«Большие данные» - это термин, который относится к решениям, предназначенным для хранения и обработки больших наборов данных Первоначально разработанные Google, эти решения для крупных данных эволюционировали и вдохновляли другие подобные проекты, многие из которых доступны как с открытым исходным кодом Некоторые примеры включают Apache Hadoop, Cassandra и Cloudera Impala Согласно сообщениям Gartner, BigData является следующим большим шагом в области ИТ сразу после Cloud Computing и станет ведущей тенденцией в ближайшие несколько лет Учебные курсы BigData на базе NobleProg начинаются с введения в элементарные концепции Big Data, а затем продвигаются к языкам программирования и методологиям, используемым для выполнения анализа данных Инструменты и инфраструктура для обеспечения возможности хранения больших объемов данных, распределенной обработки и масштабируемости обсуждаются, сравниваются и внедряются в демонстрационные сеансы Обучение BigData доступно в различных форматах, в том числе на живом тренинге на месте, а также обучение в режиме реального времени с использованием интерактивной настройки удаленного рабочего стола Местное обучение BigData может проводиться в прямом эфире на территории заказчика или в местных учебных центрах NobleProg.
Machine Translated
Отзывы
Мне искренне нравились рабочие упражнения с кластером, чтобы увидеть производительность узлов в кластере и расширенную функциональность.
CACI Ltd
Курсы: Apache NiFi for Developers
Machine Translated
* Organization * Trainer's expertise with the subject
ENGIE- 101 Arch Street
Курсы: Python and Spark for Big Data (PySpark)
The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Курсы: A Practical Introduction to Stream Processing
the good energy of the trainer, he explained everything clearly and precisely
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Курсы: Teradata Fundamentals
Materials (code, presentation) were good
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Курсы: Teradata Fundamentals
Nice training, full of interesting topics. After each topic helpful examples were provided.
Pawel Wojcikowski - MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Курсы: Teradata Fundamentals
Мне нравится комплексный подход к изучаемому предмету. Курс был хорошо структурирован, темы были подготовлены и представлены в хорошем порядке, что помогло нам понять пошаговую логику работы отдельных аспектов Teradata . Особенно мне нравится, что большое влияние было оказано на тему индексов. Пабло очень симпатичный человек и хороший учитель. Время, потраченное на эту тренировку, было определенно проведено хорошо.
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Курсы: Teradata Fundamentals
Machine Translated
interaction
Maastricht University | UMIO
Курсы: Teradata Fundamentals
Discussing many examples.
Emily Chesworth - Maastricht University | UMIO
Курсы: Teradata Fundamentals
exercises & subquery
Maastricht University | UMIO
Курсы: Teradata Fundamentals
I liked the depth of the training. I was able to understand most of it and definitely learned from this training
Maastricht University | UMIO
Курсы: Teradata Fundamentals
passionate trainer
Sylvia Baniak - Maastricht University | UMIO
Курсы: Teradata Fundamentals
x
Maastricht University | UMIO
Курсы: Teradata Fundamentals
New learned skills
Maastricht University | UMIO
Курсы: Teradata Fundamentals
The enthusiasm of the trainer
Maastricht University | UMIO
Курсы: Teradata Fundamentals
Объяснение шага, который нужно предпринять при попытке ответить на вопрос через SQL
Maastricht University | UMIO
Курсы: Teradata Fundamentals
Machine Translated
The Topic
Accenture Inc.
Курсы: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Content was good
Northrop Grumman
Курсы: Apache Accumulo Fundamentals
Instructor very knowledgeable and very happy to stop and explain stuff to the group or to an individual.
Paul Anstee - Northrop Grumman
Курсы: Apache Accumulo Fundamentals
the follow along style instead of just sitting and listening.
Jack Gallacher - Northrop Grumman
Курсы: Apache Accumulo Fundamentals
The ability of the trainer to break down complex topics to simple topics.
Northrop Grumman
Курсы: Apache Accumulo Fundamentals
Fulvio took time and attention from the outset to check what delegates wanted most out of their training days and in particular I liked that he focused quite a lot of attention to working with the Shell e.g. scan, grep, egrep commands – particularly filtering over a system time period e.g. last hour. Fulvio's style and pace can be quite quick at times which mostly suited me as there were a lot of topics covered especially in the last 2 days. I realise that the class was a bit of a mixed audience with varying technical skills, so it was good to see that he was able to allow others to catchup and to help them fix their problems whenever encountered. Nothing seemed to be too much trouble for Fulvio and enjoyed this course a lot.
