Trwają zapisy do grupy

Szkolenie: Apache Spark z wykorzystaniem języka Python

Szkolenie Apache Spark z Python to praktyczny kurs Big Data, który uczy analizy i przetwarzania dużych zbiorów danych z wykorzystaniem Spark, RDD, DataFrame, Spark SQL oraz integracji z ekosystemem Hadoop

  • Trenerzy praktycy
  • Kameralne grupy

Czas trwania szkolenia:2 dni (16h)

Poziom zaawansowania:

Kod kursu:BIGDATA/PYSPARK

big-dataapache-sparkprzetwarzanie-danychpyspark

Dostępne terminy szkolenia

  • Termin
  • Trener
  • Cena
  • Lokalizacja
  • Zapis

Termin:

11 czerwca - 12 czerwca
Trwają zapisy na szkolenieTrwają zapisy na szkolenie
Dostępne w Bazie Usług RozwojowychDostępne w Bazie Usług Rozwojowych

Trener:

Trener-Sages

Cena:

2565 PLN netto
Dowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktuDowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktu
+23% VAT

Lokalizacja:

Zdalne
Zdalne
Zapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatuZapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatu

Termin:

31 sierpnia - 1 września
Trwają zapisy na szkolenieTrwają zapisy na szkolenie

Trener:

Krzysztof Jankiewicz

Cena:

2565 PLN netto
Dowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktuDowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktu
+23% VAT

Lokalizacja:

Zdalne
Zdalne
Zapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatuZapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatu

Termin:

19 października - 20 października
Trwają zapisy na szkolenieTrwają zapisy na szkolenie

Trener:

Krzysztof Jankiewicz

Cena:

2565 PLN netto
Dowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktuDowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktu
+23% VAT

Lokalizacja:

Zdalne
Zdalne
Zapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatuZapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatu

Termin:

30 listopada - 1 grudnia
Trwają zapisy na szkolenieTrwają zapisy na szkolenie

Trener:

Krzysztof Jankiewicz

Cena:

2565 PLN netto
Dowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktuDowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktu
+23% VAT

Lokalizacja:

Zdalne
Zdalne
Zapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatuZapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatu

Forma szkolenia

Interesuje Cię szkolenie stacjonarne?

Powiadom o kolejnych terminach

Interesuje Cię szkolenie w innym terminie?

Apache Spark z wykorzystaniem języka Python

Cele szkolenia

  • Szkolenie przygotowuje do samodzielnego przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych z użyciem Apache Spark w języku Python

  • Szkolenie uczy wykorzystywania API Spark Core, Spark SQL oraz narzędzi do pracy z danymi w środowisku rozproszonym

  • Szkolenie rozwija umiejętność projektowania i optymalizacji procesów ETL oraz analitycznych w ekosystemie Big Data


Dla kogo?

  • Analitycy danych i programiści Python realizujący projekty związane z przetwarzaniem dużych zbiorów danych

  • Specjaliści IT posiadający podstawową znajomość Pythona i SQL, chcący rozwinąć kompetencje w zakresie Big Data i Spark

  • Osoby pracujące z danymi w środowiskach rozproszonych, zainteresowane automatyzacją i optymalizacją procesów analitycznych


Efekty kształcenia

  • Uczestnik analizuje i przetwarza duże wolumeny danych z użyciem Apache Spark

  • Uczestnik projektuje i implementuje procesy ETL w środowisku rozproszonym

  • Uczestnik wykorzystuje API Spark Core i Spark SQL do pracy z danymi

  • Uczestnik optymalizuje zapytania i operacje na danych w Spark

  • Uczestnik integruje Spark z innymi narzędziami ekosystemu Big Data

  • Uczestnik testuje i weryfikuje poprawność przetwarzania danych


Wymagania


W cenie otrzymasz:

  • Materiały szkoleniowe

  • Certyfikat ukończenia szkolenia

  • W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki

Program szkolenia

Pobierz program w PDF
  • Autorem szkolenia jest Krzysztof Jankiewicz

    Konsultant IT i wykładowca akademicki. Specjalista w zakresie ogólnie rozumianego przetwarzania danych. Począwszy od relacyjnych systemów baz danych, poprzez architekturę, utrzymanie i wykorzystywanie hurtowni danych, bazy danych NoSQL, systemy danych przestrzennych, po narzędzia i platformy Big Data. Od samego początku pracy zawodowej stara się jako konsultant znajdować czas na kontakty przemysłem, gdzie swoją wiedzę może konfrontować i rozwijać w oparciu o rzeczywiste przypadki. Począwszy od…

Wybrane opinie

Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi

4.8
Ocena pochodzi ze średniej ocen Sages w serwisie Google i nie jest weryfikowanaŚrednia ocen Sages w serwisie Google Ocena pochodzi ze średniej ocen Sages w serwisie Google i nie jest weryfikowana
  • 4.11.2025

    Uczestnik szkoleniaApache Spark z wykorzystaniem języka Python

    Szymon Chrobot

    Fantastyczne przekazanie wartościowej treści

  • 17.12.2024

    Uczestnik szkoleniaApache Spark z wykorzystaniem języka Python

    Kinga Wadowska

    trener bardzo przygotowany do tematu, fajne materiały, dobra proporcja teorii do praktyki :) plus coś co bardzo lubię, dobry humor.

  • 3.12.2024

    Uczestnik szkoleniaApache Spark z wykorzystaniem języka Python

    Bardzo dużo fajnego materiału i praktyki

  • 26.11.2024

    Uczestnik szkoleniaApache Spark z wykorzystaniem języka Python

    Magdalena Nowakowska, PKO Bank Polski SA

    rozwinięta część warsztatowa, dużo omawiania kodu

  • 19.11.2024

    Uczestnik szkoleniaApache Spark z wykorzystaniem języka Python

    Było dużo praktyki

  • 19.11.2024

    Uczestnik szkoleniaApache Spark z wykorzystaniem języka Python

    Paweł Płoskonka

    Pokazane zostały od początku do końca praca z Apache Spark, co pozwala na kontynuowanie samodzielnej nauki

  • 19.11.2024

    Uczestnik szkoleniaApache Spark z wykorzystaniem języka Python

    Aleksy Jezierski

    Prowadzący pokazywał ciekawe funkcjonalności samego Sparka, dodatkowo było dużo rzeczy praktycznych, a nie samego gadania. Dla mnie osobiście w części warsztatowej było czasami za szybko, ale na codzień nie programuję w Pythonie - stąd pewnie te problemy.

Więcej opinii