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
Chiar mi-a plăcut să învăț lucruri noi și interesante.
SIVECO Romania SA
Curs: Data Mining
Machine Translated
Faptul că toate datele și software-ul erau gata de utilizare pe un VM deja pregătit, oferit de antrenor pe discuri externe.
vyzVoice
Curs: Hadoop for Developers and Administrators
Machine Translated
gamă de materiale
Maciej Jonczyk
Curs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
sistematizarea cunoștințelor în domeniul ML
Orange Polska
Curs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
O mulțime de probleme care pot fi explorate după formare
Klaudia Kłębek
Curs: Data Mining z wykorzystaniem R
Machine Translated
Formatorul a fost atât de informat și a inclus zonele în care mă interesează.
Mohamed Salama
Curs: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
Foarte adaptate nevoilor.
Yashan Wang
Curs: Data Mining with R
Machine Translated
Richard este foarte calm și metodic, cu o perspectivă analitică - exact calitățile necesare pentru a prezenta acest tip de curs.
Kieran Mac Kenna
Curs: Spark for Developers
Machine Translated
Îmi plac exercițiile făcute.
Nour Assaf
Curs: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Exercițiul hands-on și capacitatea formatorului de a explica subiecte complexe în termeni simpli.
youssef chamoun
Curs: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Informațiile furnizate au fost interesante și cea mai bună parte a fost spre sfârșitul anului când am fost furnizați date de la Durex și am lucrat la datele pe care le cunoaștem și le efectuăm pentru a obține rezultate.
Jessica Chaar
Curs: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Mi-a plăcut mai mult antrenorul oferind Exemple reale live.
Simon Hahn
Curs: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
M-am bucurat cu adevărat de marile competențe ale formatorului.
Grzegorz Gorski
Curs: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Mi-a plăcut cu adevărat multe sesiuni hands-on.
Jacek Pieczątka
Curs: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
share diagramă concept și de asemenea, eșantion pentru mâinile murdare
Mark Yang - FMR
Curs: Spark for Developers
Machine Translated
Am crezut că informațiile erau interesante.
Allison May
Curs: Data Visualization
Machine Translated
Apreciez foarte mult faptul că Jeff a folosit date și exemple care erau aplicabile datelor educaționale. El a făcut-o interesantă și interactivă.
Carol Wells Bazzichi
Curs: Data Visualization
Machine Translated
Învățați despre toate tipurile de diagrame și despre ce sunt folosite. Învățând valoarea aglomerării. Învățați despre metodele de afișare a datelor de timp.
Susan Williams
Curs: Data Visualization
Machine Translated
Antrenorul a fost entuziast.
Diane Lucas
Curs: Data Visualization
Machine Translated
Mi-a plăcut cu adevărat conținutul / instructor.
Craig Roberson
Curs: Data Visualization
Machine Translated
Sunt un cursant și acest lucru a făcut foarte mult.
Lisa Comfort
Curs: Data Visualization
Machine Translated
Mi-au plăcut exemplele.
Peter Coleman
Curs: Data Visualization
Machine Translated
În general, am beneficiat de exemple.
Peter Coleman
Curs: Data Visualization
Machine Translated
Mi-a plăcut exemplele bune din lumea reală, recenzii ale rapoartelor existente.
Ronald Parrish
Curs: Data Visualization
Machine Translated
Scenarii și cazuri aplicabile
zhaopeng liu - Fmr
Curs: Spark for Developers
Machine Translated
Analiza cazurilor
国栋 张
Curs: Spark for Developers
Machine Translated
toate părțile din această sesiune
Eric Han - Fmr
Curs: Spark for Developers
Machine Translated
Chiar am beneficiat de disponibilitatea formatorului de a împărți mai mult.
Balaram Chandra Paul
Curs: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Știm mai multe despre întregul mediu.
John Kidd
Curs: Spark for Developers
Machine Translated
Formatorul a făcut clasa interesantă și amuzantă, ceea ce ajută destul de mult cu antrenamentul de zi.
Ryan Speelman
Curs: Spark for Developers
Machine Translated
Cred că antrenorul a avut un stil excelent de a combina umorul și povestirile din viața reală pentru a face subiecții la îndemână foarte accesibili. Aș recomanda acest profesor în viitor.
Curs: Spark for Developers
Machine Translated
Îi plăcea foarte mult modul interactiv de învățare.
Luigi Loiacono
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
A fost o pregătire foarte practică, mi-a plăcut exercițiile practice.
Proximus
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Am beneficiat de o privire de ansamblu bună, un bun echilibru între teorie și exerciții.
Proximus
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Mi-a plăcut interacțiunea dinamică și "mâinile" pe subiect, mulțumită mașinii virtuale, foarte stimulatoare !.
Philippe Job
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Ernesto a făcut o treabă excelentă explicând conceptele de nivel înalt de utilizare a lui Spark și a diferitelor sale module.
