modalità di esecuzione di Spark
Il local mode in Python
L'utilizzo dei sistemi distribuiti
Utilizzare Spark con Databricks
Strutture dati e astrazioni in Spark
Prime impostazioni dell'ambiente di lavoro
Funzioni di base e manipolazione dati sui DataFrame
Formati dati per il data mining
Importazione file in pyspark
Spark SQL
Data cleaning con pyspark
I database SQL
I database NoSQL
Il linguaggio SQL in pyspark
Introduzione al machine learning
Trasformare i dati
Metodi supervisionati
Metodi di regressione
Regressione lineare
Esempi di regressione con pyspark
Regressione Logistica
Esempi di regressione logistica con pyspark
Decision Trees
Esempi di Decision Trees con pyspark
Metodi Ensemble
Esempi di metodi ensemble con pyspark
Support Vector Machines
Esempi di Support Vector Machines con pyspark
Probabilità e metodi bayesiani
Esempi di Naive Bayes con pyspark
Metodi non supervisionati
Kmeans
Esempi di kmeans con pyspark
Introduzione ai sistemi di raccomandazione
Tipologie di sistemi di raccomandazione
I filtri collaborativi
I sistemi content based
Le distanze nei sistemi di raccomandazione
Esempi di filtri collaborativi con pyspark
Regole di associazione
Esempi di regole di associazione con pyspark
L'uso del machine learning nell'analisi dei testi
Natural Language Processing
Trattamento e pulizia dei dati
Vettorializzazione di un testo
Misurare la distanza tra due testi
TF-IDF
Tipi di strutture per l'analisi

Ulteriori informazioni

A chi è rivolto: Chi ha già conoscenze pregresse di analisi dati con Python e si trova ad analizzare dataset più grandi,Chi ha qualche conoscenza delle basi del machine learning
Cosa include il prezzo totale del corso?
Comunicazione diretta col docente, accesso a vita, ampliamenti e aggiornamenti inclusi, rimborso entro 30 giorni.

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