Programele de pregătire locală, instruite de instructori Apache Hadoop demonstrează prin practica interactivă practica principalele componente ale ecosistemului Hadoop și modul în care aceste tehnologii pot fi utilizate pentru a rezolva probleme la scară largă. Instruirea Hadoop este disponibilă 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
★★★★★
★★★★★
Ce ti-a placut cel mai mult despre antrenament ?: Detalii despre fiecare instrument.
Amber Mehrotra - NIIT Limited
Curs: Hadoop Administration
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
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
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
Am beneficiat de competența și de cunoștințele formatorului.
Jonathan Puvilland
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
A fost foarte practic, am petrecut jumătate din timp făcând lucruri în Clouded / Hardtop, executând comenzi diferite, verificând sistemul și așa mai departe. Materialele suplimentare (cărți, site-uri web etc.) au fost cu adevărat apreciate, va trebui să continuăm să învățăm. Instalațiile erau destul de distractive și, foarte util, setarea clusterului de la zero a fost foarte bună.
Ericsson
Curs: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Antrenorul a fost fantastic și chiar și-a cunoscut lucrurile. Am învățat multe despre software-ul pe care nu l-am cunoscut anterior și care va ajuta foarte mult la slujba mea !.
Steve McPhail - Alberta Health Services - Information Technology
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Principiile de nivel înalt despre stup, HDFS ...
Geert Suys - Proximus Group
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Handson. Practica mixului / theroy
Proximus Group
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Fulvio a reușit să înțeleagă cazul afacerilor companiilor noastre și a putut să coreleze cu materialul cursului, aproape instantaneu.
Samuel Peeters - Proximus Group
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Multe exerciții practice.
Ericsson
Curs: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Instrument de management Ambari. Posibilitatea de a discuta despre experiențele practice Hadoop din alte cazuri de afaceri decât telecom.
Ericsson
Curs: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Am crezut că a făcut o treabă bună de croitorie experiența pentru audiență. Această clasă este cea mai mare parte proiectat pentru a acoperi analiza datelor cu HIVE, dar eu și colegul meu fac administrația stup cu nici o date reale de analiză responsabilități.
ian reif - Franchise Tax Board
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
VM mi-a placut foarte mult
Profesorul a fost foarte informat cu privire la subiect, precum și alte subiecte, el a fost foarte frumos și prietenos
Mi-a plăcut facilitatea din Dubai.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Curs: Big Data Analytics in Health
Machine Translated
lucruri practice de a face, de asemenea teoria a fost servită de Ajay bine
Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.
Curs: Hadoop Administration on MapR
Machine Translated
Exerciții
Capgemini Polska Sp. z o.o.
Curs: Hadoop Administration on MapR
Machine Translated
utilitatea exercițiilor
Algomine sp.z.o.o sp.k.
Curs: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Am găsit formarea bună, foarte informativă ... dar ar fi putut fi răspândită în 4 sau 5 zile, permițându-ne să vedem mai multe detalii despre diferite aspecte.
Veterans Affairs Canada
Curs: Hadoop Administration
Machine Translated
Mi-a plăcut foarte mult antrenamentul. Anton are multe cunoștințe și a pus teoria necesară într-un mod foarte accesibil. Este minunat că antrenamentul a fost o mulțime de exerciții interesante, așa că am fost în contact cu tehnologia pe care o știm de la bun început.
Szymon Dybczak - Algomine sp.z.o.o sp.k.
Curs: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Am constatat că acest curs a oferit o imagine de ansamblu excelentă și am atins rapid anumite zone pe care nici măcar nu le aveam în vedere.
