Dobór odpowiednich modeli, technik i architektury.
| Tytuł | Podkategoria | Il. dni | |
|---|---|---|---|
|
BigData i Machine Learning - kompleksowe rozwiązanie oparte na Apache Spark
|
5 dni |
Szczegóły
|
|
|
Apache Kafka
|
2 dni |
Szczegóły
|
|
|
Przetwarzanie danych Big Data z wykorzystaniem Apache Spark
|
2 dni |
Szczegóły
|
|
|
Spark Streaming - przetwarzanie danych strumieniowych w czasie rzeczywistym
|
2 dni |
Szczegóły
|
|
|
Apache Avro - Dane i Struktura
|
1 dzień |
Szczegóły
|
|
|
Elasticsearch - architektura i zagadnienia zaawansowane
|
3 dni |
Szczegóły
|
|
|
Data Ops - Data Platform Engineering
|
3 dni |
Szczegóły
|
|
|
Rozwiązywanie problemów big data używając narzędzi z ekosystemu Hadoop
|
3 dni |
Szczegóły
|
|
|
Budowanie skalowalnych aplikacji low latency w oparciu o Hazelcast in memory data grid
|
2 dni |
Szczegóły
|
|
|
R dla analityków danych – od podstaw do interaktywnych wizualizacji
|
Analiza danych |
3 dni |
Szczegóły
|
|
Analiza danych z Power BI
|
Analiza danych |
2 dni |
Szczegóły
|
|
Pyspark i Jupyter - niezbędnik analityków i developerów Big Data
|
Analiza danych |
3 dni |
Szczegóły
|
|
Analiza wielowymiarowa
|
Analiza danych |
2 dni |
Szczegóły
|
|
Apache Spark i Hadoop dla analityków danych
|
Analiza danych |
3 dni |
Szczegóły
|
|
Analiza czynnikowa i analizy wielowymiarowe w środowisku Julia, segmentacja dużych liczb zmiennych.
|
Julia |
2 dni |
Szczegóły
|
|
Język Julia od podstaw - odkrywanie zależności miedzy zmiennymi w dużych zbiorach danych
|
Julia |
2 dni |
Szczegóły
|
|
Wprowadzenie do Pythona w przetwarzaniu i analizie danych
|
Python |
3 dni |
Szczegóły
|
|
Wprowadzenie do Pythona w uczeniu maszynowym
|
Python |
3 dni |
Szczegóły
|
|
Wprowadzenie do Pythona w przetwarzaniu języka naturalnego
|
Python |
3 dni |
Szczegóły
|
Wspólnie określimy gdzie jesteśmy i gdzie chcemy dojść poprzez: analizę potrzeb, określenie celów strategicznych, ankiety przed-szkoleniowe dla wszystkich uczestników i wywiad z liderami technicznymi.
Skontaktuj się z nami