Northrop Grumman
Курсы: Apache Accumulo Fundamentals
Очень хорошо переданные знания учителем. Никаких вопросов без ответов.
Karolin Papaj - Mowi Poland SA
Курсы: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Covered a lot in a short space of time. Gained a good overall knowledge of Accumulo and knowledge gained will be useful for other NoSQL databases.
Lauren Rees - Northrop Grumman
Курсы: Apache Accumulo Fundamentals
The trainers in depth knowledge of the subject
CACI Ltd
Курсы: Apache NiFi for Administrators
Аджай был очень опытным консультантом и смог ответить на все наши вопросы и даже высказал предложения по лучшим практикам для проекта, над которым мы сейчас работаем.
CACI Ltd
Курсы: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
That I had it in the first place.
Peter Scales - CACI Ltd
Курсы: Apache NiFi for Developers
content & detail to the point
Sirat Khwaja - Northrop Grumman
Курсы: Apache Accumulo Fundamentals
Примеры кода, следующие в практические упражнения.
Northrop Grumman
Курсы: Apache Accumulo Fundamentals
Machine Translated
Учитель адаптировал программу обучения к нашим текущим потребностям.
EduBroker Sp. z o.o.
Курсы: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
The NIFI workflow excercises
Politiets Sikkerhetstjeneste
Курсы: Apache NiFi for Administrators
New knowledge about SOAP and Rest API.
Total Access Communication Public Company Limited
Курсы: Talend Open Studio for Data Integration
It Good for many exercise.
Gun Thepinjai - Total Access Communication Public Company Limited
Курсы: Talend Open Studio for Data Integration
answers to our specific questions
MOD BELGIUM
Курсы: Apache NiFi for Administrators
every question we had, he explained it with great details. i also liked the facts that Fulvio gets excited when there is an interaction.
Solvinity B.V.
Курсы: SolrCloud
Широкий аспект знания Teradata - начало мониторинга базовой архитектуры
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Курсы: Teradata Fundamentals
Machine Translated
Выполнение подобных упражнений различными способами действительно помогает понять, что каждый компонент ( Hadoop / Spark, автономный / кластерный) может делать самостоятельно и вместе. Это дало мне идеи о том, как я должен тестировать свое приложение на моей локальной машине, когда я разрабатываю против, когда оно развернуто в кластере.
Thomas Carcaud - IT Frankfurt GmbH
Курсы: Spark for Developers
Machine Translated
The lessons were taught in a Jupyter notebook. The topics were structured with a logical sequence and naturally helped develop the session from the easier parts to the more complex. I'm already an advanced user of Python with background in Machine Learning, so found the course easier to follow than, possibly, some of my classmates that took the training course. I appreciate that some of the most elementary concepts were skipped and that he focused on the most substantial matters.
Angela DeLaMora - ADT, LLC
Курсы: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Курсы: Data Science for Big Data Analytics
NA
DBS
Курсы: Python and Spark for Big Data (PySpark)
R programming
Osden Jokonya - University of the Western Cape
Курсы: A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Practical exercises
JOEL CHIGADA - University of the Western Cape
Курсы: A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Знание инструктором предмета
Juan Francisco Trejo Escoto
Курсы: Advanced Teradata
Machine Translated
The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Курсы: A Practical Introduction to Stream Processing
Big Data Содержание курса
Название курса
Продолжительность
Обзор
Название курса
Продолжительность
Обзор
35 часов
Обзор
Это живое обучение под руководством инструктора (локальное или дистанционное) предназначено для профессионалов, которые хотят начать карьеру в области Data Science .
К концу этого тренинга участники смогут:
- Установите и настройте Python и MySql.
- Понять, что такое Data Science и как она может повысить ценность практически любого бизнеса.
- Изучите основы кодирования в Python
- Изучите контролируемые и неконтролируемые методы Machine Learning , а также способы их применения и интерпретации результатов.
Формат курса
- Интерактивная лекция и обсуждение.
- Много упражнений и практики.
- Практическая реализация в среде живых лабораторий.
Параметры настройки курса
- Чтобы заказать индивидуальное обучение для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться.
К концу этого тренинга участники смогут:
- Установите и настройте Python и MySql.
