Implementing Predictive Solutions with Spark in HDInsight

Academy
Digicomp
Kurzbeschreibung
Erfahren Sie, wie Sie Spark in Microsoft Azure HDInsight verwenden, um Predictive Analytics und Machine Learning-Lösungen zu erstellen.
Kursarten
Kurs/Seminar
Fachbereiche

Informatik, Microsoft Professional, Microsoft Windows

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Kursinhalt

Sind Sie bereit für Big Data Science? In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Predictive Analytics-Lösungen für Big Data mit Apache Spark in Microsoft Azure HDInsight implementieren. Lernen Sie, wie Sie mit Scala oder Python mit Spark ML (der Machine Learning Library in Spark) Daten bereinigen und transformieren und Machine Learning-Modelle erstellen können.

Hinweis: Um die praktischen Elemente in diesem Kurs abzuschliessen, benötigen Sie ein Azure-Abonnement und einen Windows-Clientcomputer. Sie können sich für ein kostenloses Azure-Probeabonnement anmelden (eine gültige Kreditkarte ist für die Überprüfung erforderlich, Ihnen werden jedoch keine Azure-Dienste in Rechnung gestellt). Beachten Sie, dass die kostenlose Testversion nicht in allen Regionen verfügbar ist.

In diesem Kurspaket stellen Sie sich Ihr individuelles Lernerlebnis Ihren Bedürfnissen entsprechend zusammen. Vom kompletten Selbststudium bis hin zum umfassenden All-in-Class-Training ist alles möglich. «Learning as a Service» im Überblick

Alle Optionen stützen sich auf das offizielle Microsoft-MOOC-Training Implementing Predictive Solutions with Spark in HDInsight (DAT202.3x)

Wählen Sie aus folgenden 3 Optionen, um sich Ihr individuelles Lernerlebnis zusammenzustellen:

  1. Option: All in Class – Implementing Predictive Solutions with Spark in HDInsight (CHF 1'900.–)
    • Keine Vorbereitung erforderlich
    • 1. Tag: In Class-Fundamentals 
      • Ein Digicomp-Big Data-MCT-Experte vermittelt Ihnen die Basiskenntnisse und Sie lösen erste praktische Übungen zum gesamten Themenumfang. Sie verschaffen sich einen guten Gesamtüberblick und sind bereit für den Best Practice-Teil des Trainings.
    • 2. Tag: In Class-Best Practice 
      • Dieser Teil des Trainings ist geprägt von Hands-On-Labs, die zusammen mit dem Best Practice-Wissen des Digicomp-Big Data-MCT-Experten zu einem einzigartigen Lernerlebnis verschmelzen. Neben den klassischen MOC-Labs lösen Sie im Training auch passend zur jeweiligen Thematik die Graded-MOOC-Labs, die Ihr Lernerlebins noch vervollständigen.
      • Sie lösen alle Graded Labs mit Experten-Unterstützung, erreichen einen Final Score von +70% und erhalten Ihr offizielles digitales Microsoft MOOC-Zertifikat
  2. Option: Best Practice – Implementing Predictive Solutions with Spark in HDInsight (CHF 990.–)
    • Vor dem Kurs: Selbststudium mit den Video-Trainings
    • In Class-Best Practice (1 Tag)
      • Dieser Teil des Trainings ist geprägt von Hands-On-Labs, die zusammen mit dem Best Practice-Wissen des Digicomp-Big Data-MCT-Experten zu einem einzigartigen Lernerlebnis verschmelzen. Neben den klassischen MOC-Labs lösen Sie im Training auch passend zur jeweiligen Thematik die Graded-MOOC-Labs, die Ihr Lernerlebins noch vervollständigen.
      • Sie lösen alle Graded Labs mit Experten-Unterstützung, erreichen einen Final Score von +70% und erhalten Ihr offizielles digitales Microsoft MOOC-Zertifikat
  3. Option: Guided MOOC – Implementing Predictive Solutions with Spark in HDInsight (CHF 590.–)
    • Selbststudium mit den Video-Trainings und All Practice mit den Ungraded und Graded Labs
    • Virtuelle 1:1-Expert-Q&A-Session (2 Stunden)
      • Zur Klärung spezifischer Fragen zur Thematik mit einem Big Data-MCT-Experten
    • Zertifizierung und technischer Support
      • Sie erhalten 3 Microsoft Exam-Vouchers zum offiziellen Microsoft MOOC-Zertifikat
      • Sie erhalten technischen Support von Digicomp
Kursziele
  • Untersuchung von Daten mit Spark und Vorbereitung auf die Modellierung
  • Erstellen überwachter Modelle zum Machine Learning
  • Bewerten und Optimieren von Modellen
  • Erstellen von Empfehlungen und unbeaufsichtigte maschinelle Lernmodelle
Zielpublikum
Dieser Kurs richtet sich an IT-Professionals, Entwickler oder technisch versierte PowerUser.
Anforderungen

Flexibilität: Bis zwei Wochen vor dem All in Class-Schulungstermin können Sie kostenfrei zwischen den einzelnen Schulungsformen wechseln. Starten Sie noch heute Ihr Lernerlebnis und finden Sie die Lernform, die für Sie am besten passt.

