Erfurt

NobleProg Erfurt, Otto-Schwade-Strasse 8, Erfurt, germany, 99085

Überblick 

Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Otto-Schwade-Strasse 8 in Erfurt. Unsere großzügigen Schulungsräume befinden sich östlich der Erfurter Altstadt, und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.

Anfahrt 

Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten sind gut über die Autobahn A71 und Bundesstrasse B7 zu erreichen. Sollten Sie per Zug anreisen, ist es auch zum Hauptbahnhof Erfurt mit seinen guten ICE-Anbindungen nicht weit.  

Parkplätze 

Rund um unsere Schulungsräume gibt es in den umliegenden Straßen Parkmöglichkeiten.

Lokale Infrastruktur 

Im Bereich der fussläufig erreichbaren Altstadt gibt es zahlreiche Restaurants und Hotels und als thüringer Landeshauptstadt hat Erfurt viel zu bieten.

Unterkategorien (3)

GraphX

GraphX
Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib
PySpark

PySpark

Erkunden Sie unsere Kurse

Big Data Analytics with Google Colab and Apache Spark

 14 Stunden
Diese Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Ingenieure, die Google Colab und Apache Spark für die Verarbeitung und Analyse von Big Data nutzen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
  • Eine Big-Data-Umgebung mit Google Colab und Spark einzurichten.
  • Große Datenmengen mit Apache Spark effizient zu verarbeiten und zu analysieren.
  • Big Data in einer kollaborativen Umgebung zu visualisieren.
  • Apache Spark mit Cloud-basierten Tools zu integrieren.
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Python, Spark, and Hadoop for Big Data

 21 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die Spark, Hadoop und Python verwenden und integrieren möchten, um große und komplexe Datensätze zu verarbeiten, zu analysieren und zu transformieren. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
  • die notwendige Umgebung einzurichten, um mit der Verarbeitung von Big Data mit Spark, Hadoop und Python zu beginnen.
  • die Funktionen, Kernkomponenten und Architektur von Spark und Hadoop zu verstehen.
  • Lernen, wie man Spark, Hadoop und Python für die Verarbeitung von Big Data integriert.
  • Erkunden Sie die Werkzeuge im Spark-Ökosystem (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka und Flume).
  • Erstellen Sie Empfehlungssysteme mit kollaborativer Filterung ähnlich wie bei Netflix, YouTube, Amazon, Spotify und Google.
  • Apache Mahout zur Skalierung von maschinellen Lernalgorithmen verwenden.
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Administration of Apache Spark

 35 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene Systemadministratoren, die Spark-Cluster einsetzen, warten und optimieren möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
  • Installieren und konfigurieren Sie Apache Spark in verschiedenen Umgebungen.
  • Cluster-Ressourcen zu verwalten und Spark-Anwendungen zu überwachen.
  • Die Leistung von Spark-Clustern zu optimieren.
  • Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren und Hochverfügbarkeit zu gewährleisten.
  • Allgemeine Spark-Probleme zu debuggen und zu beheben.
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Python and Spark for Big Data (PySpark)

 21 Stunden
In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung in Erfurt lernen die Teilnehmer anhand praktischer Übungen, wie sie Python und Spark gemeinsam zur Analyse von Big Data einsetzen können. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Lernen, wie man Spark mit Python verwendet, um Big Data zu analysieren.
  • An Übungen arbeiten, die reale Fälle nachahmen.
  • Verschiedene Tools und Techniken für die Big-Data-Analyse mit PySpark verwenden.
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Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

 21 Stunden
Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die KI verstehen und in ihre Anwendungen implementieren wollen. Besonderes Augenmerk wird auf Datenanalyse, verteilte KI und natürliche Sprachverarbeitung gelegt.
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Big Data Analytics in Health

 21 Stunden
Bei der Big-Data-Analyse werden große Mengen unterschiedlicher Datensätze untersucht, um Korrelationen, verborgene Muster und andere nützliche Erkenntnisse aufzudecken. Die Gesundheitsbranche verfügt über riesige Mengen komplexer heterogener medizinischer und klinischer Daten. Die Anwendung von Big-Data-Analysen auf Gesundheitsdaten bietet ein großes Potenzial für die Gewinnung von Erkenntnissen zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung. Die enorme Anzahl dieser Datensätze ist jedoch eine große Herausforderung für Analysen und praktische Anwendungen in einem klinischen Umfeld. In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training (Remote) lernen die Teilnehmer, wie Big-Data-Analysen im Gesundheitsbereich durchgeführt werden, während sie eine Reihe von praktischen Live-Laborübungen absolvieren. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
  • Installieren und konfigurieren Sie Big Data-Analysetools wie Hadoop MapReduce und Spark
  • Verstehen Sie die Eigenschaften von medizinischen Daten
  • Wenden Sie Big-Data-Techniken an, um mit medizinischen Daten umzugehen
  • Studieren Sie Big-Data-Systeme und -Algorithmen im Kontext von Gesundheitsanwendungen
Publikum
  • Entwickler
  • Data Scientists
Format des Kurses
  • Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben.
Hinweis
  • Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
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Introduction to Graph Computing

 28 Stunden
In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung in Erfurt lernen die Teilnehmer die Technologieangebote und Implementierungsansätze für die Verarbeitung von Graphdaten kennen. Ziel ist es, Objekte der realen Welt, ihre Eigenschaften und Beziehungen zu identifizieren, diese Beziehungen zu modellieren und sie als Daten mit einem Graph Computing (auch bekannt als Graph Analytics) Ansatz zu verarbeiten. Wir beginnen mit einem breiten Überblick und konzentrieren uns auf spezifische Tools, während wir eine Reihe von Fallstudien, praktischen Übungen und Live-Einsätzen durchführen. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein
  • Verstehen, wie Graphdaten persistiert und durchlaufen werden.
  • das beste Framework für eine bestimmte Aufgabe auszuwählen (von Graphdatenbanken bis hin zu Stapelverarbeitungs-Frameworks).
  • Implementierung von Hadoop, Spark, GraphX und Pregel, um Graphenberechnungen auf vielen Rechnern parallel durchzuführen.
  • Big-Data-Probleme aus der realen Welt in Form von Graphen, Prozessen und Traversalen zu betrachten.
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Hadoop and Spark for Administrators

 35 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren, die lernen möchten, wie sie Hadoop Cluster in ihrem Unternehmen einrichten, einsetzen und verwalten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Installation und Konfiguration von Apache Hadoop.
  • Die vier Hauptkomponenten des Hadoop-Ökosystems verstehen: HDFS, MapReduce, YARN und Hadoop Common.
  • Das Hadoop Distributed File System (HDFS) zur Skalierung eines Clusters auf Hunderte oder Tausende von Knoten verwenden.
  • HDFS als Speichermaschine für lokale Spark-Implementierungen einrichten.
  • Einrichten von Spark für den Zugriff auf alternative Speicherlösungen wie Amazon S3 und NoSQL-Datenbanksysteme wie Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike usw.
  • Ausführen von administrativen Aufgaben wie Bereitstellung, Verwaltung, Überwachung und Sicherung eines Apache Hadoop-Clusters.
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Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators

 21 Stunden
Diese Live-Schulung mit Kursleiter in Erfurt (online oder vor Ort) führt die Teilnehmer in die Hortonworks Data Platform (HDP) ein und begleitet sie durch den Einsatz der Spark + Hadoop Lösung. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Hortonworks verwenden, um Hadoop in großem Maßstab zuverlässig auszuführen.
  • Die Sicherheits-, Governance- und Betriebsfunktionen von Hadoop mit den agilen analytischen Workflows von Spark zu vereinen.
  • Verwenden Sie Hortonworks, um jede Komponente in einem Spark-Projekt zu untersuchen, zu validieren, zu zertifizieren und zu unterstützen.
  • Verarbeiten Sie verschiedene Datentypen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten sowie Daten in Bewegung und im Ruhezustand.
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A Practical Introduction to Stream Processing

