Cursurile de instruire a cursanților locali, instruiți de instructori, încep cu o introducere la conceptele elementare ale Big Data, apoi progresul în limbile de programare și metodologiile utilizate pentru a efectua analiza datelor. Instrumentele și infrastructura pentru a permite stocarea datelor mari, procesarea distribuită și scalabilitatea sunt discutate, comparate și implementate în sesiuni de practică demo. Ansamblul de formare a datelor este disponibil ca "formare live la fața locului" sau "formare live la distanță". Training-ul live la fața locului poate fi efectuat la fața locului la sediul clientului România sau în centrele de formare corporativa NobleProg din România România . Instruirea live la distanță este realizată printr-un desktop interactiv, la distanță. NobleProg - Furnizorul dvs. de formare locală
Machine Translated
Mărturii
Mi-au plăcut cu adevărat exercițiile de lucru cu cluster pentru a vedea performanța nodurilor în cadrul clusterului și funcționalitatea extinsă.
CACI Ltd
Curs: Apache NiFi for Developers
Machine Translated
* Organization * Trainer's expertise with the subject
ENGIE- 101 Arch Street
Curs: Python and Spark for Big Data (PySpark)
The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Curs: A Practical Introduction to Stream Processing
the good energy of the trainer, he explained everything clearly and precisely
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Curs: Teradata Fundamentals
Materials (code, presentation) were good
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Curs: Teradata Fundamentals
Nice training, full of interesting topics. After each topic helpful examples were provided.
Pawel Wojcikowski - MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Curs: Teradata Fundamentals
Îmi place abordarea cuprinzătoare a subiectului predat. Cursul a fost bine structurat, subiectele au fost pregătite și prezentate într-o ordine bună, ajutându-ne să înțelegem pas cu pas logica modului în care funcționează anumite aspecte ale Teradata . Mai ales îmi place că mult impactul a fost pus pe subiectul indicilor. Pablo este o persoană foarte plăcută și un bun profesor. Timpul petrecut pentru acest antrenament a fost cu siguranță petrecut bine.
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Curs: Teradata Fundamentals
Machine Translated
interaction
Maastricht University | UMIO
Curs: Teradata Fundamentals
Discussing many examples.
Emily Chesworth - Maastricht University | UMIO
Curs: Teradata Fundamentals
exercises & subquery
Maastricht University | UMIO
Curs: Teradata Fundamentals
I liked the depth of the training. I was able to understand most of it and definitely learned from this training
Maastricht University | UMIO
Curs: Teradata Fundamentals
passionate trainer
Sylvia Baniak - Maastricht University | UMIO
Curs: Teradata Fundamentals
x
Maastricht University | UMIO
Curs: Teradata Fundamentals
New learned skills
Maastricht University | UMIO
Curs: Teradata Fundamentals
The enthusiasm of the trainer
Maastricht University | UMIO
Curs: Teradata Fundamentals
Explicați pasul de făcut atunci când încercați să răspundeți la o întrebare prin intermediul SQL
Maastricht University | UMIO
Curs: Teradata Fundamentals
Machine Translated
The Topic
Accenture Inc.
Curs: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Content was good
Northrop Grumman
Curs: Apache Accumulo Fundamentals
Instructor very knowledgeable and very happy to stop and explain stuff to the group or to an individual.
Paul Anstee - Northrop Grumman
Curs: Apache Accumulo Fundamentals
the follow along style instead of just sitting and listening.
Jack Gallacher - Northrop Grumman
Curs: Apache Accumulo Fundamentals
The ability of the trainer to break down complex topics to simple topics.
Northrop Grumman
Curs: Apache Accumulo Fundamentals
Fulvio took time and attention from the outset to check what delegates wanted most out of their training days and in particular I liked that he focused quite a lot of attention to working with the Shell e.g. scan, grep, egrep commands – particularly filtering over a system time period e.g. last hour. Fulvio's style and pace can be quite quick at times which mostly suited me as there were a lot of topics covered especially in the last 2 days. I realise that the class was a bit of a mixed audience with varying technical skills, so it was good to see that he was able to allow others to catchup and to help them fix their problems whenever encountered. Nothing seemed to be too much trouble for Fulvio and enjoyed this course a lot.
Northrop Grumman
Curs: Apache Accumulo Fundamentals
Cunoașterea foarte bine transferată de către profesor, fără întrebări fără răspuns.
Karolin Papaj - Mowi Poland SA
Curs: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Covered a lot in a short space of time. Gained a good overall knowledge of Accumulo and knowledge gained will be useful for other NoSQL databases.
Lauren Rees - Northrop Grumman
Curs: Apache Accumulo Fundamentals
The trainers in depth knowledge of the subject
CACI Ltd
Curs: Apache NiFi for Administrators
Ajay a fost un consultant foarte experimentat și a putut să răspundă la toate întrebările noastre și chiar a făcut sugestii cu privire la cele mai bune practici pentru proiectul în care suntem angajați în prezent.
CACI Ltd
Curs: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
That I had it in the first place.