Alexio este un sistem de stocare virtual distribuit care deschide un sistem unificat care unifică sisteme de stocare disparate și permite aplicațiilor să interacționeze cu datele la viteza de memorie Este utilizat de companii precum Intel, Baidu și Alibaba În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească Alexio pentru a lega diferite cadre de calcul cu sistemele de stocare și pentru a gestiona în mod eficient datele de la scară multipeabyte pe măsură ce parcurg crearea unei aplicații cu Alluxio Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Dezvoltați o aplicație cu Alluxio Conectați sistemele mari de date și aplicațiile în timp ce păstrați un spațiu de nume Efectiv extrage valoarea din datele mari în orice format de stocare Îmbunătățiți performanța încărcării de lucru Implementați și gestionați Alluxio independent sau clustered Public Cercetător de date Dezvoltator Administrator de sistem Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
Sqoop este un instrument software open source pentru transferul de date intre Hadoop si baze de date relationale sau mainframe Acesta poate fi folosit pentru a importa date din sistemul de gestionare a bazelor de date relaționale (RDBMS), cum ar fi MySQL sau Oracle sau un mainframe, în sistemul de distribuire a fișierelor Hadoop (HDFS) Ulterior, datele pot fi transformate în Hadoop MapReduce și apoi reexportate înapoi într-o RDBMS În acest training instruit, participanții vor învăța cum să utilizeze Sqoop pentru a importa date dintr-o bază de date relațională tradițională în Hadoop de stocare, cum ar fi HDFS sau Hive și invers Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Instalați și configurați Sqoop Importați date din MySQL în HDFS și stup Importați date din HDFS și Hive în MySQL Public Administratorii de sistem Ingineri de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră Notă Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .
Apache Samza este un cadru de calcul asincron, asincron, în timp real, open source Utilizează Apache Kafka pentru mesagerie și Apache Hadoop YARN pentru toleranță la erori, izolarea procesorului, securitate și gestionarea resurselor.
Acest instruire live, condus de instructor, introduce principiile din spatele sistemelor de mesagerie și procesarea fluxului distribuit, în timp ce participanții parcurg prin crearea unui proiect bazat pe Samza și execuția postului.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Utilizați Samza pentru a simplifica codul necesar pentru a produce și consuma mesaje. - Decuplați gestionarea mesajelor dintr-o aplicație. - Utilizați Samza pentru a implementa calcule asincrone aproape în timp real. - Utilizați procesarea fluxului pentru a oferi un nivel mai mare de abstractizare asupra sistemelor de mesagerie
Public
- Dezvoltatori
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
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.
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.
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 .
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 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.
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 .
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 .
Apache Ambari este o platformă de management open-source pentru aprovizionare, gestionare, monitorizare și securizare a clusterelor Apache Hadoop .
În cadrul acestei instruiri live, instruită de instructor, participanții vor învăța instrumentele și practicile de management oferite de Ambari pentru a gestiona cu succes grupurile Hadoop .
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Configurați un cluster Big Data direct folosind Ambari - Aplicați funcțiile și funcționalitățile avansate ale Ambari la diverse cazuri de utilizare - Adăugați și eliminați nodurile fără probleme, după cum este necesar - Îmbunătățiți performanțele unui cluster Hadoop prin reglare și reglare
Public
- DevOps - Administratori de sistem - DBAs - Profesioniști în testarea Hadoop
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
Apache Hadoop este unul dintre cele mai populare cadre pentru procesarea Big Data pe grupuri de servere. Acest curs se ocupă de gestionarea datelor în HDFS, Porci avansate, Hive și HBase. Aceste tehnici avansate de programare vor fi benefice pentru dezvoltatorii Hadoop experiență.
Public : dezvoltatori
Durata: trei zile
Format: prelegeri (50%) și laboratoare practice (50%).
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.