 21 Stunden
In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung (vor Ort oder per Fernzugriff) lernen die Teilnehmer, wie sie verschiedene Stream Processing Frameworks mit bestehenden Big-Data-Speichersystemen und zugehörigen Softwareanwendungen und Microservices einrichten und integrieren können. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Installieren und Konfigurieren verschiedener Stream Processing Frameworks, wie Spark Streaming und Kafka Streaming.
  • Das am besten geeignete Framework für die jeweilige Aufgabe verstehen und auswählen.
  • Daten kontinuierlich, gleichzeitig und Datensatz für Datensatz verarbeiten.
  • Lösungen mit bestehenden Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes usw. integrieren Stream Processing.
  • Integrieren Sie die am besten geeignete Stream-Processing-Bibliothek in Unternehmensanwendungen und Microservices.
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SMACK Stack for Data Science

 14 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die den SMACK-Stack zum Aufbau von Datenverarbeitungsplattformen für Big-Data-Lösungen nutzen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Implementierung einer Datenpipeline-Architektur zur Verarbeitung von Big Data.
  • Entwickeln einer Cluster-Infrastruktur mit Apache Mesos und Docker.
  • Daten mit Spark und Scala analysieren.
  • Verwaltung unstrukturierter Daten mit Apache Cassandra.
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Apache Spark Fundamentals

 21 Stunden
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die ein System für die Verarbeitung sehr großer Datenmengen einrichten und einsetzen möchten Apache Spark. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Installieren und konfigurieren Sie Apache Spark.
  • Schnelle Verarbeitung und Analyse von sehr großen Datensätzen.
  • Den Unterschied zwischen Apache Spark und Hadoop MapReduce verstehen und wissen, wann man was verwenden sollte.
  • Integrieren Sie Apache Spark mit anderen Tools für maschinelles Lernen.
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Apache Spark in the Cloud

 21 Stunden
Apache Spark Lernkurve von Apache Spark nimmt zu Beginn langsam zu, es erfordert viel Mühe, um die erste Rendite zu erzielen. Dieser Kurs zielt darauf ab, durch den ersten schwierigen Teil zu springen. Nach dem Besuch dieses Kurses werden die Teilnehmer die Grundlagen von Apache Spark verstehen, RDD klar von DataFrame unterscheiden, Python und Scala API erlernen, Ausführende und Aufgaben verstehen usw. Auch nach den bewährten Methoden konzentriert sich dieser Kurs stark auf Cloud-Bereitstellung, Databricks und AWS. Die Schüler werden auch die Unterschiede zwischen AWS EMR und AWS Glue, einem der neuesten Spark-Services von AWS, verstehen. PUBLIKUM: Dateningenieur, DevOps , Datenwissenschaftler
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Spark for Developers

 21 Stunden
ZIELSETZUNG: Dieser Kurs wird Apache Spark vorstellen. Die Schüler lernen, wie Spark in das Big Data Ökosystem passt und wie Spark für die Datenanalyse verwendet wird. Der Kurs behandelt die Spark-Shell für die interaktive Datenanalyse, Spark-Interna, Spark-APIs, Spark- SQL , Spark-Streaming sowie maschinelles Lernen und graphX. PUBLIKUM: Entwickler / Datenanalysten
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Scaling Data Pipelines with Spark NLP

 14 Stunden
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die Spark NLP, das auf Apache Spark aufbaut, zur Entwicklung, Implementierung und Skalierung von Modellen und Pipelines für die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen möchten. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit dem Aufbau von NLP-Pipelines mit Spark NLP zu beginnen.
  • die Funktionen, die Architektur und die Vorteile der Verwendung von Spark NLP zu verstehen.
  • die in Spark NLP verfügbaren vortrainierten Modelle zur Implementierung von Textverarbeitung zu verwenden.
  • Lernen Sie, wie Sie Spark NLP-Modelle für produktionsreife Projekte erstellen, trainieren und skalieren können.
  • Anwendung von Klassifizierung, Inferenz und Sentiment-Analyse auf reale Anwendungsfälle (klinische Daten, Einblicke in das Kundenverhalten usw.).
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Apache Spark SQL