Peter Scales - CACI Ltd
Curs: Apache NiFi for Developers
content & detail to the point
Sirat Khwaja - Northrop Grumman
Curs: Apache Accumulo Fundamentals
Exemple de cod care urmează în exerciții practice.
Northrop Grumman
Curs: Apache Accumulo Fundamentals
Machine Translated
Profesorul a adaptat programul de pregătire la nevoile noastre actuale.
EduBroker Sp. z o.o.
Curs: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
The NIFI workflow excercises
Politiets Sikkerhetstjeneste
Curs: Apache NiFi for Administrators
New knowledge about SOAP and Rest API.
Total Access Communication Public Company Limited
Curs: Talend Open Studio for Data Integration
It Good for many exercise.
Gun Thepinjai - Total Access Communication Public Company Limited
Curs: Talend Open Studio for Data Integration
answers to our specific questions
MOD BELGIUM
Curs: Apache NiFi for Administrators
every question we had, he explained it with great details. i also liked the facts that Fulvio gets excited when there is an interaction.
Solvinity B.V.
Curs: SolrCloud
aspect larg al colțului Teradata - începerea finalizării monitorizării arhitecturii de bază
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Curs: Teradata Fundamentals
Machine Translated
Făcând exerciții similare diferite moduri ajută într-adevăr să înțelegem ce poate face fiecare componentă ( Hadoop / Spark, standalone / cluster) de la sine și împreună. Mi-a dat idei cu privire la modul în care ar trebui să-mi testez aplicația pe mașina mea locală atunci când mă dezvolt vs când este implementată pe un cluster.
Thomas Carcaud - IT Frankfurt GmbH
Curs: Spark for Developers
Machine Translated
The lessons were taught in a Jupyter notebook. The topics were structured with a logical sequence and naturally helped develop the session from the easier parts to the more complex. I'm already an advanced user of Python with background in Machine Learning, so found the course easier to follow than, possibly, some of my classmates that took the training course. I appreciate that some of the most elementary concepts were skipped and that he focused on the most substantial matters.
Angela DeLaMora - ADT, LLC
Curs: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Curs: Data Science for Big Data Analytics
NA
DBS
Curs: Python and Spark for Big Data (PySpark)
R programming
Osden Jokonya - University of the Western Cape
Curs: A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Practical exercises
JOEL CHIGADA - University of the Western Cape
Curs: A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Cunoștințele instructorului cu care se confruntă subiectul
Juan Francisco Trejo Escoto
Curs: Advanced Teradata
Machine Translated
The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Curs: A Practical Introduction to Stream Processing
Big Data Course Outlines
Numele cursului
Durata
Sinoptic
Numele cursului
Durata
Sinoptic
35 hours
Sinoptic
Acest training, instruit în direct (la fața locului sau la distanță), este orientat către profesioniști care doresc să înceapă o carieră în Data Science .
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați Python și MySql.
- Înțelegeți ce este Data Science și cum poate adăuga valoare practic oricărei afaceri.
- Aflați elementele fundamentale ale codării în Python
- Aflați tehnici de Machine Learning supravegheate și nesupervizate și cum să le implementați și să interpretați rezultatele.
Formatul cursului
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați Python și MySql.
- Înțelegeți ce este Data Science și cum poate adăuga valoare practic oricărei afaceri.
- Aflați elementele fundamentale ale codării în Python
- Aflați tehnici de Machine Learning supravegheate și nesupervizate și cum să le implementați și să interpretați rezultatele.
Formatul cursului
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
21 hours
Sinoptic
Apache Accumulo este un depozit de chei / valori distribuit, sortat, care oferă stocare și regăsire robustă și scalabilă a datelor. Se bazează pe designul BigTable-ului Go ogle și este alimentat de Apache Hadoop , Apache Zookeeper și Apache Thrift .
Acest curs live, condus de instructor, acoperă principiile de lucru din spatele lui Accumulo și parcurge participanții prin dezvoltarea unei aplicații de probă pe Apache Accumulo .
Formatul cursului
- Conferință de părți, discuții parțiale, dezvoltare și implementare practică, teste ocazionale pentru evaluarea înțelegerii
Acest curs live, condus de instructor, acoperă principiile de lucru din spatele lui Accumulo și parcurge participanții prin dezvoltarea unei aplicații de probă pe Apache Accumulo .
Formatul cursului
- Conferință de părți, discuții parțiale, dezvoltare și implementare practică, teste ocazionale pentru evaluarea înțelegerii
7 hours
Sinoptic
Kafka Streams este o bibliotecă din partea clientului pentru construirea de aplicații și microservicii ale căror date sunt transmise către și de la un sistem de mesagerie Kafka. În mod tradițional, Apache Kafka s-a bazat pe Apache Spark sau Apache Storm pentru a prelucra date între producătorii de mesaje și consumatori. Apelând API-ul Kafka Streams din cadrul unei aplicații, datele pot fi procesate direct în Kafka, ocolind nevoia de a trimite datele către un cluster separat pentru procesare.