- Понять, что такое Data Science и как она может повысить ценность практически любого бизнеса.
- Изучите основы кодирования в Python
- Изучите контролируемые и неконтролируемые методы Machine Learning , а также способы их применения и интерпретации результатов.
Формат курса
- Интерактивная лекция и обсуждение.
- Много упражнений и практики.
- Практическая реализация в среде живых лабораторий.
Параметры настройки курса
- Чтобы заказать индивидуальное обучение для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться.
21 часов
Обзор
Apache Accumulo - это сортированное распределенное хранилище ключей / значений, которое обеспечивает надежное масштабируемое хранение и извлечение данных Он основан на дизайне BigTable от Google и работает под управлением Apache Hadoop, Apache Zookeeper и Apache Thrift Эти курсы охватывают принципы работы Accumulo и позволяют участникам проходить разработку примера приложения Apache Accumulo Аудитория Разработчики приложений Инженер-программист Технические консультанты Формат курса Лекция по части, обсуждение частей, разработка и реализация handson, случайные тесты для оценки понимания ,.
21 часов
Обзор
Обнаружение знаний в базах данных (KDD) - это процесс обнаружения полезных знаний из набора данных Приложения Reallife для этой технологии интеллектуального анализа данных включают маркетинг, обнаружение мошенничества, телекоммуникации и производство В этом курсе мы вводим процессы, задействованные в KDD, и выполняем серию упражнений для практической реализации этих процессов Аудитория Аналитики данных или все, кто интересуется обучением интерпретации данных для решения проблем Формат курса После теоретического обсуждения KDD преподаватель представит случаи reallife, которые требуют применения KDD для решения проблемы Участники будут готовить, выбирать и очищать образцы данных и использовать свои предварительные знания о данных для предложения решений на основе результатов своих наблюдений ,.
28 часов
Обзор
MemSQL - это система управления базами данных SQL, распределенная, SQL для облачных вычислений и onpremises Это хранилище данных в реальном времени, которое сразу же дает информацию о реальных и исторических данных В этом обученном, живом обучении участники изучат основы MemSQL для разработки и администрирования К концу этого тренинга участники смогут: Понимание ключевых понятий и характеристик MemSQL Установка, проектирование, обслуживание и эксплуатация MemSQL Оптимизация схем в MemSQL Улучшение запросов в MemSQL Производительность Benchmark в MemSQL Создание приложений с данными реального времени с использованием MemSQL Аудитория Разработчики Администраторы Операционные инженеры Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
Обзор
Прогностическая аналитика - это процесс использования аналитики данных для прогнозирования будущего Этот процесс использует данные наряду с интеллектуальным анализом данных, статистикой и методами машинного обучения для создания прогнозной модели для прогнозирования будущих событий В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать Matlab для построения прогностических моделей и применять их к большим наборам выборочных данных для прогнозирования будущих событий на основе данных К концу этого тренинга участники смогут: Создание прогностических моделей для анализа моделей в исторических и транзакционных данных Использовать интеллектуальное моделирование для выявления рисков и возможностей Постройте математические модели, которые захватывают важные тенденции Использовать данные с устройств и бизнес-систем для сокращения отходов, сэкономить время или сократить расходы Аудитория Разработчики Инженеры Эксперты домена Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
Обзор
MATLAB - это вычислительная среда и язык программирования, разработанный MathWorks ,.
7 часов
Обзор
В этом обученном, живом обучении участники узнают основные концепции архитектуры MapR Stream, поскольку они разрабатывают приложение для потокового воспроизведения в реальном времени К концу этого обучения участники смогут создавать приложения-производители и потребители для обработки данных потока в реальном времени Аудитория Разработчики Администраторы Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson Заметка Чтобы запросить индивидуальную подготовку для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться ,.
