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DESCRIPTION:Scale up your computations to scale up your insights\nKurzbesch
 reibung:Das Handhaben von Big Data benötigt einerseits analytische Fähigke
 iten\, etwa aus dem Bereich des Maschinellen Lernens\, andererseits benöti
 gt der Umgang mit großen Datenmengen spezielle Tools sowie konzeptionelles
  Verständnis aus dem Bereich des parallelen und verteilten Rechnens. Diese
 r Workshop beschäftigt sich mit dem Umgang von großen Datenmengen von der 
 Akquirierung etwa aus einer Datenbank\, dateibasierten Quellen (JSON\, XML
  etc.) bis zur Auswertung der Daten. Der Fokus ist die Toolchain als auch 
 das konzeptionelle Verständnis dieser\, wie etwa des Apache Hadoop Ecosyst
 ems mit darauf aufbauenden Tools wie Hive und Spark. Themen wie Streaming 
 und Echtzeitanalyse von großen Datenmengen werden ebenfalls behandelt.\nLe
 rninhalte:Es werden die Grundlagen zur Verarbeitung großer Datenmengen mit
 tels parallelem und verteilten Rechnens auf Clustern (Computernetzwerken) 
 vermittelt. Dies erlaubt die nachfolgende Behandlung des Apache Hadoop Eco
 systems wie Hadoop MapReduce\, YARN\, HDFS und Tools wie Spark\, Cassandra
 \, HBASE\, Mahout und Spark. Anwendungsbeispiele fokussieren jedoch auf di
 e Datenverarbeitung mittels Spark als auch Hive.\nLernziele:Nach Abschluss
  dieser Kurses können Teilnehmende grosse Datenmengen mittels Tools wie Sp
 ark\, Hive und Mahout analysieren. Sie verstehen auch fundamentale Limitat
 ionen\, zB. im Bereich Performance\, Zuverlässigkeit als auch Möglichkeite
 n zum parallelen Verarbeiten von grossen Datenmengen auf Clustern.\nZielgr
 uppe:Der Kurs richtet sich an Personen\, welche im Bereich Dataanalyse tät
 ig sind. Die Teilnehmer sollten:- Grundlagen der Datenanalyse beherrschen-
  Programmiergrundlagen beherrschen (idealerweise Python)\nAgenda:Es besteh
 t die Möglichkeit\, dass Themen auf Wunsch angepasst werden.\n1. Tag\, 13:
 00 Uhr - 17:00 Uhr:Grundlagen der verteilten Datenanalyse\, des Streamproc
 essings und der funktionalen ProgrammierungAufbau des Hadoop Ecosystems (H
 DFS\, Yarn und MapReduce)Grundlagen Spark\n2. Tag\, 09:00 Uhr - 17:30 Uhr:
 Überblick über Technologien zum Speichern und Analyse von Daten\, insbeson
 dere Streams\, Deep Learning via Tensorflow (and Spark) on ClustersArchite
 kturübersicht:- Spark auf Hadoop\, Kubernetes oder StandaloneData Manageme
 nt auf Big Data Plattformen:- Persistenzformate (Parquet\, ORC\, Hive\, HB
 ase\, etc.)- ETL/Data Preparation with SparkSQLPredictive Analytics:- Spar
 k MLlib- SparkR\, PySpark\, ArrowStreaming Analytics:- Spark Streaming vs 
 Spark Structured Streaming- Integration mit SparkR und PySpark\nTermin:14.
 3.2019 von 13-17:0015.3.2019 von 9-17:30\nTeilnehmeranzahl:Die Mindestteil
 nehmerzahl liegt bei 7 Teilnehmern.\nTeilnahmegebührCHF 1'250\nAnmeldungen
 :Bitte bis 4. März 2019\nWeitere Informationen zur Anmeldung und zur Veran
 staltung finden Sie hier. http://bomi40.eu/de/service-kompetenz/veranstalt
 ungen/ort/event/1349-workshop-big-data-processing
DTSTART:20190314T120000Z
DTEND:20190315T163000Z
LOCATION:Universität Liechtenstein\, Vaduz (Fürst-Franz-Josef-Strasse\, 949
 0 Vaduz\, Liechtenstein)
SUMMARY:Workshop Big Data Processing
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 rkshop-big-data-processing
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