În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să integreze Kafka Streams într-un set de aplicații Java care să treacă date de la și de la Apache Kafka pentru procesarea fluxului.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Înțelegeți caracteristicile și avantajele Kafka Streams față de alte cadre de procesare a fluxurilor
- Procesați fluxul de date direct în cadrul unui cluster Kafka
- Scrieți o aplicație sau microservice Java sau Scala care se integrează cu Kafka și Kafka Streams
- Scrieți un cod concis care transformă subiectele Kafka de intrare în subiecte Kafka de ieșire
- Construiți, împachetați și implementați aplicația
Public
- Dezvoltatori
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
notițe
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza
În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să integreze Kafka Streams într-un set de aplicații Java care să treacă date de la și de la Apache Kafka pentru procesarea fluxului.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Înțelegeți caracteristicile și avantajele Kafka Streams față de alte cadre de procesare a fluxurilor
- Procesați fluxul de date direct în cadrul unui cluster Kafka
- Scrieți o aplicație sau microservice Java sau Scala care se integrează cu Kafka și Kafka Streams
- Scrieți un cod concis care transformă subiectele Kafka de intrare în subiecte Kafka de ieșire
- Construiți, împachetați și implementați aplicația
Public
- Dezvoltatori
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
notițe
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza
28 hours
Sinoptic
Mem SQL este un sistem de gestionare a bazelor de date SQL distribuit în memorie, pentru cloud și local. Este un depozit de date în timp real, care oferă informații despre date live și istorice.
În acest training, instruit în direct, instruit, participanții vor învăța esențialele Mem SQL pentru dezvoltare și administrare.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Înțelegeți conceptele și caracteristicile cheie ale Mem SQL
- Instalează, proiectează, întreține și operează Mem SQL
- Optimizați schemele în Mem SQL
- Îmbunătățiți interogările în Mem SQL
- Performanța de referință în Mem SQL
- Creați aplicații de date în timp real folosind Mem SQL
Public
- Dezvoltatori
- Administratorii
- Ingineri de funcționare
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
În acest training, instruit în direct, instruit, participanții vor învăța esențialele Mem SQL pentru dezvoltare și administrare.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Înțelegeți conceptele și caracteristicile cheie ale Mem SQL
- Instalează, proiectează, întreține și operează Mem SQL
- Optimizați schemele în Mem SQL
- Îmbunătățiți interogările în Mem SQL
- Performanța de referință în Mem SQL
- Creați aplicații de date în timp real folosind Mem SQL
Public
- Dezvoltatori
- Administratorii
- Ingineri de funcționare
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
21 hours
Sinoptic
Analiza predictivă este procesul de utilizare a analizelor de date pentru a face predicții despre viitor Acest proces utilizează date împreună cu tehnicile de extragere a datelor, statistici și tehnici de învățare a mașinilor pentru a crea un model predictiv pentru prognoza evenimentelor viitoare În acest training instruit, participanții vor învăța cum să utilizeze Matlab pentru a construi modele predictive și pentru a le aplica seturilor mari de date pentru a prezice evenimentele viitoare pe baza datelor Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Creați modele predictive pentru a analiza modelele din datele istorice și tranzacționale Utilizați modelarea predictivă pentru a identifica riscurile și oportunitățile Construiți modele matematice care captează tendințe importante Utilizați datele de la dispozitive și sisteme de afaceri pentru a reduce deșeurile, a economisi timp sau a reduce costurile Public Dezvoltatori Ingineri Experți în domeniu Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
7 hours
Sinoptic
În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța conceptele de bază din spatele Arhitecturii Stream MapR pe măsură ce dezvoltă o aplicație de streaming în timp real.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor putea construi aplicații pentru producători și consumatori pentru procesarea datelor în flux în timp real.
Public
- Dezvoltatori
- Administratorii
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
Notă
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor putea construi aplicații pentru producători și consumatori pentru procesarea datelor în flux în timp real.
Public
- Dezvoltatori
- Administratorii
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
Notă
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
14 hours
Sinoptic
Magellan este un motor de execuție distribuit open-source pentru analize geospatiale pe date mari. Implementat în partea de sus a Apache Spark , extinde Spark SQL și oferă o abstractizare relațională pentru analitice geospatiale.
Acest instruire live, condus de instructor, introduce conceptele și abordările pentru implementarea analizei geospaciale și parcurge participanții prin crearea unei aplicații de analiză predictivă folosind Magellan pe Spark.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Întreabă, analizează și alătură seturi de date geospatiale în mod eficient
- Implementați date geospatiale în aplicații de business intelligence și analize predictive
- Utilizați contextul spațial pentru a extinde capabilitățile dispozitivelor mobile, senzorilor, jurnalelor și purtătorilor
Formatul cursului
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
Acest instruire live, condus de instructor, introduce conceptele și abordările pentru implementarea analizei geospaciale și parcurge participanții prin crearea unei aplicații de analiză predictivă folosind Magellan pe Spark.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Întreabă, analizează și alătură seturi de date geospatiale în mod eficient
- Implementați date geospatiale în aplicații de business intelligence și analize predictive
- Utilizați contextul spațial pentru a extinde capabilitățile dispozitivelor mobile, senzorilor, jurnalelor și purtătorilor
Formatul cursului
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
14 hours
Sinoptic
Apache Kylin este un motor de analiză extrem de distribuit pentru date mari În acest training live instructor, participanții vor învăța cum să folosească Apache Kylin pentru a configura un depozit de date în timp real Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Consumați date streaming în timp real folosind Kylin Utilizați caracteristicile puternice ale Apache Kylin, inclusiv suport pentru schema de zăpadă, o interfață SQL bogată, cubare cu scânteie și latență de interogare secundară Notă Folosim ultima versiune de Kylin (din această scriere, Apache Kylin v20) Public Ingineri de date mari Analiștii Big Data Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
7 hours
Sinoptic
Confluent KSQL is a stream processing framework built on top of Apache Kafka. It enables real-time data processing using SQL operations.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to implement Apache Kafka stream processing without writing code.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Confluent KSQL.