Michael Nemerouf
Curs: Spark for Developers
Machine Translated
Am beneficiat de competența și de cunoștințele formatorului.
Jonathan Puvilland
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
În general, am beneficiat de prezentarea tehnologiilor.
Continental AG / Abteilung: CF IT Finance
Curs: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
În general, conținutul a fost bun.
Sameer Rohadia
Curs: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Exerciții de exemplu;
澳新银行
Curs: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
Cube și DV
Alan Xie
Curs: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
Profesorul are o cunoaștere cuprinzătoare a depozitului de date.
澳新银行
Curs: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
Profesorul a explicat în detaliu și a discutat atmosfera
澳新银行
Curs: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
Formatorul Michael este foarte priceput și priceput în ceea ce privește subiectul Big Data și R. El este foarte flexibil și personalizează rapid nevoile clienților de formare. De asemenea, este foarte capabil să rezolve problemele tehnice și de subiect în mișcare. Antrenament fantastic și profesional !.
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curs: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Mi-a plăcut cu adevărat introducerea de pachete noi.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curs: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Profesorul, domnul Michael Yan, a interacționat cu publicul foarte bine, instrucțiunea a fost clară. De asemenea, tutorele adaugă mai multe informații pe baza solicităților din partea cursanților în timpul pregătirii.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curs: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Subiectul și ritmul au fost perfecte.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curs: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Exemplul și materialul de instruire au fost suficiente și au făcut ușor să înțelegi ce faci.
Teboho Makenete
Curs: Data Science for Big Data Analytics
Machine Translated
Acesta este unul dintre cele mai bune practici cu cursuri de programare a exercițiilor pe care le-am luat vreodată.
Laura Kahn
Curs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Cred că antrenorul a avut un stil excelent de a combina umorul și povestirile din viața reală pentru a face subiecții la îndemână foarte accesibili. Aș recomanda acest profesor în viitor.
Curs: Spark for Developers
Machine Translated
Big Data Course Outlines
Numele cursului
Durata
Sinoptic
Numele cursului
Durata
Sinoptic
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
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.
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 .
7 hours
Sinoptic
This instructor-led, live training (online or onsite) 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.
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
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 (online or onsite) 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 (online or onsite) 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
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
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.
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.
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 .
21 hours
Sinoptic
Apache Spark is a distributed processing engine for analyzing very large data sets. It can process data in batches and real-time, as well as carry out machine learning, ad-hoc queries, and graph processing. .NET for Apache Spark is a free, open-source, and cross-platform big data analytics framework that supports applications written in C# or F#.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to carry out big data analysis using Apache Spark in their .NET applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache Spark.
- Understand how .NET implements Spark APIs so that they can be accessed from a .NET application.
- Develop data processing applications using C# or F#, capable of handling data sets whose size is measured in terabytes and pedabytes.
- Develop machine learning features for a .NET application using Apache Spark capabilities.
- Carry out exploratory analysis using SQL queries on big data sets.
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 (online or onsite) is aimed at developers who wish to carry out big data analysis using Apache Spark in their .NET applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache Spark.
- Understand how .NET implements Spark APIs so that they can be accessed from a .NET application.
- Develop data processing applications using C# or F#, capable of handling data sets whose size is measured in terabytes and pedabytes.
- Develop machine learning features for a .NET application using Apache Spark capabilities.
- Carry out exploratory analysis using SQL queries on big data sets.
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.
7 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, participanții vor învăța fundamentele programării bazate pe fluxuri, deoarece dezvoltă o serie de extensii demo, componente și procesoare care folosesc Apache NiFi .
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Înțelegeți arhitectura NiFi și conceptele fluxului de date.
- Dezvoltați extensii folosind API-uri NiFi și terțe părți.
- Personalizate dezvoltă propriul procesor Apache Nifi.
- Ingerați și prelucrați datele în timp real din formate de fișiere și surse de date diferite și neobișnuite.
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, participanții vor învăța fundamentele programării bazate pe fluxuri, deoarece dezvoltă o serie de extensii demo, componente și procesoare care folosesc Apache NiFi .
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Înțelegeți arhitectura NiFi și conceptele fluxului de date.
- Dezvoltați extensii folosind API-uri NiFi și terțe părți.
- Personalizate dezvoltă propriul procesor Apache Nifi.
- Ingerați și prelucrați datele în timp real din formate de fișiere și surse de date diferite și neobișnuite.
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.
28 hours
Sinoptic
Apache Hadoop este cel mai popular cadru pentru procesarea Big Data pe clustere de servere. Acest curs va introduce un dezvoltator pentru diferite componente (HDFS, MapReduce, de porc, Hive și HBase) Hadoop ecosistemului.
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 .
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 .
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)"){kind=small}