14 часов
Обзор
Magellan - это механизм распределенного запуска с открытым исходным кодом для геопространственной аналитики больших данных Реализованный поверх Apache Spark, он расширяет Spark SQL и обеспечивает реляционную абстракцию для геопространственной аналитики В этом обученном, живом обучении представлены концепции и подходы к внедрению геопространственной аналитики и участников прогулок путем создания приложения прогнозирующего анализа с использованием Magellan on Spark К концу этого тренинга участники смогут: Эффективный запрос, анализ и объединение геопространственных наборов данных в масштабе Внедрение геопространственных данных в приложениях бизнес-аналитики и прогнозирования Использование пространственного контекста для расширения возможностей мобильных устройств, датчиков, журналов и носителей Аудитория Разработчики приложений Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Обзор
Apache Kylin - экстремальный, распределенный механизм анализа больших данных В этом обученном живом обучении участники узнают, как использовать Apache Kylin для создания хранилища данных в реальном времени К концу этого тренинга участники смогут: Потребляйте потоковые данные в реальном времени с помощью Kylin Используйте мощные функции Apache Kylin, в том числе поддержку схемы снежинок, богатый интерфейс SQL, искрообразование и подсекундную задержку запроса Заметка Мы используем последнюю версию Kylin (на момент написания этой статьи, Apache Kylin v20) Аудитория Большие инженеры по данным Аналитики крупных данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
7 часов
Обзор
Confluent KSQL is a stream processing framework built on top of Apache Kafka. It enables real-time data processing using SQL operations.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to implement Apache Kafka stream processing without writing code.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Confluent KSQL.
- Set up a stream processing pipeline using only SQL commands (no Java or Python coding).
- Carry out data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization entirely in SQL.
- Design and deploy interactive, continuous queries for streaming ETL and real-time analytics.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to implement Apache Kafka stream processing without writing code.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Confluent KSQL.
- Set up a stream processing pipeline using only SQL commands (no Java or Python coding).
- Carry out data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization entirely in SQL.
- Design and deploy interactive, continuous queries for streaming ETL and real-time analytics.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
35 часов
Обзор
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 часов
Обзор
Платформа KNIME Analytics - это ведущий вариант с открытым исходным кодом для инноваций, основанных на данных, которые помогут вам обнаружить потенциальные возможности, скрытые в ваших данных, мои новые знания или предсказать новые перспективы KNIME Analytics Platform - это идеальный инструментарий для любого научного сотрудника и бизнес-аналитика с более чем 1000 модулями, сотнями примеров readytorun, широким спектром интегрированных инструментов и широким выбором передовых алгоритмов Этот курс для платформы KNIME Analytics - идеальная возможность для новичков, продвинутых пользователей и экспертов KNIME, которые будут представлены в KNIME, чтобы узнать, как использовать его более эффективно, и как создавать четкие, всеобъемлющие отчеты на основе рабочих процессов KNIME ,.
21 часов
Обзор
Unlike other technologies, IoT is far more complex encompassing almost every branch of core Engineering-Mechanical, Electronics, Firmware, Middleware, Cloud, Analytics and Mobile. For each of its engineering layers, there are aspects of economics, standards, regulations and evolving state of the art. This is for the firs time, a modest course is offered to cover all of these critical aspects of IoT Engineering.
Summary
-
An advanced training program covering the current state of the art in Internet of Things
-
Cuts across multiple technology domains to develop awareness of an IoT system and its components and how it can help businesses and organizations.
-
Live demo of model IoT applications to showcase practical IoT deployments across different industry domains, such as Industrial IoT, Smart Cities, Retail, Travel & Transportation and use cases around connected devices & things
Target Audience
-
Managers responsible for business and operational processes within their respective organizations and want to know how to harness IoT to make their systems and processes more efficient.
-
Entrepreneurs and Investors who are looking to build new ventures and want to develop a better understanding of the IoT technology landscape to see how they can leverage it in an effective manner.
Estimates for Internet of Things or IoT market value are massive, since by definition the IoT is an integrated and diffused layer of devices, sensors, and computing power that overlays entire consumer, business-to-business, and government industries. The IoT will account for an increasingly huge number of connections: 1.9 billion devices today, and 9 billion by 2018. That year, it will be roughly equal to the number of smartphones, smart TVs, tablets, wearable computers, and PCs combined.
In the consumer space, many products and services have already crossed over into the IoT, including kitchen and home appliances, parking, RFID, lighting and heating products, and a number of applications in Industrial Internet.
However, the underlying technologies of IoT are nothing new as M2M communication existed since the birth of Internet. However what changed in last couple of years is the emergence of number of inexpensive wireless technologies added by overwhelming adaptation of smart phones and Tablet in every home. Explosive growth of mobile devices led to present demand of IoT.
