Cursuri Big Data

  1. Catalog de cursuri
  2. Cursuri Big Data
Cursuri Big Data

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

★★★★★
★★★★★

Big Data Subcategories

Cursuri Hadoop Hadoop
Cursuri Data Mining Data Mining
Cursuri Apache Spark Apache Spark
Cursuri Apache ZooKeeper Apache ZooKeeper
Cursuri Avro Avro
Cursuri Apache ActiveMQ Apache ActiveMQ
Cursuri Teradata Teradata
Cursuri Stream processing Stream processing
Cursuri Data Warehouse Data Warehouse
Cursuri Apache Drill Apache Drill
Cursuri Dremio Dremio
Cursuri Apache Kylin Apache Kylin
Cursuri Apache Accumulo Apache Accumulo
Cursuri Apache Zeppelin Apache Zeppelin
Cursuri Apache Hama Apache Hama
Cursuri Apache Arrow Apache Arrow

Big Data Course Outlines

Numele cursului
Durata
Sinoptic
Numele cursului
Durata
Sinoptic

Apache Accumulo Fundamentals

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

IoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and Investors

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

Matlab for Predictive Analytics

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 .

Real-Time Stream Processing with MapR

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.

Magellan: Geospatial Analytics on Spark

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.

Apache Kylin: From Classic OLAP to Real-Time Data Warehouse

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 .

Confluent KSQL

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.

KNIME Analytics Platform - comprehensive training

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.

KNIME Analytics Platform for BI

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

Knowledge Discovery in Databases (KDD)

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.

Stream Processing with Kafka Streams

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

A Practical Introduction to Stream Processing

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.

Machine Learning and 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.

Apache Avro: Data Serialization for Distributed Applications

14 hours
Sinoptic
Public

- Dezvoltatori

Formatul cursului

- Prelegeri, practică practică, mici teste pe parcursul evaluării înțelegerii

Impala for Business Intelligence

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 .

Data Analysis with Hive/HiveQL

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

Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators

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.

HBase for Developers

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

Hadoop with Python

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 .

Hadoop Administration on MapR

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.

Hadoop for Project Managers

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 .

Hadoop for Developers and Administrators

21 hours
Sinoptic
Hadoop este cel mai popular cadru de prelucrare a datelor din Big Data .

MemSQL

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

MonetDB

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 .

Advanced Teradata

14 hours
Sinoptic
Teradata is a popular Relational Database Management System for building large scale data warehousing applications. Teradata achieves this by way of parallelism.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at application developers and engineers who wish to master more sophisticated usages of the Teradata database.

By the end of this training, participants will be able to:

- Manage Teradata space.
- Protect and distribute data in Teradata.
- Read Explain Plan.
- Improve SQL proficiency.
- Use main utilities of Teradata.

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.

Apache Spark SQL

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.

Zeppelin for Interactive Data Analytics

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

Vespa: Serving Large-Scale Data in Real-Time

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 .

Tigon: Real-time Streaming for the Real World

14 hours
Sinoptic
Tigon este o sursă open source, în timp real, lowlatency, highthroughput, YARN nativ, cadru de procesare a fluxului care se află pe partea de sus a HDFS și HBase pentru persistență Aplicațiile Tigon abordează cazuri de utilizare, cum ar fi detectarea și analiza intruziunilor în rețea, analiza pieței sociale media, analiza locației și recomandările utilizatorilor în timp real Această instruire live instrucționată introduce abordarea lui Tigon de a combina procesul de procesare în timp real și lot, pe măsură ce participanții merg prin crearea unei exemple de aplicații Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Creați aplicații puternice de procesare a fluxului pentru a gestiona volume mari de date Procesați surse de flux, cum ar fi jurnalele Twitter și Webserver Utilizați Tigon pentru conectarea rapidă, filtrarea și agregarea fluxurilor Public Dezvoltatori Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Teradata Fundamentals

21 hours
Sinoptic
Teradata este unul dintre cele mai populare sisteme de Management Database Management Database relaționale. Este potrivit în principal pentru construirea de aplicații de depozitare a datelor la scară largă. Teradata realizează acest lucru prin conceptul de paralelism.

Acest curs îi introduce pe delegații la Teradata .

Other regions

;TransilvaniaBanat & CrisanaMunteniaMoldovaDobrogea

Other countries

Aceste cursuri sunt disponibile si in alte tari. ››

Consultanță

Consultanță Big Data
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

Reduceri pentru cursuri

OpenNLP for Text Based Machine Learning

10/31/2019 - 09:30
Bucharest, City Center
Remote
3500EUR
3150EUR
 Sală de clasă
4100EUR
3750EUR
Read more

TensorFlow Serving

11/04/2019 - 09:30
Timisoara, Iosif Bulbuca Boulevard
Remote
1750EUR
1575EUR
 Sală de clasă
2150EUR
1975EUR
Read more

MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation

02/03/2020 - 09:30
Constanta, Str. Mircea cel Batran
Remote
8750EUR
7875EUR
 Sală de clasă
9950EUR
9075EUR
Read more

Visual Analytics – Data science

02/24/2020 - 09:30
Constanta, Str. Mircea cel Batran
Remote
3500EUR
3150EUR
 Sală de clasă
4100EUR
3750EUR
Read more

SequoiaDB for Administrators

04/02/2020 - 09:30
Bucharest, City Center
Remote
3500EUR
3150EUR
 Sală de clasă
4100EUR
3750EUR
Read more

Newsletter Oferte Cursuri

Respectăm confidențialitatea adresei dvs. de email. Nu vom transmite sau vinde adresa altor părți. Puteți să schimbați preferințele sau să vă dezabonați complet în orice moment.

Câțiva dintre clienții noștri

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Romania!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Romania
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!