- Set up a stream processing pipeline using only SQL commands (no Java or Python coding).
- Carry out data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization entirely in SQL.
- Design and deploy interactive, continuous queries for streaming ETL and real-time analytics.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to implement Apache Kafka stream processing without writing code.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Confluent KSQL.
- Set up a stream processing pipeline using only SQL commands (no Java or Python coding).
- Carry out data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization entirely in SQL.
- Design and deploy interactive, continuous queries for streaming ETL and real-time analytics.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
35 hours
Sinoptic
KNIME is a free and open-source data analytics, reporting and integration platform. KNIME integrates various components for machine learning and data mining through its modular data pipelining concept. A graphical user interface and use of JDBC allows assembly of nodes blending different data sources, including preprocessing (ETL: Extraction, Transformation, Loading), for modeling, data analysis and visualization without, or with only minimal, programming. To some extent as advanced analytics tool KNIME can be considered as a SAS alternative.
Since 2006, KNIME has been used in pharmaceutical research, it also used in other areas like CRM customer data analysis, business intelligence and financial data analysis.
Since 2006, KNIME has been used in pharmaceutical research, it also used in other areas like CRM customer data analysis, business intelligence and financial data analysis.
21 hours
Sinoptic
Platforma KNIME Analytics este o opțiune principală a sursei deschise pentru inovația bazată pe date, ajutându-vă să descoperiți potențialul ascuns în datele dvs., pentru a avea perspective noi sau pentru a prezice noi viitoruri. Cu peste 1000 de module, sute de exemple gata de rulare, o gamă cuprinzătoare de instrumente integrate și cea mai largă alegere de algoritmi avansați disponibili, KNIME Analytics Platform este caseta de instrumente perfectă pentru orice om de știință de date și analist de afaceri.
Acest curs pentru Platforma KNIME Analytics este o oportunitate ideală pentru începători, utilizatori avansați și experți KNIME pentru a fi introduse în KNIME , pentru a învăța cum să-l folosească mai eficient și cum să creeze rapoarte clare și complete bazate pe fluxuri de lucru KNIME
Acest curs pentru Platforma KNIME Analytics este o oportunitate ideală pentru începători, utilizatori avansați și experți KNIME pentru a fi introduse în KNIME , pentru a învăța cum să-l folosească mai eficient și cum să creeze rapoarte clare și complete bazate pe fluxuri de lucru KNIME
21 hours
Sinoptic
Descoperirea cunoștințelor în bazele de date (KDD) este procesul de descoperire a cunoștințelor utile dintr-o colecție de date. Aplicațiile din viața reală pentru această tehnică de extragere a datelor includ marketing, detectarea fraudei, telecomunicații și fabricație.
În acest curs live, condus de instructor, introducem procesele implicate în KDD și efectuăm o serie de exerciții pentru a exersa implementarea acelor procese.
Public
- Analistii de date sau oricine este interesat să învețe cum să interpreteze datele pentru rezolvarea problemelor
Formatul cursului
- După o discuție teoretică a KDD, instructorul va prezenta cazuri din viața reală care solicită aplicarea KDD pentru rezolvarea unei probleme. Participanții vor pregăti, selecta și curăța seturi de date-eșantion și vor folosi cunoștințele lor anterioare despre date pentru a propune soluții pe baza rezultatelor observațiilor lor.
În acest curs live, condus de instructor, introducem procesele implicate în KDD și efectuăm o serie de exerciții pentru a exersa implementarea acelor procese.
Public
- Analistii de date sau oricine este interesat să învețe cum să interpreteze datele pentru rezolvarea problemelor
Formatul cursului
- După o discuție teoretică a KDD, instructorul va prezenta cazuri din viața reală care solicită aplicarea KDD pentru rezolvarea unei probleme. Participanții vor pregăti, selecta și curăța seturi de date-eșantion și vor folosi cunoștințele lor anterioare despre date pentru a propune soluții pe baza rezultatelor observațiilor lor.