Due to unbounded opportunities in IoT business, a large number of small and medium sized entrepreneurs jumped on a bandwagon of IoT gold rush. Also due to emergence of open source electronics and IoT platform, cost of development of IoT system and further managing its sizable production is increasingly affordable. Existing electronic product owners are experiencing pressure to integrate their device with Internet or Mobile app.
This training is intended for a technology and business review of an emerging industry so that IoT enthusiasts/entrepreneurs can grasp the basics of IoT technology and business.
Course Objective
Main objective of the course is to introduce emerging technological options, platforms and case studies of IoT implementation in home & city automation (smart homes and cities), Industrial Internet, healthcare, Govt., Mobile Cellular and other areas.
-
Basic introduction of all the elements of IoT-Mechanical, Electronics/sensor platform, Wireless and wireline protocols, Mobile to Electronics integration, Mobile to enterprise integration, Data-analytics and Total control plane
-
M2M Wireless protocols for IoT- WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+ : When and where to use which one?
-
Mobile/Desktop/Web app- for registration, data acquisition and control –Available M2M data acquisition platform for IoT-–Xively, Omega and NovoTech, etc.
-
Security issues and security solutions for IoT
-
Open source/commercial electronics platform for IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC etc
-
Open source /commercial enterprise cloud platform for AWS-IoT apps, Azure -IOT, Watson-IOT cloud in addition to other minor IoT clouds
-
Studies of business and technology of some of the common IoT devices like Home automation, Smoke alarm, vehicles, military, home health etc.
Summary
-
An advanced training program covering the current state of the art in Internet of Things
-
Cuts across multiple technology domains to develop awareness of an IoT system and its components and how it can help businesses and organizations.
-
Live demo of model IoT applications to showcase practical IoT deployments across different industry domains, such as Industrial IoT, Smart Cities, Retail, Travel & Transportation and use cases around connected devices & things
Target Audience
-
Managers responsible for business and operational processes within their respective organizations and want to know how to harness IoT to make their systems and processes more efficient.
-
Entrepreneurs and Investors who are looking to build new ventures and want to develop a better understanding of the IoT technology landscape to see how they can leverage it in an effective manner.
Estimates for Internet of Things or IoT market value are massive, since by definition the IoT is an integrated and diffused layer of devices, sensors, and computing power that overlays entire consumer, business-to-business, and government industries. The IoT will account for an increasingly huge number of connections: 1.9 billion devices today, and 9 billion by 2018. That year, it will be roughly equal to the number of smartphones, smart TVs, tablets, wearable computers, and PCs combined.
In the consumer space, many products and services have already crossed over into the IoT, including kitchen and home appliances, parking, RFID, lighting and heating products, and a number of applications in Industrial Internet.
However, the underlying technologies of IoT are nothing new as M2M communication existed since the birth of Internet. However what changed in last couple of years is the emergence of number of inexpensive wireless technologies added by overwhelming adaptation of smart phones and Tablet in every home. Explosive growth of mobile devices led to present demand of IoT.
Due to unbounded opportunities in IoT business, a large number of small and medium sized entrepreneurs jumped on a bandwagon of IoT gold rush. Also due to emergence of open source electronics and IoT platform, cost of development of IoT system and further managing its sizable production is increasingly affordable. Existing electronic product owners are experiencing pressure to integrate their device with Internet or Mobile app.
This training is intended for a technology and business review of an emerging industry so that IoT enthusiasts/entrepreneurs can grasp the basics of IoT technology and business.
Course Objective
Main objective of the course is to introduce emerging technological options, platforms and case studies of IoT implementation in home & city automation (smart homes and cities), Industrial Internet, healthcare, Govt., Mobile Cellular and other areas.
-
Basic introduction of all the elements of IoT-Mechanical, Electronics/sensor platform, Wireless and wireline protocols, Mobile to Electronics integration, Mobile to enterprise integration, Data-analytics and Total control plane
-
M2M Wireless protocols for IoT- WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+ : When and where to use which one?
-
Mobile/Desktop/Web app- for registration, data acquisition and control –Available M2M data acquisition platform for IoT-–Xively, Omega and NovoTech, etc.
-
Security issues and security solutions for IoT
-
Open source/commercial electronics platform for IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC etc
-
Open source /commercial enterprise cloud platform for AWS-IoT apps, Azure -IOT, Watson-IOT cloud in addition to other minor IoT clouds
-
Studies of business and technology of some of the common IoT devices like Home automation, Smoke alarm, vehicles, military, home health etc.