 7 Stunden
Spark SQL ist das Modul von Apache Spark zum Arbeiten mit strukturierten und unstrukturierten Daten. Spark SQL bietet Informationen zur Struktur der Daten sowie zur ausgeführten Berechnung. Mit diesen Informationen können Optimierungen durchgeführt werden. Zwei häufige Verwendungen von Spark SQL sind:
- um SQL Abfragen auszuführen.
- um Daten aus einer vorhandenen Hive Installation zu lesen. In diesem vom Kursleiter durchgeführten Live-Training (vor Ort oder remote) lernen die Teilnehmer, wie verschiedene Arten von Datensätzen mit Spark SQL analysiert werden. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
  • Installieren und konfigurieren Sie Spark SQL .
  • Führen Sie eine Datenanalyse mit Spark SQL .
  • Abfragen von Datensätzen in verschiedenen Formaten.
  • Daten visualisieren und Ergebnisse abfragen.
Format des Kurses
  • Interaktiver Vortrag und Diskussion.
  • Viele Übungen und Übungen.
  • Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
  • Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
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Apache Spark MLlib

 35 Stunden
MLlib ist die ML-Bibliothek (Machine Learning) von Spark. Ziel ist es, praktisches maschinelles Lernen skalierbar und einfach zu machen. Es besteht aus allgemeinen Lernalgorithmen und Dienstprogrammen, einschließlich Klassifizierung, Regression, Clustering, kollaborativer Filterung, Dimensionsreduzierung sowie Optimierungsprimitiven auf niedrigerer Ebene und Pipeline-APIs auf höherer Ebene. Es teilt sich in zwei Pakete:
  • spark.mllib enthält die ursprüngliche API, die auf RDDs basiert.
  • spark.ml bietet eine API auf höherer Ebene, die auf DataFrames zum Erstellen von ML-Pipelines basiert.
Publikum Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Entwickler, die eine integrierte Maschinenbibliothek für Apache Spark
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Last Updated:

Erfahrungsberichte (9)

Viele praktische Beispiele, verschiedene Wege, das gleiche Problem anzugehen, und manchmal nicht so offensichtliche Tricks, wie man die aktuelle Lösung verbessern kann

Rafal - Nordea

Kurs - Apache Spark MLlib

Maschinelle Übersetzung

Die Live-Beispiele

Ahmet Bolat - Accenture Industrial SS

Kurs - Python, Spark, and Hadoop for Big Data

Maschinelle Übersetzung

sehr interaktiv...

Richard Langford

Kurs - SMACK Stack for Data Science

Maschinelle Übersetzung

Genügend praktische Umsetzung, der Trainer ist kompetent

Chris Tan

Kurs - A Practical Introduction to Stream Processing

Maschinelle Übersetzung

Lernen Sie Spark Streaming, Databricks und AWS Redshift kennen

Lim Meng Tee - Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.

Kurs - Apache Spark in the Cloud

Maschinelle Übersetzung

practice tasks

Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Kurs - Python and Spark for Big Data (PySpark)

Die VM, die mir sehr gut gefallen hat Der Lehrer war sehr kenntnisreich sowohl zum Thema als auch zu anderen Themen, er war sehr nett und freundlich Mir hat die Einrichtung in Dubai sehr gut gefallen.

Safar Alqahtani - Elm Information Security

Kurs - Big Data Analytics in Health

Maschinelle Übersetzung

This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.

Laura Kahn

Kurs - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

Maschinelle Übersetzung

Richard is very calm and methodical, with an analytic insight - exactly the qualities needed to present this sort of course.

Kieran Mac Kenna

Kurs - Spark for Developers

Maschinelle Übersetzung

Kommende Kurse

Python and Spark for Big Data (PySpark)

2025-05-26 09:30
21 Stunden
Erfurt
5928 EUR (Online)
6528 EUR (Schulungsraum)

Big Data Analytics in Health

2025-06-09 09:30
21 Stunden
Erfurt
5208 EUR (Online)
5808 EUR (Schulungsraum)

Introduction to Graph Computing

2025-06-23 09:30
28 Stunden
Erfurt
6944 EUR (Online)
7744 EUR (Schulungsraum)

Introduction to Graph Computing

2025-07-07 09:30
28 Stunden
Erfurt
6944 EUR (Online)
7744 EUR (Schulungsraum)

Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators

2025-07-21 09:30
21 Stunden
Erfurt
5208 EUR (Online)
5808 EUR (Schulungsraum)

Andere Regionen in Deutschland

Andere Länder

Diese Kurse sind auch in anderen Ländern verfügbar

Beratung

Apache Spark Beratung
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