So finden Sie die passende Lernform – «Learning as a Service»

All in Class-Training: Sie schätzen moderne Lerninhalte und praxisnahe Labs mit Best-Practice-Ansatz. Sie sind allerdings nicht der Video-Lerntyp, sondern lernen besser in der Gruppe mit einem Digicomp Cloud-MCT-Experten. Ein Rundum-Service und eine umfassende Betreuung sind Ihnen wichtig. Sie wollen Ihr Lernziel fokussiert erreichen und direkt vor Ort mit einem Zertifikat abschliessen.

Best Practice-Training: Sie schätzen die Kombination aus individuellem Lernen und Hands-on-Best-Practice von unseren Cloud-Experten. Flexibilität und eine umfassende Betreuung sind Ihnen wichtig. Sie wollen Ihr Lernziel effizient erreichen und direkt vor Ort mit einem Zertifikat abschliessen.

Microsoft MOOC-Online-Video-Training: Das MOOC-Training besteht aus Videosequenzen (Theorievermittlung), Übungen und Übungstests (Ungraded Labs) sowie bewerteten Labs und Tests (Graded Labs). Die Labs dienen dem Praxistransfer und der Lernkontrolle. Alle Module bauen didaktisch aufeinander auf. Sie haben sowohl online als auch mobile Zugriff auf die Lektionen.

  • Videos: Die Videos sind in englischer Sprache und transkribiert (also ebenfalls als Text lesbar)
  • Ungraded Labs: Die Übungen und Übungstests dienen dazu, das erlernte Wissen zu festigen und praktisch abzustützen. Oft ist für die Übungen ein Computer nötig, weil Sie z.B. ein Office-Programm wie Excel verwenden müssen
  • Graded Labs: Während des Trainings gibt es Tests (in der Regel Multiple Choice), die in die Gesamtbewertung einfliessen, wie auch Übungen. Dabei sind die Übungen zum Teil auf Ihrem Client, zum Teil aber auch in Azure verfügbar. Für die Übungen in Azure benötigen Sie einen Azure-Account sowie Guthaben auf diesem Account.
Methodik

Flexibilität: Bis zwei Wochen vor dem All in Class-Schulungstermin können Sie kostenfrei zwischen den einzelnen Schulungsformen wechseln. Starten Sie noch heute Ihr Lernerlebnis und finden Sie die Lernform, die für Sie am besten passt.

So finden Sie die passende Lernform – «Learning as a Service»

All in Class-Training: Sie schätzen moderne Lerninhalte und praxisnahe Labs mit Best-Practice-Ansatz. Sie sind allerdings nicht der Video-Lerntyp, sondern lernen besser in der Gruppe mit einem Digicomp Cloud-MCT-Experten. Ein Rundum-Service und eine umfassende Betreuung sind Ihnen wichtig. Sie wollen Ihr Lernziel fokussiert erreichen und direkt vor Ort mit einem Zertifikat abschliessen.

Best Practice-Training: Sie schätzen die Kombination aus individuellem Lernen und Hands-on-Best-Practice von unseren Cloud-Experten. Flexibilität und eine umfassende Betreuung sind Ihnen wichtig. Sie wollen Ihr Lernziel effizient erreichen und direkt vor Ort mit einem Zertifikat abschliessen.

Microsoft MOOC-Online-Video-Training: Das MOOC-Training besteht aus Videosequenzen (Theorievermittlung), Übungen und Übungstests (Ungraded Labs) sowie bewerteten Labs und Tests (Graded Labs). Die Labs dienen dem Praxistransfer und der Lernkontrolle. Alle Module bauen didaktisch aufeinander auf. Sie haben sowohl online als auch mobile Zugriff auf die Lektionen.

  • Videos: Die Videos sind in englischer Sprache und transkribiert (also ebenfalls als Text lesbar)
  • Ungraded Labs: Die Übungen und Übungstests dienen dazu, das erlernte Wissen zu festigen und praktisch abzustützen. Oft ist für die Übungen ein Computer nötig, weil Sie z.B. ein Office-Programm wie Excel verwenden müssen
  • Graded Labs: Während des Trainings gibt es Tests (in der Regel Multiple Choice), die in die Gesamtbewertung einfliessen, wie auch Übungen. Dabei sind die Übungen zum Teil auf Ihrem Client, zum Teil aber auch in Azure verfügbar. Für die Übungen in Azure benötigen Sie einen Azure-Account sowie Guthaben auf diesem Account.
Kurssprache
Deutsch