7 часов
Обзор
Kafka Streams - это клиентская библиотека для создания приложений и микросервисов, данные которых передаются в систему обмена сообщениями Kafka и из нее Традиционно Apache Kafka полагался на Apache Spark или Apache Storm для обработки данных между производителями сообщений и потребителями Вызывая API-интерфейс Kafka Streams внутри приложения, данные могут обрабатываться непосредственно внутри Kafka, минуя необходимость отправки данных в отдельный кластер для обработки В этом обученном, живом обучении участники узнают, как интегрировать потоки Kafka в набор примеров Java-приложений, которые передают данные в Apache Kafka и из Apache Kafka для обработки потока К концу этого тренинга участники смогут: Понимание возможностей и преимуществ Kafka Streams над другими структурами обработки потоков Данные потока процесса непосредственно в кластере Kafka Напишите приложение Java или Scala или микросервис, который интегрируется с потоками Кафки и Кафки Напишите сжатый код, который преобразует входные темы Kafka в выходные темы Kafka Сборка, упаковка и развертывание приложения Аудитория Разработчики Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson Заметки Чтобы запросить индивидуальную подготовку для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться ,.
28 часов
Обзор
MonetDB - это база данных с открытым исходным кодом, которая впервые использовала подход, основанный на использовании столбцов В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать MonetDB и как извлечь из него максимум пользы К концу этого тренинга участники смогут: Понимание MonetDB и его возможностей Установите и начните с MonetDB Изучите и выполните различные функции и задачи в MonetDB Ускорьте доставку своего проекта, максимизируя возможности MonetDB Аудитория Разработчики Технические эксперты Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
Обзор
Обработка потоков относится к обработке в реальном времени «данных в движении», то есть выполнению вычислений по данным по мере их получения Такие данные считываются как непрерывные потоки из источников данных, таких как события датчиков, активность пользователя веб-сайта, финансовые сделки, проверки кредитных карт, потоки кликов и т Д Структуры обработки потоков способны считывать большие объемы поступающих данных и предоставлять ценную информацию почти мгновенно В этом обученном, живом обучении (на месте или удаленном) участники узнают, как настраивать и интегрировать различные платформы Stream Processing с существующими большими системами хранения данных и сопутствующими программными приложениями и микросервисами К концу этого тренинга участники смогут: Установка и настройка различных инфраструктур Stream Processing, таких как Spark Streaming и Kafka Streaming Понять и выбрать наиболее подходящую структуру для работы Процесс данных непрерывно, одновременно и в режиме записи в режиме записи Интеграция решений Stream Processing с существующими базами данных, хранилищами данных, данными озерами и т Д Интеграция наиболее подходящей библиотеки обработки потоков с корпоративными приложениями и микросервисами Аудитория Разработчики Архитекторов программного обеспечения Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson Заметки Чтобы запросить индивидуальную подготовку для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться ,.
14 часов
Обзор
Этот курс предназначен для Разработчики Формат курса Лекции, практика рук, небольшие тесты на пути к оценке понимания ,.
21 часов
Обзор
Cloudera Impala - это механизм запросов SQL запросов с открытым исходным кодом (MPP) для кластеров Apache Hadoop Impala позволяет пользователям выпускать низкозависимые SQL-запросы к данным, хранящимся в распределенной файловой системе Hadoop и Apache Hbase без необходимости перемещения данных или преобразования Аудитория Этот курс предназначен для аналитиков и ученых, осуществляющих анализ данных, хранящихся в Hadoop с помощью инструментов Business Intelligence или SQL После этого курса делегаты смогут Извлеките значимую информацию из кластеров Hadoop с Impala Напишите конкретные программы для облегчения бизнес-аналитики в диалоговом диалоговом окне Impala SQL Устранение неполадок Impala ,.
7 часов
Обзор
Этот курс посвящен использованию языка языка Hive (AKA: Hive HQL, SQL on Hive, HiveQL) для людей, которые извлекают данные из Hive ,.
21 часов
Обзор
Hortonworks Data Platform - это платформа поддержки Apache Hadoop с открытым исходным кодом, которая обеспечивает стабильную основу для разработки больших решений для данных в экосистеме Apache Hadoop Это обучаемое обучение в прямом эфире представляет Hortonworks и проходит участников через развертывание решения Spark + Hadoop К концу этого тренинга участники смогут: Используйте Hortonworks для надежного запуска Hadoop в больших масштабах Унифицируйте возможности Hadoop для обеспечения безопасности, управления и операций с помощью гибких аналитических рабочих процессов Spark Используйте Hortonworks для исследования, проверки, сертификации и поддержки каждого из компонентов проекта Spark Обработать различные типы данных, включая структурированные, неструктурированные, inmotion и atrest Аудитория Администраторы Hadoop Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
Обзор
Этот курс представляет HBase - хранилище NoSQL поверх Hadoop Курс предназначен для разработчиков, которые будут использовать HBase для разработки приложений и администраторов, которые будут управлять кластерами HBase Мы будем продвигать разработчика через архитектуру HBase и моделирование данных и разработку приложений на HBase Он также обсудит использование MapReduce с HBase и некоторые темы администрирования, связанные с оптимизацией производительности Курс очень хорош с большим количеством лабораторных упражнений Продолжительность : 3 дня Аудитория : разработчики и администраторы ,.
28 часов
Обзор
Hadoop - популярная платформа обработки больших данных Python - высокоуровневый язык программирования, известный своим четким синтаксисом и удобочитаемостью кода В этом обученном, живом обучении участники узнают, как работать с Hadoop, MapReduce, Pig и Spark с помощью Python, когда они проходят через несколько примеров и случаев использования К концу этого тренинга участники смогут: Понимать основные понятия, лежащие в основе Hadoop, MapReduce, Pig и Spark Используйте Python с распределенной файловой системой Hadoop (HDFS), MapReduce, Pig и Spark Используйте Snakebite для программного доступа к HDFS в Python Использовать mrjob для записи заданий MapReduce в Python Записывать программы Spark с помощью Python Расширьте функциональность свиней, используя UDF Python Управление заданиями MapReduce и скриптами свиней с использованием Luigi Аудитория Разработчики ИТ-специалисты Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
28 часов
Обзор
Аудитория: Этот курс предназначен для демистификации большой технологии data / hadoop и для того, чтобы показать, что это не сложно понять ,.
14 часов
Обзор
По мере того, как все больше и больше программных и ИТ-проектов переходят от локальной обработки и управления данными к распределенной обработке и большому хранению данных, руководители проектов находят потребность в обновлении своих знаний и навыков, чтобы понять концепции и методы, связанные с проектами и возможностями Big Data Этот курс знакомит менеджеров проектов с самой популярной платформой обработки больших данных: Hadoop В этом обученном обучении участники узнают основные компоненты экосистемы Hadoop и способы использования этих технологий для решения крупных проблем Изучая эти основы, участники также улучшат свою способность общаться с разработчиками и разработчиками этих систем, а также с учеными и аналитиками по данным, которые связаны со многими ИТ-проектами Аудитория Менеджеры проектов, желающие внедрить Hadoop в существующую инфраструктуру разработки или ИТ-инфраструктуры Руководители проектов, которым необходимо общаться с кросс-функциональными командами, включая крупных инженеров данных, ученых-аналитиков и бизнес-аналитиков Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
7 часов
Обзор
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at technical persons who wish to learn how to implement a machine learning strategy while maximizing the use of big data.
By the end of this training, participants will:
- Understand the evolution and trends for machine learning.
- Know how machine learning is being used across different industries.
- Become familiar with the tools, skills and services available to implement machine learning within an organization.
- Understand how machine learning can be used to enhance data mining and analysis.
- Learn what a data middle backend is, and how it is being used by businesses.
- Understand the role that big data and intelligent applications are playing across industries.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
By the end of this training, participants will:
- Understand the evolution and trends for machine learning.
- Know how machine learning is being used across different industries.
- Become familiar with the tools, skills and services available to implement machine learning within an organization.
- Understand how machine learning can be used to enhance data mining and analysis.
- Learn what a data middle backend is, and how it is being used by businesses.
