Все курсы

GRAS: Графовые алгоритмы в Apache Spark

Практический курс «Графовые алгоритмы в Apache Spark»

Код курса Даты начала курса Стоимость обучения Длительность обучения Формат обучения
GRAS
16 мая 2024
08 августа 2024
07 ноября 2024
48 000 руб. 16 ак.часов Дистанционный
Регистрация

Аудитория

2-дневный практический курс для разработчиков Apache Spark, дата инженеров и аналитиков данных, Data Scientist’ов и других специалистов Big Data, которые используют или планируют использовать Spark для решения задач графовой обработки данных.

О курсе

Практический курс по Спарк рассчитан на разработчиков Big Data, дата инженеров и аналитиков данных, Data Scientist’ов и других специалистов по большим данным, которые хотят получить опыт настройки и использования Apache Spark Graphframe. На этом курсе вы изучите предоставляемые фреймворком Spark возможности графовой обработки данных, графовых алгоритмов, представления информации в графовом виде, а также парадигму Pregel.

В качестве прикладных примеров рассматриваются реальные бизнес-кейсы:

  • формирование списка интересов потребителя для точной сегментации целевой аудитории;
  • определение круга знакомых пропавшего человека;
  • выявление подозрительных схем финансовых транзакций;
  • рекомендательные и антифрод-системы;
  • поиск мошеннических схем в страховании;
  • оптимизация транспортных маршрутов.

Соотношение теории к практике 50/50

Предварительная подготовка

  • Опыт работы в Unix/SQL;
  • Знания в объеме, аналогичном курсу Core Spark
  • Начальный опыт программирования (Python/Java);
  • Начальный опыт в экосистеме Hadoop

Программа курса «Графовые алгоритмы в Apache Spark»

1. Введение в графовую модель

  • Понятие графа, его реализация
  • Графовые алгоритмы и задачи.

2. Графовая обработка в Apache Spark

  • Текущий статус поддержки графовых вычислений в Spark
  • Основная абстракция Graphframe и работа с ней
  • Представление графа в Spark Graphframe
  • Основные атрибуты и методы.

3. Графовые алгоритмы в Apache Spark

  • Реализованные графовые алгоритмы
  • Применение для решения практических задач

4. Pregel и его применение

  • Парадигма Pregel и ее история
  • Реализация в Spark
  • Применение для решения практических задач

Кто проводит курс

prepod-mihail-korolev.jpg
Преподаватель Школы Больших Данных

Королев Михаил

МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва, 1992)
Профессиональные компетенции:

География наших клиентов

  • Москва
  • Санкт-Петербург
  • Нижний Новгород
  • Екатеринбург
  • Казань
  • Краснодар
  • Красноярск
  • Перьм
  • Челябинск
  • Новосибирск
  • Томск
  • Тверь
  • Саратов
  • Самара
  • Ростов-на-Дону
  • Хабаровск
  • Волгоград
  • Калуга
  • Якутск
  • Севастополь
  • Тольяти
  • Владивоссток
  • Тюмень
  • Южно-Сахалинск
  • Уфа
  • Ставрополь
  • Минск
  • Алматы
  • Астана
  • Ташкент
  • Душанбе
  • Бешкек

Программа курса «GRAS: Графовые алгоритмы в Apache Spark»

Скачать программу курса «Графовые алгоритмы в Apache Spark» в формате pdf

Укажите e-mail, на который будет оправлена ссылка для скачивания файла:

Если у Вас остались вопросы Вы можете позвонить к нам по телефону +7 (495) 414-11-21  или заполнить форму обратной связи на сайте.
Я даю свое согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь с политикой конфиденциальности.
Поиск по сайту