Apache Hadoop is the most popular framework for processing Big Data. Hadoop provides rich and deep analytics capability, and it is making in-roads in to tradional BI analytics world. This course will introduce an analyst to the core components of Hadoop eco system and its analytics
Apache Hadoop este cel mai popular cadru pentru procesarea Big Data pe clustere de servere. În acest curs de trei (opțional, patru) zile, participanții vor afla despre beneficiile și cazurile de utilizare pentru Hadoop și ecosistemul său, cum să planifice desfășurarea și creșterea clusterului, cum să instalați, să mențineți, să monitorizați, să depanați și să optimizați Hadoop . Ei vor practica, de asemenea, încărcarea de date în grup, vor cunoaște diverse distribuții Hadoop și vor practica instalarea și gestionarea instrumentelor de ecosistem Hadoop . Cursul se încheie cu discuția despre asigurarea unui cluster cu Kerberos.
"... Materialele au fost foarte bine pregătite și acoperite cu atenție. Laboratorul a fost foarte util și bine organizat " - Andrew Nguyen, Inginer Principal de Integrare DW, Microsoft Online Advertising
Public
Administratorii Hadoop
Format
Prelegeri și laboratoare, echilibru aproximativ 60%, 40% laboratoare.
Datameer este o platformă de business intelligence și de analiză construită pe Hadoop Permite enduserilor să acceseze, să exploreze și să coreleze datele de mari dimensiuni, structurate, semistructurate și nestructurate într-o manieră simplă În această instruire instruită, participanții vor învăța cum să folosească Datameer pentru a depăși curba de învățare abruptă a lui Hadoop, deoarece ei parcurg configurarea și analiza unei serii de mari surse de date Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Creați, curățați și explorați interactiv un lac de date pentru întreprinderi Accesați depozite de date de business intelligence, baze de date tranzacționale și alte magazine analitice Utilizați o interfață de utilizator a foii de calcul pentru a proiecta conducte de procesare a datelor endtoend Accesați funcțiile pre-construite pentru a explora relații complexe de date Utilizați vrăjitoare draganddrop pentru a vizualiza date și a crea tablouri de bord Utilizați tabele, grafice, grafice și hărți pentru a analiza rezultatele interogării Public Analiști de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
Analiza datelor mari implică procesul de examinare a unor cantități mari de seturi de date variate pentru a descoperi corelații, tipare ascunse și alte informații utile.
Industria sănătății are cantități masive de date medicale și clinice eterogene complexe. Aplicarea analizelor de date mari asupra datelor de sănătate prezintă un potențial imens în obținerea unor perspective pentru îmbunătățirea furnizării asistenței medicale. Cu toate acestea, enormitatea acestor seturi de date prezintă provocări mari în analize și aplicații practice într-un mediu clinic.
În cadrul acestui instruire, instruit în direct (de la distanță), participanții vor învăța cum să efectueze analize de date mari în sănătate, în timp ce parcurg o serie de exerciții practice în laborator live.
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați instrumente de analiză a datelor mari precum Hadoop MapReduce și Spark - Înțelegeți caracteristicile datelor medicale - Aplicați tehnici de date mari pentru a trata datele medicale - Studiați sisteme de date mari și algoritmi în contextul aplicațiilor pentru sănătate
Public
- Dezvoltatori - Oamenii de știință de date
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.
Acest curs este destinat dezvoltatorilor, arhitecților, oamenilor de știință de date sau oricăror profiluri care necesită acces la date intensiv sau regulat.
Obiectivul principal al cursului este manipularea și transformarea datelor.
Printre instrumentele din ecosistemul Hadoop , acest curs se numără utilizarea Porcului și a Hive ambele fiind intens utilizate pentru transformarea și manipularea datelor.
Această instruire abordează, de asemenea, valorile performanței și optimizarea performanței.
Cursul este în întregime practicat și este punctat de prezentări ale aspectelor teoretice.
Cursul este destinat specialiștilor IT care caută o soluție pentru stocarea și procesarea seturilor de date mari într-un mediu distribuit al sistemului
Go al:
Cunoștințe aprofundate privind administrarea clusterului Hadoop .
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 .
.jpg "european organization for nuclear research (cern)")
.jpg "american international group (aig)")
.jpg "european southern observatory (eso)")
.png "aeronautical radio, incorporated (arinc)")