21 hours
Sinoptic
Stream Processing se referă la procesarea în timp real a „datelor în mișcare”, adică efectuarea de calcule pe date așa cum sunt primite. Aceste date sunt citite ca fluxuri continue din surse de date , cum ar fi evenimente de senzori, activitatea utilizatorilor site - ul, tranzacțiile financiare, glisări de card de credit, faceți clic pe fluxuri etc. Stream Processing cadre sunt capabile să citească volume mari de date de intrare și de a oferi perspective valoroase aproape instantaneu.
În cadrul acestui training, instruit în direct (la fața locului sau la distanță), participanții vor învăța cum să configureze și să integreze diferite cadre de Stream Processing fluxurilor cu sistemele de stocare de date mari existente și aplicațiile software și microserviciile aferente.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați diferite cadre de Stream Processing fluxurilor, cum ar fi Spark Streaming și Kafka Streaming.
- Înțelegeți și selectați cadrul cel mai potrivit pentru job.
- Procesarea datelor în mod continuu, concomitent și într-o manieră record-by-record.
- Integrați soluțiile de Stream Processing fluxurilor cu bazele de date existente, depozite de date, lacuri de date etc.
- Integrați cea mai potrivită bibliotecă de procesare a fluxurilor cu aplicații de întreprindere și microservicii.
Public
- Dezvoltatori
- Arhitecți software
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
notițe
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
În cadrul acestui training, instruit în direct (la fața locului sau la distanță), participanții vor învăța cum să configureze și să integreze diferite cadre de Stream Processing fluxurilor cu sistemele de stocare de date mari existente și aplicațiile software și microserviciile aferente.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați diferite cadre de Stream Processing fluxurilor, cum ar fi Spark Streaming și Kafka Streaming.
- Înțelegeți și selectați cadrul cel mai potrivit pentru job.
- Procesarea datelor în mod continuu, concomitent și într-o manieră record-by-record.
- Integrați soluțiile de Stream Processing fluxurilor cu bazele de date existente, depozite de date, lacuri de date etc.
- Integrați cea mai potrivită bibliotecă de procesare a fluxurilor cu aplicații de întreprindere și microservicii.
Public
- Dezvoltatori
- Arhitecți software
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
notițe
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
21 hours
Sinoptic
Estimările pentru Internetul obiectelor sau valoarea de piață IOT sunt masive, deoarece prin definiție IoT este un strat integrat și difuz de dispozitive, senzori și putere de calcul care acoperă întreaga industrie a consumatorilor, a întreprinderilor și a întreprinderilor. IoT va reprezenta un număr din ce în ce mai mare de conexiuni: 1,9 miliarde de dispozitive astăzi și 9 miliarde până în 2018. În acel an, va fi aproximativ egal cu numărul de smartphone-uri, televizoare inteligente, tablete, computere portabile și PC-uri combinate. & Nbsp ; În spațiul destinat consumatorilor, multe produse și servicii au trecut deja în domeniul Internetului, incluzând aparatele de bucătărie și de uz casnic, parcarea, RFID, produse de iluminat și încălzire și o serie de aplicații în Internetul industrial. Cu toate acestea, tehnologiile subiacente ale IoT nu sunt nimic nou, deoarece comunicarea M2M a existat de la nașterea Internetului. Totuși, ceea ce sa schimbat în ultimii câțiva ani este apariția numărului de tehnologii fără fir ieftine, adăugate de adaptarea covârșitoare a telefoanelor inteligente și Tablet în fiecare casă. Explozivul de creștere a dispozitivelor mobile a condus la cererea actuală de IO. & Nbsp; Datorită oportunităților neîngrădite în afacerile IoT, un număr mare de antreprenori mici și mijlocii au sărit într-o bandă largă de grabă a IoT. De asemenea, datorită apariției platformei electronice open source și a platformei IoT, costul dezvoltării sistemului IoT și gestionarea în continuare a producției sale considerabile este din ce în ce mai accesibilă. Proprietarii de produse electronice existenți suferă presiuni pentru a-și integra dispozitivul în aplicația Internet sau mobil. & Nbsp; Acest curs este destinat unei revizuiri a tehnologiilor și a afacerilor unei industrii emergente, astfel încât entuziaștii / întreprinzătorii din domeniul IoT să poată înțelege elementele de bază ale tehnologiei IoT și ale afacerilor. Obiectivele cursului & nbsp; Obiectivul principal al cursului este de a introduce opțiunile tehnologice emergente, platformele și studiile de caz privind punerea în aplicare a IoT în căminul & automatizarea orașelor (locuințe și orașe inteligente), Internet industriale, asistență medicală, guvern, mobil celular și alte domenii. & nbsp; Introducere de bază a tuturor elementelor IoT-mecanice, a platformei electronice / senzorilor, a protocoalelor fără fir și fără fir, a mobilului cu integrarea electronică, integrarea mobilă la întreprindere, analiza datelor și planul total de control. & nbsp; Protocoale wireless M2M pentru IoT - WiFi, Zigbee / Zwave, Bluetooth, ANT +: Când și unde