- Understand the role that big data and intelligent applications are playing across industries.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 часов
Обзор
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) - это интегрированная в реальном времени логистика данных и простая платформа обработки событий, которая позволяет перемещать, отслеживать и автоматизировать данные между системами Он написан с использованием потокового программирования и предоставляет веб-интерфейс пользователя для управления потоками данных в режиме реального времени В этом обученном, живом обучении участники узнают, как развернуть и управлять Apache NiFi в живой лабораторной среде К концу этого тренинга участники смогут: Установка и настройка Apachi NiFi Источник, преобразование и управление данными из разрозненных распределенных источников данных, в том числе баз данных и больших озер данных Автоматизация потоков данных Включить поточную аналитику Применять различные подходы к проглатыванию данных Преобразование больших данных и понимание бизнеса Аудитория Системные администраторы Инженеры по данным Разработчики DevOps Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
Обзор
Apache Hadoop - одна из самых популярных платформ для обработки больших данных на кластерах серверов Этот курс углубляется в управление данными в HDFS, продвинутых Pig, Hive и HBase Эти передовые методы программирования будут полезны опытным разработчикам Hadoop Аудитория : разработчики Продолжительность: три дня Формат: лекции (50%) и карманные лаборатории (50%) ,.
35 часов
Обзор
MLlib - библиотека обучения по изучению аппаратов Spark (ML) Его цель - сделать практическое машинное обучение масштабируемым и легким Он состоит из общих алгоритмов обучения и утилит, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, совместную фильтрацию, уменьшение размерности, а также примитивы оптимизации нижнего уровня и API-интерфейсы верхнего уровня Он делится на два пакета: sparkmllib содержит оригинальный API, созданный на основе RDD sparkml обеспечивает API более высокого уровня, построенный поверх DataFrames для построения ML-конвейеров Аудитория Этот курс направлен на инженеров и разработчиков, стремящихся использовать встроенную библиотеку машин для Apache Spark ,.
14 часов
Обзор
Apache Zeppelin - это веб-ноутбук для захвата, изучения, визуализации и совместного использования данных Hadoop и Spark Эта обучаемая тренировка представляет собой концепцию интерактивной аналитики данных и позволяет участникам проходить через развертывание и использование Zeppelin в среде однопользовательского или многопользовательского режима К концу этого тренинга участники смогут: Установка и настройка Zeppelin Разрабатывать, организовывать, выполнять и обмениваться данными в интерфейсе на основе браузера Визуализировать результаты без ссылки на данные командной строки или кластера Выполнять и сотрудничать с длинными рабочими процессами Работайте с любым из нескольких языков плагинов / dataprocessingbackends, таких как Scala (с Apache Spark), Python (с Apache Spark), Spark SQL, JDBC, Markdown и Shell Интеграция Zeppelin с Spark, Flink и Map Reduce Защищенные многопользовательские экземпляры Zeppelin с Apache Shiro Аудитория Инженеры по данным Аналитики данных Ученые данных Разработчики программного обеспечения Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Обзор
Vespa - отличная технология обработки данных и обслуживания, созданная Yahoo Он используется для ответа на запросы пользователей, предоставления рекомендаций и предоставления персонализированного контента и рекламы в режиме реального времени Эта обучаемая тренировка, предназначенная для инструкторов, знакомит с задачами предоставления обширных данных и участия участников через создание приложения, которое может вычислять ответы на запросы пользователей, в больших наборах данных в реальном времени К концу этого тренинга участники смогут: Используйте Vespa для быстрого вычисления данных (хранения, поиска, ранжирования, организации) во время обслуживания, пока пользователь ждет Внедрение Vespa в существующие приложения, включающие поиск функций, рекомендации и персонализацию Интеграция и развертывание Vespa с существующими большими системами данных, такими как Hadoop и Storm Аудитория Разработчики Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
Другие регионы
другие страны
Консалтинг
выходные Big Data курсы, курсы Big Data выходного дня, вечерние Big Data курсы, Big Data технические учебные курсы, Big Data буткемп, Big Data буткэмп, Big Data курсы с инструктором, Big Data тренинг с инструктором, выходной Big Data тренинг, тренинг Big Data выходного дня, вечерние Big Data курсы, Big Data коачинг, Big Data тренерство, Big Data тренинг, Big Data инструктор, Big Data тренер, Big Data коач, Big Data курсы, Big Data занятия, Big Data локальные, Big Data частные занятия, Big Data частные курсы, Big Data индивидуальный тренинг, Big Data индивидуальные занятия
.png "european space agency (esa)")
.jpg "european southern observatory (eso)")
.jpg "european organization for nuclear research (cern)")
_ireland.gif "environmental protection agency (epa) ireland")
.jpg "american international group (aig)")