Apache Spark Workshop mit Übungen und ChatGPT-Unterstützung

• Einführung in Apache Spark
  
  • Vorstellung von Apache Spark als leistungsfähige Big-Data-Verarbeitungsplattform
  • Diskussion über die Vorteile von Apache Spark gegenüber anderen Big-Data-Verarbeitungswerkzeugen
  • Überblick über die Architektur von Apache Spark und wie es auf einem Cluster ausgeführt wird
  
  
• Installation von Apache Spark
  
  • Anleitung zur Installation von Apache Spark auf einem lokalen Rechner
  • Demonstration der Installation von Apache Spark auf einer Cluster-Umgebung
  
  
• Erste Schritte mit Apache Spark
  
  • Vorstellung von Spark-Shell und wie es verwendet wird
  • Verwendung von SparkSQL zur Datenanalyse
  • Verwendung von Spark DataFrames
  • Übung: Verwendung von Spark-Shell und SparkSQL für Datenanalyse mit Kundendaten
    
  • ChatGPT-Einsatz
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    • Anleitung
      : Bereitstellung von Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Nutzung der Spark-Shell und SparkSQL für die Datenanalyse.
    • Beispielabfragen
      : Generierung von Beispiel-SQL-Abfragen und Filtern, um Einblicke in die Kundendaten zu erhalten.
    • Verständnishilfe
      : Erklärungen zu komplexen Abfragen und deren Auswirkungen auf die Datenanalyse.
    
    
  • Verwendung von Spark-Shell und SparkSQL, um Kundendaten wie Vertragsdetails, Abrechnungsinformationen, Kundensupport-Interaktionen usw. zu analysieren.
  • Ausführung von grundlegenden Abfragen und Filtern, um Erkenntnisse über die Daten zu gewinnen.
  
  
• Fortgeschrittene Spark-Konzepte
  
  • Vorstellung von RDDs (Resilient Distributed Datasets)
  • Vorstellung von Transformationen und Aktionen auf RDDs
  • Einführung in Spark Streaming
  • Einführung in Machine Learning mit Spark MLlib
  • Übung: Erstellung von RDDs und Durchführung von Transformationen und Aktionen auf Kundendaten für Machine Learning
    
  • Erstellung von RDDs aus Kundendaten
  • Durchführung von Transformationen und Aktionen auf den RDDs zur Vorverarbeitung der Daten für Machine Learning
  • Verwendung von MLlib für Machine-Learning-Modelltraining auf den vorverarbeiteten Daten
  
  
• Spark in der Praxis
  
  • Best Practices für Spark-Entwicklung, einschließlich der Erstellung effizienter und skalierbarer Spark-Anwendungen
  • Fehlerbehebung und Optimierung von Spark-Anwendungen
  • Verwendung von Spark auf AWS, Azure und Google Cloud
  • Übung: Erstellung einer Spark-Anwendung für Machine Learning zur Vorhersage von Kundenabwanderung auf einer Cluster-Umgebung
    
  • Erstellung einer voll funktionsfähigen Spark-Anwendung zur Vorhersage von Kundenabwanderung auf einer Cluster-Umgebung
  • Optimierung der Anwendung für die effiziente Verarbeitung großer Kundendatenmengen
  • Durchführung von Machine-Learning-Vorhersagen auf den Kundendaten und Analyse der Vorhersageergebnisse
    
    
    
    
  
  

Am Ende des Workshops haben die Teilnehmenden eine solide Kenntnis von Apache Spark und Machine Learning mit Spark MLlib erworben. Sie haben auch eine voll funktionsfähige Spark-Anwendung erstellt, die in der Lage ist, Kundenabwanderung vorherzusagen. Die Teilnehmenden sind nun in der Lage, ihre neuen Fähigkeiten in der Praxis anzuwenden und die Vorteile von Apache Spark bei der Verarbeitung großer Datenmengen zu nutzen.

 Der Workshop ist ideal für:

• Datenwissenschaftler:innen und Analysten, die ihre Fähigkeiten in der Verarbeitung großer Datenmengen mit Apache Spark verbessern möchten
• Softwareentwickler:innen, die mit Apache Spark arbeiten und ihre Kenntnisse in der Entwicklung von Spark-Anwendungen vertiefen möchten
• Data Engineers, die für die Implementierung und Wartung von Spark-Clustern verantwortlich sind
• Business-Profis, die Machine-Learning-Modelle für ihre Unternehmen implementieren möchten