Μαθαίνεις να χρησιμοποιείς Java σε Big Data και AI workloads με σύγχρονο Java toolchain, Apache Spark, distributed processing και ML pipelines.
Γρήγορη απάντηση
Java για AI & Big Data με μια ματιά
Live online Java για distributed data workloads με modern Java, Apache Spark, DataFrame/Dataset APIs, transformations/actions, ML pipelines και performance-aware processing.
- Java
- Modern Java collections, streams και type-safe application code
- Spark
- Distributed processing concepts και Spark session/job model
- Data APIs
- DataFrame/Dataset transformations και actions
- Distributed
- Partitions, shuffles και lazy execution awareness
- ML
- Feature pipeline και MLlib concepts όπου ταιριάζει
- Performance
- Caching, partitioning και job-plan inspection
- Αποτέλεσμα
- Data-processing pipeline που κλιμακώνεται πέρα από single-process Java
- Κόστος
- 35 € / ώρα
Το υλικό ήταν πλούσιο και κάλυπτε κάθε πτυχή του θέματος. Ένα ολοκληρωμένο μάθημα.
Περιγραφή
Java για AI και Big Data: εφαρμογές σε κλίμακα
Προχωρημένο μάθημα Java, εστιασμένο σε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και επεξεργασίας μεγάλου όγκου δεδομένων — χώρος όπου η Java παραμένει κυρίαρχη λόγω σταθερότητας και απόδοσης σε κλίμακα.
Για φοιτητές πληροφορικής
Αν το μάθημά σου συνδυάζει Java με AI ή Big Data, δουλεύουμε πάνω σε ασκήσεις και project προσαρμοσμένα στην ύλη σου.
Για developers
Αν δουλεύεις ήδη με Java και θέλεις να επεκταθείς σε AI ή Big Data εφαρμογές, εστιάζουμε σε εργαλεία και βιβλιοθήκες που πραγματικά χρησιμοποιούνται στον χώρο.
Τι χρειάζεται να γνωρίζεις ήδη
Χρειάζεται καλή άνεση με Java (κλάσεις, αντικείμενα, συλλογές). Δεν χρειάζεται προηγούμενη εμπειρία με AI ή Big Data — τα καλύπτουμε από την αρχή.
Πες μου αν σε ενδιαφέρει περισσότερο η κατεύθυνση AI ή η επεξεργασία μεγάλου όγκου δεδομένων, ώστε να προσαρμόσουμε τα παραδείγματα.
Δομή Μαθημάτων
Θεωρία και Πρακτική: Τα Ιδιαίτερα Μαθήματα Java για AI και Big Data χωρίζονται σε θεωρία και εργαστήριο. Παρέχεται πληθώρα ασκήσεων για αυτοεκπαίδευση, υποστηριζόμενες από σύγχρονο ψηφιακό υλικό.
Θα μάθετε πώς να βελτιώνετε τις δεξιότητές σας στο αντικείμενο αυτό μέσα από πραγματικά σύγχρονα παραδείγματα και projects.
Πλεονεκτήματα
Να κατανοείς πώς η Java χρησιμοποιείται σε AI/Big Data συστήματα
Βλέπεις πού και γιατί επιλέγεται η Java σε αυτόν τον χώρο, σε σχέση με άλλες γλώσσες.
Να επεξεργάζεσαι μεγάλο όγκο δεδομένων αποδοτικά
Μαθαίνεις βασικές τεχνικές και εργαλεία επεξεργασίας δεδομένων σε κλίμακα, με έμφαση στην απόδοση.
Να προετοιμάζεις δεδομένα για ένα μοντέλο
Εξοικειώνεσαι με προεπεξεργασία και feature engineering, βήματα κρίσιμα πριν από κάθε machine learning project.
Να χρησιμοποιείς βιβλιοθήκες machine learning σε Java
Εξοικειώνεσαι με βιβλιοθήκες machine learning διαθέσιμες στο Java οικοσύστημα.
Να αξιοποιείς παραλληλία για ταχύτερη επεξεργασία
Μαθαίνεις πότε και πώς το multithreading επιταχύνει σημαντικά την επεξεργασία δεδομένων.
Να συνδέεις τη μελέτη με ένα πραγματικό σενάριο
Δουλεύουμε πάνω σε ρεαλιστικό σενάριο επεξεργασίας δεδομένων ή απλού μοντέλου, ανάλογα με τον στόχο σου.
Ιδιαίτερα Μαθήματα Java για AI και Big Data Προσαρμοσμένα στις Ανάγκες σας — Online, Πανελλαδικά
Είτε είστε αρχάριος είτε έχετε ήδη εμπειρία, τα Ιδιαίτερα Μαθήματα Java για AI και Big Data είναι εξατομικευμένα στον δικό σας ρυθμό μάθησης και τους στόχους σας, από την κατανόηση των βασικών εννοιών έως την ανάπτυξη σύνθετων projects.
Παρακολουθείτε online σε πραγματικό χρόνο, από την άνεση του χώρου σας, διαθέσιμα σε κάθε γωνιά της Ελλάδας.
