«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
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
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
Exercises.
David Lehotak - NVision Czech Republic ICT a.s.
Курсы: Apache Ignite for Developers
Very useful in because it helps me understand what we can do with the data in our context. It will also help me
Nicolas NEMORIN - Adecco Groupe France
Курсы: KNIME Analytics Platform for BI
hands on Training..
Abraham Thomas - PPL
Курсы: Python and Spark for Big Data (PySpark)
индивидуального внимания.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Курсы: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
get to learn spark streaming , databricks and aws redshift
Lim Meng Tee - Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Курсы: Apache Spark in the Cloud
The content and the knowledge .
Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Курсы: Apache Spark in the Cloud
It was very informative. I've had very little experience with Spark before and so far this course has provided a very good introduction to the subject.
Intelligent Medical Objects
Курсы: Apache Spark in the Cloud
Было здорово получить представление о том, что происходит под капотом Spark. Знание того, что происходит под капотом, помогает лучше понять, почему ваш код делает или не делает то, что вы ожидаете от него. Много обучения было руки, на которых всегда велика, и раздел по оптимизации был исключительно актуальным для моей нынешней работы, которая была хорошей.
Intelligent Medical Objects
Курсы: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
This is a great class! I most appreciate that Andras explains very clearly what Spark is all about, where it came from, and what problems it is able to solve. Much better than other introductions I've seen that just dive into how to use it. Andras has a deep knowledge of the topic and explains things very well.
Intelligent Medical Objects
Курсы: Apache Spark in the Cloud
The live examples that were given and showed the basic aspects of Spark.
Intelligent Medical Objects
Курсы: Apache Spark in the Cloud
1. Right balance between high level concepts and technical details. 2. Andras is very knowledgeable about his teaching. 3. Exercise
Steven Wu - Intelligent Medical Objects
Курсы: Apache Spark in the Cloud
Big Data Содержание курса
Название курса
Продолжительность
Обзор
Название курса
Продолжительность
Обзор
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
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
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.
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 ,.
7 часов
Обзор
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 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
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 (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 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
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 ,.
7 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 будут изучать основы потокового программирования, поскольку они разрабатывают ряд демонстрационных расширений, компонентов и процессоров, использующих Apache NiFi К концу этого тренинга участники смогут: Понимание архитектуры и потоков данных NiFi Разработка расширений с использованием NiFi и сторонних API Пользовательский разработчик собственного процессора Apache Nifi Загружать и обрабатывать данные в реальном времени из разрозненных и необычных форматов файлов и источников данных Аудитория Разработчики Инженеры по данным Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
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 ,.
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 ,.
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 ,.
14 часов
Обзор
Цель курса - дать участникам возможность овладеть тем, как работать с языком SQL в базе данных Oracle для извлечения данных на промежуточном уровне ,.
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")