să folosim care dintre ele? & nbsp; Mobil / Desktop / Aplicație Web - pentru înregistrare, achiziție de date și control; Disponibil & nbsp; Platformă de achiziție de date M2M pentru IoT- & ndash; Xively, Omega și NovoTech etc. Probleme de securitate și soluții de securitate pentru IoT Platformă open source / electronică comercială pentru IoT-Rasberry Pi, Adruino, ArmMbedLPC etc & nbsp; Platforma cloud open source / enterprise pentru IoT-Ayla, iO Bridge, Libellium, Axeda, nor de broșură Cisco Studii de afaceri și tehnologie ale unora dintre dispozitivele comune IoT precum & nbsp; Automatizarea casei, alarma de fum, vehicule, militare, sănătate la domiciliu etc. Public țintă & nbsp; Întreprinzători și întreprinzători ai internetului & nbsp; Managerii și inginerii a căror companie se aventurează în spațiul IoT & nbsp; Analisti de afaceri & amp; Investitori
28 hours
Sinoptic
MonetDB este o bază de date open source care a pionierat abordarea tehnologiei storalelor În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească MonetDB și cum să obțină cea mai mare valoare din acesta Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegeți MonetDB și caracteristicile acestuia Instalați și începeți cu MonetDB Explorați și efectuați diferite funcții și sarcini în MonetDB Accelerați livrarea proiectului prin maximizarea capacităților MonetDB Public Dezvoltatori Experți tehnici Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
14 hours
Sinoptic
Public
- Dezvoltatori
Formatul cursului
- Prelegeri, practică practică, mici teste pe parcursul evaluării înțelegerii
- Dezvoltatori
Formatul cursului
- Prelegeri, practică practică, mici teste pe parcursul evaluării înțelegerii
21 hours
Sinoptic
Cloudera Impala este un motor de interogare SQL paralel cu procesarea masivă paralelă (MPP) pentru clusterele Apache Hadoop Impala permite utilizatorilor să emită interogări SQL lowlatency la datele stocate în Hadoop Distributed File System și Apache Hbase fără a necesita mișcarea sau transformarea datelor Public Acest curs este destinat analiștilor și cercetătorilor de date care efectuează analize asupra datelor stocate în Hadoop prin intermediul Business Intelligence sau instrumente SQL După acest curs, delegații vor putea Extrageți informații semnificative de la grupurile Hadoop cu Impala Scrieți programe specifice pentru a facilita Business Intelligence în Impala SQL Dialect Depanați Impala .
7 hours
Sinoptic
Acest curs acoperă modul de utilizare a limbajului SQL Hive (AKA: Hive HQL, SQL on Hive , Hive QL) pentru persoanele care extrag date din Hive
21 hours
Sinoptic
Hortonworks Data Platform (HDP) este o platformă de suport open-source Apache Hadoop care oferă o bază stabilă pentru dezvoltarea de soluții de date mari pe ecosistemul Apache Hadoop .
Acest instruire în direct (la fața locului sau la distanță), condus de instructor, introduce Hortonworks Data Platform (HDP) și parcurge participanții prin implementarea soluției Spark + Hadoop .
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Folosiți Hortonworks pentru a rula în mod sigur Hadoop la scară largă.
- Unificați capacitățile de securitate, guvernare și operațiuni ale lui Hadoop cu fluxurile de lucru analitice agile Spark.
- Folosiți Hortonworks pentru a investiga, valida, certifica și susține fiecare componentă dintr-un proiect Spark.
- Procesați diferite tipuri de date, inclusiv structurate, nestructurate, în mișcare și în repaus.
Formatul cursului
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
Acest instruire în direct (la fața locului sau la distanță), condus de instructor, introduce Hortonworks Data Platform (HDP) și parcurge participanții prin implementarea soluției Spark + Hadoop .
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Folosiți Hortonworks pentru a rula în mod sigur Hadoop la scară largă.
- Unificați capacitățile de securitate, guvernare și operațiuni ale lui Hadoop cu fluxurile de lucru analitice agile Spark.
- Folosiți Hortonworks pentru a investiga, valida, certifica și susține fiecare componentă dintr-un proiect Spark.
- Procesați diferite tipuri de date, inclusiv structurate, nestructurate, în mișcare și în repaus.
Formatul cursului
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
21 hours
Sinoptic
Acest curs introduce HBase - un magazin No SQL pe partea de sus a Hadoop . Cursul este destinat dezvoltatorilor care vor folosi HBase pentru a dezvolta aplicații și administratorii care vor gestiona clusterele HBase.
Vom merge un dezvoltator prin arhitectura HBase și modelarea datelor și dezvoltarea aplicațiilor pe HBase. Acesta va discuta, de asemenea, folosind MapReduce cu HBase și câteva subiecte de administrare legate de optimizarea performanței. Cursul este foarte practic, cu multe exerciții de laborator.
Durata : 3 zile
Audiență : dezvoltatori și administratori
Vom merge un dezvoltator prin arhitectura HBase și modelarea datelor și dezvoltarea aplicațiilor pe HBase. Acesta va discuta, de asemenea, folosind MapReduce cu HBase și câteva subiecte de administrare legate de optimizarea performanței. Cursul este foarte practic, cu multe exerciții de laborator.
