
Cursurile de formare Big Data online sau la fața locului, susținute live de un instructor, încep cu o introducere în conceptele elementare ale Big Data, apoi trec la limbajele de programare și la metodologiile utilizate pentru a efectua analiza datelor. Instrumentele și infrastructura pentru a permite stocarea Big Data, procesarea distribuită și scalabilitatea sunt discutate, comparate și implementate în sesiuni practice demonstrative.
Formarea Big Data este disponibilă ca "formare online live" sau "formare live la fața locului". Instruirea live online (aka "remote live training") se realizează prin intermediul unui desktop interactiv, remote desktop. Instruirea live la fața locului poate fi efectuată la nivel local, în incinta clientului în România sau în centrele de instruire corporative NobleProg în România.
NobleProg -- Furnizorul dvs. local de instruire
Machine Translated
Mărturii
Experiența practică a formatorului, care nu colorează soluția discutată, dar nici nu introduce o prejudecată negativă. Am sentimentul că formatorul mă pregătește pentru utilizarea reală și practică a instrumentului - aceste detalii valoroase nu se găsesc de obicei în cărți.
Krzysztof Miodek - Beata Szylhabel, Krajowy Rejestr Długów Biuro Informacji Gospodarczej S.A.
Curs: Apache Spark Fundamentals
Machine Translated
- formare cu exemple practice - materiale foarte bine pregătite și un mediu pentru auto-exercitare -sugestii/consiliere frecvente, extrase din practica formatorului.
Beata Szylhabel, Krajowy Rejestr Długów Biuro Informacji Gospodarczej S.A.
Curs: Apache Spark Fundamentals
Machine Translated
Nu există o abordare rigidă în ceea ce privește furnizarea de formare. Flexibilitate. Fără formalități inutile de "domnule", "doamnă", "ą", "ę".
Beata Szylhabel, Krajowy Rejestr Długów Biuro Informacji Gospodarczej S.A.
Curs: Apache Spark Fundamentals
Machine Translated
Big Data Course Outlines
-
Configurați mediul necesar pentru a începe prelucrarea datelor mari cu Spark, Hadoop, și Python.
Înțelegeți caracteristicile, componentele de bază și arhitectura Spark și Hadoop.
Aflați cum să integrați Spark, Hadoop, și Python pentru prelucrarea datelor mari.
Explorați instrumentele din ecosistemul Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka și Flume).
Construiți sisteme de recomandare de filtrare colaborative similare cu Netflix, YouTube, Amazon, Spotify și Google.
Utilizați Apache Mahout pentru a scala algoritmele de învățare cu mașină.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
-
Instalați și configurați Weka
Înțelegeți mediul Weka și bențul de lucru.
Realizarea sarcinilor de minare a datelor folosind Weka.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
-
Înțelegeți fundamentele minării datelor.
Aflați cum să importați și să evaluați calitatea datelor cu Modelul.
Dezvoltați, implementați și evaluați în mod eficient modelele de date.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
-
Lecție parțială, dezbatere parțială, practică practică și implementare, quiz ocazional pentru a măsura progresul.
- Aflați cum să utilizați Spark cu Python pentru a analiza Big Data .
- Lucrați la exerciții care imită circumstanțele din lumea reală.
- Utilizați diferite instrumente și tehnici pentru analiza datelor mari utilizând PySpark .
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
-
Analiștii de date sau oricine este interesat să învețe cum să interpreteze datele pentru a rezolva problemele
-
După o dezbatere teoretică a KDD, instructorul va prezenta cazuri de viață reală care solicită aplicarea KDD pentru a rezolva o problemă. Participanții vor pregăti, selecta și curăța seturile de date de eșantion și vor folosi cunoștințele lor anterioare cu privire la datele pentru a propune soluții bazate pe rezultatele observațiilor lor.
-
Consumați date de streaming în timp real folosind Kylin
Utilize Apache Kylin's caracteristici puternice, bogate SQL interfață, spark cubing și latență de întrebare subsecundă
-
Folosim cea mai recentă versiune a lui Kylin (în conformitate cu această scrisoare, Apache Kylin v2.0)
-
Inginerul Big Data
[ 0 ] Analiștii
-
Lecții parțiale, discuții parțiale, exerciții și practici grele
- Explorați date cu Excel pentru a efectua analiza și analiza datelor.
- Utilizați algoritmi Microsoft pentru extragerea datelor.
- Înțelegeți conceptele din Excel datelor Excel .
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
- Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
-
Instalarea și configurarea Dremio
Executați întrebări împotriva mai multor surse de date, indiferent de locație, dimensiune sau structură
Integrați Dremio cu BI și surse de date cum ar fi Tableau și Elasticsearch
-
Știință de date
Business Analiștii
Inginerul de date
-
Lecții parțiale, discuții parțiale, exerciții și practici grele
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
- Instalați și configurați Apache Arrow într-un mediu distribuit grupat
- Utilizați Apache Arrow pentru a accesa date din surse de date diferite
- Utilizați Apache Arrow pentru a evita necesitatea construirii și menținerii conductelor ETL complexe
- Analizați datele pe surse de date diferite, fără a fi necesar să le consolidați într-un depozit centralizat
- Cercetătorii de date
- Ingineri de date
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
- Mobile devices and applications
- Cloud services
- Social business technologies and networking
- Big Data and analytics
- Combinați tehnologia Big Data cu procesele tradiționale de colectare a datelor pentru a crea împreună o poveste în timpul unei investigații
- Implementați soluții industriale de stocare și prelucrare a datelor pentru analiza datelor
- Pregătiți o propunere pentru adoptarea celor mai adecvate instrumente și procese care să permită o abordare bazată pe date privind cercetarea penală
- Specialiștii în aplicarea legii, cu pregătire tehnică
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
- Understand the evolution and trends for machine learning.
- Know how machine learning is being used across different industries.
- Become familiar with the tools, skills and services available to implement machine learning within an organization.
- Understand how machine learning can be used to enhance data mining and analysis.
- Learn what a data middle backend is, and how it is being used by businesses.
- Understand the role that big data and intelligent applications are playing across industries.
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
- Ingera big data cu Sqoop și Flume.
- Ingera date din mai multe surse de date.
- Mutați datele din bazele de date relaționale în HDFS și Hive.
- Exportați date din HDFS într-o bază de date relațională.
- Interactive prelegere și discuții.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Punerea în aplicare hands-on într-un mediu live-lab.
- Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
-
Instalați și configurați Talend Open Studio pentru Big Data.
Conectați-vă cu sistemele Big Data cum ar fi Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR și Apache.
Înțelegeți și configurați componentele și conectorele de date mari ale Open Studio.
Configurați parametrii pentru a genera automat codul MapReduce.
Utilizați Open Studio's drag-and-drop interfață pentru a rula Hadoop locuri de muncă.
Pipe de date mari de prototip.
Proiecte de integrare automată a datelor mari.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
-
Dezvoltați o aplicație cu Alluxio
Conectați sistemele de date mari și aplicațiile în timp ce păstrați un spațiu de nume
Extrage eficient valoarea din datele mari în orice format de stocare
Îmbunătățirea performanței sarcinii de lucru
Dezvoltați și gestionați Alluxio independent sau clusterat
-
Știință de date
Dezvoltatori
Administratorul sistemului
-
Lecții parțiale, discuții parțiale, exerciții și practici grele
Last Updated: