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
Mărturii
★★★★★
★★★★★
Ce ti-a placut cel mai mult despre antrenament ?: Detalii despre fiecare instrument.
Amber Mehrotra - NIIT Limited
Curs: Hadoop Administration
Translated by
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
Translated by
Mi-a plăcut mai mult antrenorul oferind Exemple reale live.
Simon Hahn
Curs: Administrator Training for Apache Hadoop
Translated by
M-am bucurat cu adevărat de marile competențe ale formatorului.
Grzegorz Gorski
Curs: Administrator Training for Apache Hadoop
Translated by
Mi-a plăcut cu adevărat multe sesiuni hands-on.
Jacek Pieczątka
Curs: Administrator Training for Apache Hadoop
Translated by
Îi plăcea foarte mult modul interactiv de învățare.
Luigi Loiacono
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Translated by
A fost o pregătire foarte practică, mi-a plăcut exercițiile practice.
Proximus
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Translated by
Am beneficiat de o privire de ansamblu bună, un bun echilibru între teorie și exerciții.
Proximus
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Translated by
Mi-a plăcut interacțiunea dinamică și "mâinile" pe subiect, mulțumită mașinii virtuale, foarte stimulatoare !.
Philippe Job
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Translated by
Am beneficiat de competența și de cunoștințele formatorului.
Jonathan Puvilland
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Translated by
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
Translated by
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
Translated by
Principiile de nivel înalt despre stup, HDFS ...
Geert Suys - Proximus Group
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Translated by
Handson. Practica mixului / theroy
Proximus Group
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Translated by
Fulvio a reușit să înțeleagă cazul de afaceri al companiilor noastre și a reușit să se coreleze cu materialul de curs, aproape instantaneu.
Samuel Peeters - Proximus Group
Curs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Translated by
Multe exerciții practice.
Ericsson
Curs: Administrator Training for Apache Hadoop
Translated by
Instrument de gestionare Ambari. Abilitatea de a discuta experiențele practice Hadoop din alte afaceri decât telecom.
Ericsson
Curs: Administrator Training for Apache Hadoop
Translated by
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
Translated by
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
Translated by
Temele de instruire și implicarea formatorului
Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Curs: Apache NiFi for Administrators
Translated by
Comunicarea cu oamenii care participă la formare.
Andrzej Szewczuk - Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Curs: Apache NiFi for Administrators
Translated by
practical things of doing, also theory was served good by Ajay
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 o rețea opensource nearrealtime, un cadru de calcul asincron pentru procesarea fluxului Utilizează Apache Kafka pentru mesagerie și Apache Hadoop YARN pentru toleranța la erori, izolarea procesoarelor, securitatea și gestionarea resurselor Instruirea live instructorată introduce principiile din spatele sistemelor de mesagerie și de procesare distribuită a fluxurilor, în timp ce participanții la cursă se deplasează prin crearea unui proiect Samzabased și executarea unui loc de muncă Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Utilizați Samza pentru a simplifica codul necesar pentru a produce și a consuma mesaje Decuplați manipularea mesajelor dintr-o aplicație Utilizați Samza pentru a implementa calculul asincron nearrealtime Utilizați procesarea fluxului pentru a oferi un nivel mai ridicat de abstractizare peste sistemele de mesagerie Public Dezvoltatori Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) este o logistică de date integrată în timp real și o platformă simplă de procesare a evenimentelor, care permite mutarea, urmărirea și automatizarea datelor între sisteme. Acesta este scris folosind flux pe bază de programare și oferă o interfață web-based de utilizator pentru a gestiona fluxuri în timp real.
în acest instructor-condus, Live training, participanții vor învăța fundamentele de flux pe bază de programare, deoarece acestea dezvolta o serie de extensii demo, componente și procesoare folosind Apache NiFi.
până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:
- intelege arhitectura NiFi & #39; s si concepte Dataflow. - dezvoltă extensii folosind NiFi și API-uri terțe. - Custom dezvolta propriul lor Apache nifi procesor. - ingest și procesul de date în timp real de la disparate și mai puțin frecvente formate de fișiere și surse de date.
format al cursului
- interactive prelegere și discuții. - o mulțime de exerciții și practică. - hands-on punerea în aplicare într-un mediu de laborator live.
curs opțiuni de personalizare
- pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, va rugam sa ne contactati pentru a aranja.
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) este o logistică integrată a datelor integrate în timp real și o platformă de procesare simplă a evenimentelor, care permite mișcarea, urmărirea și automatizarea datelor între sisteme Acesta este scris folosind programarea în flux și oferă o interfață de utilizator bazată pe web pentru a gestiona fluxurile de date în timp real În acest training instruit, participanții vor învăța cum să implementeze și să gestioneze Apache NiFi într-un mediu de laborator live Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Instalați și configurați Apachi NiFi Sursă, transformă și gestionează datele din surse de date disparate, distribuite, inclusiv baze de date și lacuri de date mari Automatiza fluxurile de date Activați analizele de streaming Aplicați diverse abordări pentru ingerarea datelor Transformați datele mari și aflați-le în detaliu Public Administratorii de sistem Ingineri de date Dezvoltatori DevOps Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
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 .