Durata : 3 zile
Audiență : dezvoltatori și administratori
28 hours
Sinoptic
Hadoop este un cadru popular de prelucrare a datelor Python este un limbaj de programare de nivel înalt renumit pentru sintaxa clară și citirea codului În acest training instruit, participanții vor învăța cum să lucreze cu Hadoop, MapReduce, Pig și Spark utilizând Python, deoarece parcurg exemple și cazuri multiple Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegeți conceptele de bază din spatele lui Hadoop, MapReduce, Pig și Spark Utilizați Python cu Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, Porc și Spark Utilizați Snakebite pentru a accesa în mod programatic HDFS în Python Utilizați mrjob pentru a scrie sarcini MapReduce în Python Scrie programele Spark cu Python Extindeți funcționalitatea porcului utilizând UDF-urile Python Gestionați lucrările MapReduce și scripturile Pig folosind Luigi Public Dezvoltatori Profesioniști IT Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
28 hours
Sinoptic
Public:
Acest curs are rolul de a demistifica o mare tehnologie de date / hadoop și de a arăta că nu este greu de înțeles.
Acest curs are rolul de a demistifica o mare tehnologie de date / hadoop și de a arăta că nu este greu de înțeles.
14 hours
Sinoptic
Pe măsură ce tot mai multe proiecte IT și software migrează de la procesarea locală și gestionarea datelor la procesarea distribuită și stocarea mare a datelor, managerii de proiect găsesc nevoia de a-și îmbunătăți cunoștințele și abilitățile pentru a înțelege conceptele și practicile relevante pentru proiectele și oportunitățile Big Data Acest curs introduce Manageri de proiect la cel mai popular cadru de prelucrare a datelor Big: Hadoop În cadrul acestui antrenament instruit, participanții vor învăța componentele esențiale ale ecosistemului Hadoop și modul în care aceste tehnologii pot fi folosite pentru a rezolva probleme de mare amploare În procesul de învățare a acestor fundații, participanții își vor îmbunătăți capacitatea de a comunica cu dezvoltatorii și implementatorii acestor sisteme, precum și cu oamenii de știință și analiștii care implică multe proiecte IT Public Managerii de proiect care doresc să pună în aplicare Hadoop în dezvoltarea lor sau infrastructura IT Managerii de proiect care au nevoie să comunice cu echipe interdependente, care includ ingineri de date mari, oameni de știință și analiști de afaceri Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
21 hours
Sinoptic
Hadoop este cel mai popular cadru de prelucrare a datelor din Big Data .
7 hours
Sinoptic
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at technical persons who wish to learn how to implement a machine learning strategy while maximizing the use of big data.
By the end of this training, participants will:
- 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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
By the end of this training, participants will:
- 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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 hours
Sinoptic
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) este o platformă de logistică integrată în timp real a datelor și o simplă platformă de procesare a evenimentelor care permite mutarea, urmărirea și automatizarea datelor între sisteme. Este scris folosind o programare bazată pe fluxuri și oferă o interfață de utilizator bazată pe web pentru a gestiona fluxurile de date în timp real.
În cadrul acestui training, instruit în direct (la fața locului sau la distanță), participanții vor învăța cum să se implementeze și să gestioneze Apache NiFi într-un mediu de laborator live.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați Apachi NiFi.
- Sursa, transformarea și gestionarea datelor din surse de date disparate, distribuite, inclusiv baze de date și lacuri de date mari.
- Automatizarea fluxurilor de date.
- Activați analizele de streaming.
- Aplicați diverse abordări pentru ingestia de date.
- Transformați Big Data și în perspective de afaceri.
Formatul cursului
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
În cadrul acestui training, instruit în direct (la fața locului sau la distanță), participanții vor învăța cum să se implementeze și să gestioneze Apache NiFi într-un mediu de laborator live.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați Apachi NiFi.
- Sursa, transformarea și gestionarea datelor din surse de date disparate, distribuite, inclusiv baze de date și lacuri de date mari.
- Automatizarea fluxurilor de date.
- Activați analizele de streaming.
- Aplicați diverse abordări pentru ingestia de date.
- Transformați Big Data și în perspective de afaceri.
Formatul cursului
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
14 hours
Sinoptic
Teradata este un popular sistem relațional de Management Database Management Database pentru construirea de aplicații de depozitare a datelor la scară largă. Teradata realizează acest lucru pe calea paralelismului.
Această instruire în direct, instruită în direct (la fața locului sau la distanță) se adresează dezvoltatorilor de aplicații și inginerilor care doresc să stăpânească utilizările mai sofisticate ale bazei de date Teradata .
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Gestionați spațiul Teradata .
- Protejați și distribuiți date în Teradata .
- Citiți Explicați planul.
- Îmbunătățirea competenței SQL .
- Utilizați utilitățile principale ale Teradata .
Formatul cursului
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
Această instruire în direct, instruită în direct (la fața locului sau la distanță) se adresează dezvoltatorilor de aplicații și inginerilor care doresc să stăpânească utilizările mai sofisticate ale bazei de date Teradata .
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Gestionați spațiul Teradata .
- Protejați și distribuiți date în Teradata .
- Citiți Explicați planul.
