Videolernplan: Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure
Wenn Analysten und Data Scientists am Entwurf von neuen BI-Modellen oder -Berichten arbeiten, muss oft viel ausprobiert und immer wieder angepasst werden. Bei diesen und ähnlichen Szenarien für interaktive Datenabfragen schwächeln die meisten Big Data-Technologien.
Olivia Klose und Sascha Dittmann zeigen in dieser Session, wie man mit Apache Spark, einem Open Source Framework zur Datenverarbeitung, diese Lücke schließt. Dabei erklären sie anhand von Codebeispielen die wichtigsten Grundlagen dieser In-Memory-Technologie und zeigen mögliche Integrationswege mit dem Microsoft Stack auf.
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1. Schritt
(einer dieser Lerninhalte)-
Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (1.0) Was ist Apache Spark?
Video | Deutsch | Anspruch
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2. Schritt
(einer dieser Lerninhalte)-
Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (1.1) PPT: Was ist Apache Spark?
Video | Deutsch | Anspruch
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3. Schritt
(einer dieser Lerninhalte)-
Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (1.2) Microsoft Azure Management Portal
Video | Deutsch | Anspruch
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4. Schritt
(einer dieser Lerninhalte)-
Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (2.0) Spark Core
Video | Deutsch | Anspruch
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5. Schritt
(einer dieser Lerninhalte)-
Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (2.1) PPT: SparkCore
Video | Deutsch | Anspruch
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6. Schritt
(einer dieser Lerninhalte)-
Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (3.0)SparkSQL & Visualisierung
Video | Deutsch | Anspruch
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7. Schritt
(einer dieser Lerninhalte)-
Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (3.1) PPT: SparkSQL & Visualisierung
Video | Deutsch | Anspruch
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8. Schritt
(einer dieser Lerninhalte)-
Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (3.2) Chicago Crime Data
Video | Deutsch | Anspruch
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9. Schritt
(einer dieser Lerninhalte)-
Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (3.3) Power BI
Video | Deutsch | Anspruch
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10. Schritt
(einer dieser Lerninhalte)-
Interaktive Datenanalysen mit Apache Spark auf Microsoft Azure (3.4) Azure Storage Explorer
Video | Deutsch | Anspruch
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- Weiterführende Lerninhalte
- Classroom Schulung
- Big Data: Technologien, Strategien & Trends
- Eventverarbeitung und RealTime BI Überblick
- Big Data - Anwendungs-Szenarien und Implementierungs-Strategien
- Big Data - Hands On für Predictive Analytics
- Big Data - Hands On für RealTime Analytics
- Big Data - Hands On für Sentiment Analytics
- Big Data - Hands On für Data Analytics
- Big Data - Hands On für DWH Integration
- Big Data & Hadoop – Datentechnologien
- Big Data – NoSQL-Konzepte
- Big Data & Hadoop – SQL-basierter Zugriff
- Big Data & Microsoft BI HandsOn
- Hybrider Einsatz von Hadoop mit MongoDB
- Integration von Hadoop und klassischer DWH-Technologie Fortgeschrittenenkurs
- Big Data LAB für Ihr Proof of Concept
- MongoDB Administrator-Kurs
- Data Warehouse Lösung mit AWS
- Big Data Einstieg
- Big Data Architekturen - Überblick
- Big Data Governance - Überblick
- MongoDB für Sharded Cluster Administrator-Kurs
- MongoDB BI Connector für Self Service BI
- Administration von MongoDB und Adobe Experience Manager
- Data Mining und Data Science mit MongoDB und Apache Spark
- MongoDB Entscheider-Workshop
- MongoDB Administrator-Kompaktkurs
- ACT82001 Alibaba Cloud Big Data Essentials
- ACT82002 Alibaba Cloud MaxCompute Essentials
- Big Data Analysen mit Hadoop und NoSQL
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- Video
- Big Data Analytics with HDInsight - (1) Hadoop on Azure
- Designing and Implementing Hybrid Cloud Solutions for Architects
- Einführung Microsoft Azure – Advanced Services
- Die Microsoft Cloud in Deutschland
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- Design and Implement Big Data & Advanced Analytics Solutions (3) Design Batch Processing and Interactive Solutions
- Eine Einführung in Microsoft R Server (ehemals Revolution Analytics)
- The Future of Data Analysis - Keynote Session: Dr. Edward Tufte
- Data Mining with Microsoft R Server - Webinar
- Connecting On-premises Hadoop to Azure Data Lake Store
- Time Series Insight for IoT apps
- Introducing Microsoft R Server Version 9.1 - Part 2
- Using Azure Data Lake to analyze IoT Data
- Azure Data Lake Storage Gen2 Überblick
- Unlock petabyte-scale datasets in Azure with aggregations in Power BI
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- Microsoft R Server Supports Apache Spark for Faster Big Data Analytics
- R and Spark as Yin and Yang of Scalable Machine Learning in Azure HDInsight
- Interactive Spark on Azure
- Introducing Apache Kafka on Azure HDInsight
- Lernplan
- Big Data Specialist - Development mit Hadoop
- Big Data Specialist - Analytics mit Hadoop
- Big Data Specialist zu Microsoft-Technologien
- Big Data für Entscheider
- Big Data für Entwickler - Fachrichtung Echtzeit-Analysen
- Big Data für Entwickler - Fachrichtung Strukturierte Daten
- Big Data für Entwickler - Fachrichtung Java-Entwicklung
- Big Data für Entwickler - Fachrichtung Suche
- Big Data für Administratoren
- Big Data für Anwender
- Alibaba Cloud Big Data
- Lernplan: Webinar: Einführung in Machine Learning
- MongoDB Sharded Cluster Administrator
- MongoDB für Big Data Spezialisten
- Download
- Security, Privacy, and Compliance in Microsoft Azure
- The Trusted Cloud: Microsoft Azure Security, Privacy, and Compliance
- Whitepaper: Überblick über Microsoft Azure
- Microsoft Azure Essentials: Azure Machine Learning
- Introducing Microsoft Azure HDInsight
- Erweiterte Analyse von Big Data
- Solve your big data and AI challenges with an Azure Databricks use case eBook
- Cloud Application Architecture Guide
- Banking on AI