Platforma de date Hortonworks este o platformă de suport Apache Hadoop care oferă o bază stabilă pentru dezvoltarea unor soluții de date de mare amploare privind ecosistemul Apache Hadoop Această instruire live instructoră lansează Hortonworks și umblă cu participanții prin implementarea soluției Spark + Hadoop Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Utilizați Hortonworks pentru a rula fiabil Hadoop la scară largă Unificați capabilitățile de securitate, guvernanță și operațiuni ale lui Hadoop cu fluxurile de lucru agile analiști ale Spark Utilizați Hortonworks pentru a investiga, valida, certifica și susține fiecare componentă dintr-un proiect Spark Procesați diferite tipuri de date, inclusiv structurate, nestructurate, inmoționale și atrase Public Administratorii Hadoop Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
Acest curs introduce HBase - un magazin NoSQL pe partea de sus a Hadoop Cursul este destinat dezvoltatorilor care vor folosi HBase pentru a dezvolta aplicații și administratorii care vor gestiona grupurile 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 se desfășoară foarte bine cu numeroase exerciții de laborator Durata : 3 zile Audiență : dezvoltatori și administratori .
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 furnizarea, gestionarea, monitorizarea și asigurarea clusterelor Apache Hadoop În cadrul acestei instruiri live instruite, participanții vor învăța instrumentele și practicile de management oferite de Ambari pentru a gestiona cu succes grupurile Hadoop Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înființați un cluster Big Data live folosind Ambari Aplicați funcțiile și funcționalitățile avansate ale Ambari în diverse cazuri de utilizare Adăugați și eliminați fără probleme nodurile după cum este necesar Îmbunătățiți performanța clusterului Hadoop prin tuning și tweaking Public DevOps Administratorii de sistem DBAs Profesioniști de testare Hadoop Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
Apache Hadoop este unul dintre cele mai populare cadre pentru procesarea datelor mari pe clustere de servere Acest curs se axează pe gestionarea datelor în HDFS, avansate de porc, stup și HBase Aceste tehnici avansate de programare vor fi benefice pentru dezvoltatorii experimentați Hadoop Audiență : dezvoltatori Durata: trei zile Format: cursuri (50%) și laboratoare (50%) .
Apache Hadoop este cel mai popular cadru pentru procesarea datelor mari pe clustere de servere Acest curs va introduce un dezvoltator pentru diverse componente (HDFS, MapReduce, Pig, Hive și HBase) ecosistemul Hadoop .
Apache Hadoop este cel mai popular cadru pentru procesarea datelor mari Hadoop oferă o capacitate de analiză bogată și profundă și face incursiuni în lumea analitică tradițională a BI Acest curs va introduce un analist la componentele esențiale ale sistemului Hadoop eco și la analizele sale Public Analiști de afaceri Durată trei zile Format Prelegeri și mâini pe laboratoare .
Apache Hadoop este cel mai popular cadru pentru procesarea datelor mari 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 întrețineți, să monitorizați, să depanați și să optimizați Hadoop Ei vor practica, de asemenea, încărcarea de date în grup de date, se vor familiariza cu diferite distribuții Hadoop și vor practica instalarea și gestionarea instrumentelor de ecosistem Hadoop Cursul se încheie cu discuția despre asigurarea unui cluster cu Kerberos " Materialele erau foarte bine pregătite și acoperite cu atenție Laboratorul a fost foarte util și bine organizat " - Andrew Nguyen, director de integrare DW, Microsoft Online Advertising Public Administratorii Hadoop Format Prelegeri și laboratoare, echilibru aproximativ 60%, 40% laboratoare .
Cursul este dedicat specialiștilor IT care caută o soluție pentru stocarea și procesarea seturilor mari de date în mediul sistemelor distribuite Obiectivul cursului: Obținerea de cunoștințe despre administrarea clusterului Hadoop .
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 .
Analizele de date mari implică procesul de examinare a unor cantități mari de seturi de date variate pentru a descoperi corelațiile, modelele ascunse și alte informații utile Industria de sănătate are cantități masive de date medicale și clinice eterogene complexe Aplicarea unor analize de date de mare amploare privind datele de sănătate prezintă un potențial uriaș în obținerea de informații despre îmbunătățirea furnizării asistenței medicale Cu toate acestea, enormitatea acestor seturi de date prezintă mari provocări în analizele și aplicațiile practice într-un mediu clinic În acest training instruit (la distanță), participanții vor învăța cum să efectueze analize de date mari în domeniul sănătății, pe măsură ce parcurg o serie de exerciții livelab livelab Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Instalați și configurați instrumente de analiză a datelor, cum ar fi Hadoop MapReduce și Spark Înțelegerea caracteristicilor datelor medicale Aplicați tehnici de date mari pentru a trata datele medicale Studiați sisteme și algoritmi de date mari în contextul aplicațiilor de sănătate Public Dezvoltatori Cercetătorii 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 .
Acest curs este destinat dezvoltatorilor, arhitecților, cercetătorilor de date sau oricărui profil care necesită acces la date fie intens, fie în mod regulat Punctul central al cursului este manipularea și transformarea datelor Printre instrumentele din ecosistemul Hadoop, acest curs include utilizarea porcului și a stupului, ambele fiind folosite în mare măsură pentru transformarea și manipularea datelor Această instruire se adresează, de asemenea, măsurătorilor de performanță și optimizării performanței Cursul se desfășoară în totalitate și este punctat de prezentările aspectelor teoretice .
Public: Cursul este destinat specialiștilor IT care caută o soluție pentru stocarea și procesarea seturilor mari de date într-un mediu distribuit al sistemului Poartă: 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 .
Sfarsit de saptamana Hadoop Cursuri, Seara Hadoop Training, Hadoop Camp, Hadoop Cu instructor, Sfarsit de saptamana Hadoop Training, Seara Hadoop Cursuri, Hadoop Coaching, Hadoop Instructor, Hadoop Trainer, Hadoop Cursuri, Hadoop Clase, Hadoop Pe pagina, Hadoop curs privat, Hadoop one on one training
.jpg "food and drug administration (fda)")
.jpg "american international group (aig)")
.jpg "european southern observatory (eso)")
.png "procter & gamble (p&g)")