- Îmbunătățirea competenței SQL .
- Utilizați utilitățile principale ale Teradata .
Formatul cursului
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
7 hours
Sinoptic
Spark SQL este modulul Apache Spark pentru lucrul cu date structurate și nestructurate. Spark SQL oferă informații despre structura datelor, precum și despre calculul efectuat. Aceste informații pot fi utilizate pentru a realiza optimizări. Două utilizări comune pentru Spark SQL sunt:
- pentru a executa interogări SQL .
- pentru a citi datele dintr-o instalație Hive existentă.
În cadrul acestui training, instruit în direct (la fața locului sau la distanță), participanții vor învăța cum să analizeze diverse tipuri de seturi de date folosind Spark SQL .
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați Spark SQL .
- Efectuați analiza datelor utilizând Spark SQL .
- Seturi de date de interogare în diferite formate.
- Vizualizați datele și rezultatele interogării.
Formatul cursului
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
- pentru a executa interogări SQL .
- pentru a citi datele dintr-o instalație Hive existentă.
În cadrul acestui training, instruit în direct (la fața locului sau la distanță), participanții vor învăța cum să analizeze diverse tipuri de seturi de date folosind Spark SQL .
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați Spark SQL .
- Efectuați analiza datelor utilizând Spark SQL .
- Seturi de date de interogare în diferite formate.
- Vizualizați datele și rezultatele interogării.
Formatul cursului
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
14 hours
Sinoptic
Apache Zeppelin este un caiet bazat pe web pentru captarea, explorarea, vizualizarea și partajarea datelor bazate pe Hadoop și Spark.
Acest instruire live, condus de instructor, introduce conceptele din spatele analizelor interactive de date și parcurge participanții prin implementarea și utilizarea Zeppelin într-un mediu cu un singur utilizator sau multi-utilizator.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați Zeppelin
- Dezvoltați, organizați, executați și partajați datele într-o interfață bazată pe browser
- Vizualizați rezultatele fără a vă referi la linia de comandă sau la detaliile clusterului
- Executați și colaborați pe fluxuri lungi de lucru
- Lucrați cu oricare dintre un număr de plug-in-uri / prelucrări de date-backend-uri, precum Scala (cu Apache Spark ), Python (cu Apache Spark ), Spark SQL , JDBC, Markdown și Shell.
- Integrați Zeppelin cu Spark, Flink și Reduceți Harta
- Securizați instanțe cu mai mulți utilizatori de Zeppelin cu Apache Shiro
Public
- Ingineri de date
- Analiști de date
- Cercetătorii de date
- Dezvoltatori de software
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
Acest instruire live, condus de instructor, introduce conceptele din spatele analizelor interactive de date și parcurge participanții prin implementarea și utilizarea Zeppelin într-un mediu cu un singur utilizator sau multi-utilizator.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați Zeppelin
- Dezvoltați, organizați, executați și partajați datele într-o interfață bazată pe browser
- Vizualizați rezultatele fără a vă referi la linia de comandă sau la detaliile clusterului
- Executați și colaborați pe fluxuri lungi de lucru
- Lucrați cu oricare dintre un număr de plug-in-uri / prelucrări de date-backend-uri, precum Scala (cu Apache Spark ), Python (cu Apache Spark ), Spark SQL , JDBC, Markdown și Shell.
- Integrați Zeppelin cu Spark, Flink și Reduceți Harta
- Securizați instanțe cu mai mulți utilizatori de Zeppelin cu Apache Shiro
Public
- Ingineri de date
- Analiști de date
- Cercetătorii de date
- Dezvoltatori de software
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
14 hours
Sinoptic
Vespa un motor de prelucrare și servire a datelor de mare capacitate creat de Yahoo Acesta este folosit pentru a răspunde la întrebările utilizatorilor, pentru a face recomandări și pentru a oferi conținut personalizat și reclame în timp real Instruirea live instruitã introduce provocãrile de a servi date largi de date ºi plãteºte participanþii prin crearea unei aplicaþii care poate calcula rãspunsurile la cererile utilizatorilor, pe seturi mari de date în timp real Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Utilizați Vespa pentru a calcula rapid datele (stocare, căutare, rang, organizare) la timpul de servire în timp ce un utilizator așteaptă Implementați Vespa în aplicații existente care implică căutarea, recomandările și personalizarea Integrați și desfășurați Vespa cu sistemele de date mari existente, cum ar fi Hadoop și Storm Public Dezvoltatori Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
Other regions
Other countries
Consultanță
Sfarsit de saptamana Big Data Cursuri, Seara Big Data Training, Big Data Camp, Big Data Cu instructor, Sfarsit de saptamana Big Data Training, Seara Big Data Cursuri, Big Data Coaching, Big Data Instructor, Big Data Trainer, Big Data Cursuri, Big Data Clase, Big Data Pe pagina, Big Data curs privat, Big Data one on one training
.jpg "european organization for nuclear research (cern)")
.jpg "american international group (aig)")
.jpg "european southern observatory (eso)")
.png "aeronautical radio, incorporated (arinc)")