Παρέχω συνεχή υποστήριξη με εργαστήρια, ασκήσεις και ψηφιακούς πόρους για να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας και να είστε πάντα ένα βήμα μπροστά στην επαγγελματική ή ακαδημαϊκή σας εξέλιξη.
Πιστοποιητικό & Υποστήριξη Επαγγελματικής Ανάπτυξης
Με την ολοκλήρωση των μαθημάτων: Ιδιαίτερα Μαθήματα Java για AI και Big Data, παρέχεται πιστοποιητικό ολοκλήρωσης (μάθημα και ώρες) που μπορεί να εμπλουτίσει το επαγγελματικό σας προφίλ.
Προσφέρεται επίσης υποστήριξη στη δημιουργία επαγγελματικού βιογραφικού που θα σας βοηθήσει να ξεχωρίσετε στην αγορά εργασίας.
Curriculum
Java 25 LTS / Java 27 και σύγχρονο data-processing περιβάλλον
Χρησιμοποιούμε Java 25 ως σύγχρονη LTS βάση και γνωρίζουμε τις νεότερες δυνατότητες της Java 27 χωρίς να εξαρτάται το μάθημα από preview χαρακτηριστικά. Επαναλαμβάνουμε collections, streams και καθαρή μοντελοποίηση δεδομένων.
Από τοπική επεξεργασία σε κατανεμημένα δεδομένα
Κατανοείς γιατί ένα dataset που δεν χωρά ή δεν επεξεργάζεται αποτελεσματικά σε έναν υπολογιστή χρειάζεται διαφορετική αρχιτεκτονική. Εξετάζουμε partitioning, parallelism και το κόστος μεταφοράς δεδομένων.
Apache Spark 4.2 και το Java οικοσύστημα
Γνωρίζεις το Spark 4.2 ως σύγχρονη πλατφόρμα κατανεμημένης επεξεργασίας και βλέπεις πώς εντάσσεται η Java στο οικοσύστημά του. Εστιάζουμε σε DataFrame/Dataset λογική και όχι σε legacy-first Hadoop παραδείγματα.
Καθαρισμός, μετασχηματισμός και ποιότητα δεδομένων
Δημιουργείς data transformations, χειρίζεσαι ελλείψεις και ασυνέπειες και οργανώνεις επαναλήψιμη ροή προετοιμασίας. Μαθαίνεις ότι η ποιότητα των δεδομένων επηρεάζει περισσότερο το αποτέλεσμα από έναν «εντυπωσιακό» αλγόριθμο.
Feature engineering και ML pipelines
Μετατρέπεις raw δεδομένα σε χαρακτηριστικά κατάλληλα για μοντελοποίηση και γνωρίζεις τη λογική ενός pipeline. Συνδέουμε preprocessing, training και evaluation ώστε η διαδικασία να παραμένει συνεπής.
Machine Learning με Spark ML και Java βιβλιοθήκες
Εξετάζεις πότε έχει νόημα να χρησιμοποιήσεις Spark ML για μεγάλα datasets και πότε μια μικρότερη Java ML βιβλιοθήκη είναι απλούστερη επιλογή. Η έμφαση είναι στην επιλογή εργαλείου με βάση το πρόβλημα και όχι στο framework από μόνο του.
Concurrency στη Java και πότε δεν αντικαθιστά το distributed computing
Χρησιμοποιείς σύγχρονες δυνατότητες concurrency για τοπικές εργασίες και ξεχωρίζεις multithreading από πραγματικά κατανεμημένη επεξεργασία. Βλέπεις ποια bottlenecks λύνονται τοπικά και ποια απαιτούν cluster.
Monitoring, αποτυχίες και απόδοση σε κλίμακα
Μαθαίνεις να παρακολουθείς stages, failures, skew και αργά transformations. Εξετάζουμε caching, partition sizing και βασικές τεχνικές ώστε η βελτιστοποίηση να βασίζεται σε μετρήσεις.
Capstone: Java data pipeline από ingestion σε αποτέλεσμα
Ολοκληρώνεις μια ρεαλιστική ροή: εισαγωγή δεδομένων → καθαρισμός → transformations → features → ανάλυση ή απλό μοντέλο → τελικό αποτέλεσμα. Τεκμηριώνεις την αρχιτεκτονική και τις επιλογές απόδοσης.
Μικρό λεξικό Java, Big Data & Machine Learning
- LTS
- Έκδοση Java με μακροχρόνια υποστήριξη, κατάλληλη ως σταθερή βάση για παραγωγικά συστήματα.
- Distributed processing
- Επεξεργασία δεδομένων από περισσότερους υπολογιστικούς κόμβους που συνεργάζονται.
- Partition
- Τμήμα ενός dataset που μπορεί να επεξεργαστεί ανεξάρτητα ή παράλληλα.
- DataFrame
- Δομημένη αναπαράσταση δεδομένων σε γραμμές και στήλες με βελτιστοποιημένες λειτουργίες επεξεργασίας.
- Feature engineering
- Δημιουργία ή μετασχηματισμός χαρακτηριστικών ώστε τα δεδομένα να γίνουν καταλληλότερα για ένα μοντέλο.
- ML pipeline
- Επαναλήψιμη ακολουθία preprocessing, training και evaluation.
- Data skew
- Ανισομερής κατανομή δεδομένων που κάνει ορισμένα partitions πολύ πιο αργά από άλλα.
- Cluster
- Ομάδα υπολογιστικών κόμβων που συνεργάζονται για την εκτέλεση μιας κατανεμημένης εργασίας.
Συχνές Ερωτήσεις
Γιατί να χρησιμοποιήσω Java σε Big Data;
Τι είναι το Apache Spark;
Θα χρησιμοποιήσουμε DataFrame ή Dataset APIs;
Πώς συνδέεται το Spark με Machine Learning;
Χρειάζεται να ξέρω ήδη Java;
Πώς βελτιώνουμε Spark performance;
Τι θα μπορώ να κάνω μετά το μάθημα;
Πόσο διαρκεί κάθε μάθημα;
Ποιο είναι το κόστος ανά ώρα μαθήματος;
Υπάρχει δυνατότητα ομαδικών μαθημάτων;
Σε ποιο επίπεδο απευθύνεται;
Τι θεματικές/τεχνολογίες καλύπτονται;
Ποιος είναι ο εκπαιδευτής;
Πώς ξεκινάω;
Ομαδικά μαθήματα (max άτομα: 4)
Τα Ομαδικά Ιδιαίτερα Μαθήματα Πληροφορικής συνδυάζουν την ευελιξία ενός ιδιαίτερου με το πλεονέκτημα της συνεργατικής μάθησης.
Εάν έχεις φίλους, συμφοιτητές ή συναδέλφους με παρόμοιους στόχους, είναι φρόνιμο να οργανωθείτε οι ίδιοι σε ομάδα 2 έως 4 ατόμων.
Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να επωφεληθείτε από σημαντικές εκπτώσεις στο κόστος των μαθημάτων, ενώ παράλληλα διατηρείτε την εξατομικευμένη προσέγγιση που προσφέρει ένα ιδιαίτερο μάθημα.
Η ομαδική μάθηση ενισχύει την κατανόηση μέσω της ανταλλαγής ιδεών και της συνεργασίας σε πρακτικές ασκήσεις, δημιουργώντας ένα υποστηρικτικό περιβάλλον που προάγει την επιτυχία όλων των συμμετεχόντων.
Ανάλογα με το κόστος του μαθήματος οι εκπτώσεις που ισχύουν είναι:
• 2 άτομα (έως 14% έκπτωση στο κόστος της ώρας ανά συμμετοχή)
• 3 ή 4 άτομα (έως 31% έκπτωση στο κόστος της ώρας ανά συμμετοχή)
Οικονομική Σύγκριση Ομαδικών Μαθημάτων
Παράδειγμα: για: Ιδιαίτερα Μαθήματα Java για Τεχνητή Νοημοσύνη και Big Data Εφαρμογές με κόστος μαθήματος 35 € / ώρα:
| Μέγεθος Ομάδας | Τιμή ανά άτομο/ώρα | Όφελος Εκπαιδευόμενου vs 1‑1 | Προπληρωμή 10 ωρών |
|---|---|---|---|
| 1 άτομο (ιδιαίτερο) | 35 € | — | 350 € |
| 2 άτομα | 30 € | – 14% | 300 € |
| 3 άτομα | 24 € | – 31% | 240 € |
| 4 άτομα | 24 € | – 31% | 240 € |
Μαρτυρίες εκπαιδευόμενων
Ευχαριστώ θερμά τους παρακάτω μαθητές μου αλλά και συνολικά όλους τους εκπαιδευόμενους, για τα θετικά τους σχόλια και την εμπιστοσύνη τους.
Για όσους εκπαιδευόμενους έχουμε ολοκληρώσει μαθήματα μαζί, μπορείτε να αφήσετε την αξιολόγησή σας στο Google:
Αφήστε την αξιολόγησή σαςΔάσκαλε δεν έχω λόγια να σε ευχαριστήσω. Θα θυμάμαι πάντα αυτό που λες ξανά και ξανά ότι προέχουν οι γνώσεις και όλα τα άλλα έρχονται από μόνα τους σε αυτόν που προσπαθεί.. και έτσι μου ήρθε το πτυχίο μου αλλά τώρα θέλω περισσότερα!
Ο καλύτερος καθηγητής και πάνω από όλα άνθρωπος, έχει γνώση του αντικειμένου (πληροφορική) και όχι μόνο θεωρητικά όπως οι περισσότεροι καθηγητές αλλά και πρακτικά, σε συνδυασμό με την μεταδοτικότητα του τον καθιστά για εμένα τον καλύτερο καθηγητή που είχα. Με βοήθησε πολύ σε προσωπικό επίπεδο να χτίσω τις βάσεις που μέχρι και σήμερα με βοήθησαν στην προσωπική μου σταδιοδρομία! Ευχαριστώ!
