iX Workshop: Big Data-Analyse mit PySpark Apache Spark ist als Distributed Computing Engine fester Bestandteil vieler aktueller Big Data-Plattformen und -Strategien. Spark ermöglicht es Workflows der Datenanalyse durch die parallelisierte Ausführung auf einem Cluster beliebig zu skalieren. Dazu zählen Lösungen für die Verarbeitung von Textdaten, tabellarische Daten, Graph-Datensätze, Streaming-Anwendungen sowie...
Data Science in der Praxis bedeutet fast immer auch Softwareentwicklung. Projekte aus dem Bereich Datenanalyse und Machine Learning beginnen meist sehr experimentell – hier unterstützen interaktive Notebook-Umgebungen wie Jupyter den Data Scientist dabei, die Daten zu explorieren und schnell Ideen auszuprobieren. Ergebnis ist oft eine mehr oder weniger aufgeräumte Sammlung...
Mitte Februar starten die ML Essentials in Heidelberg mit 18 Deep Dive-Trainings zu Machine Learning und künstlicher Intelligenz in der Praxis. Mit im Programm ist mein zweiteiliger Workshop zu Time Series Forecasting. Teil I Teil II
Die Vorhersage von Zeitreihen (Time Series Forecasting) gehört zu den gefragtesten Data Science Skills. Unser Tutorial zielt darauf ab, Data Scientists einen schnellen Einstieg in dieses breite und tiefe Thema zu ermöglichen. Wir arbeiten mit dem Python-Ökosystem und stellen verschiedene Ansätze vor, darunter klassische statistische Ansätze sowie (“deep” und “shallow”)...
Dieses Jahr ist Point 8 gleich doppelt auf der building IoT in Köln vom 01. bis 03. April vertreten. Am ersten Tag geben wir einen Workshop zum Thema “Wenn es wirklich Big wird – Datenanalyse und Machine Learning skalieren mit PySpark”. Details zum Ablauf und Anmeldung gibt es hier. Weiter...
