Lokala instruktörer ledda Big Data-kurser börjar med en introduktion till elementära begrepp i Big Data, sedan framsteg i programmeringsspråk och metoder som används för att utföra Data Analysis. Verktyg och infrastruktur för att möjliggöra stor datalagring, distribuerad bearbetning och skalbarhet diskuteras, jämförs och implementeras i demo övningar. Stor dataträning är tillgänglig som "live-träning" eller "fjärr-live-träning". Utbildning på plats kan genomföras lokalt på kundlokaler i Sverige eller i NobleProgs företagsutbildningscenter i Sverige . Fjärrutbildning sker genom en interaktiv fjärrskrivbord. NobleProg - Din lokala utbildningsleverantör
Machine Translated
Vittnesmål
Det faktum att all data och programvara var redo att användas på en redan förberedd VM, som tillhandahålls av tränaren i externa skivor.
vyzVoice
Kurs: Hadoop for Developers and Administrators
Machine Translated
utbud av material
Maciej Jonczyk
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
systematisering av kunskap inom ML
Orange Polska
Kurs: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Många problem som kan utforskas efter träningen
Klaudia Kłębek
Kurs: Data Mining z wykorzystaniem R
Machine Translated
Tränaren var så kunnig och inkluderade områden jag var intresserad av.
Mohamed Salama
Kurs: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
Mycket skräddarsydd för behoven.
Yashan Wang
Kurs: Data Mining with R
Machine Translated
Richard är väldigt lugn och metodisk, med en analytisk inblick - exakt de egenskaper som behövs för att presentera denna typ av kurs.
Kieran Mac Kenna
Kurs: Spark for Developers
Machine Translated
Jag tycker om de övningar som gjorts.
Nour Assaf
Kurs: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Den praktiska träningen och tränarens förmåga att förklara komplexa ämnen i enkla termer.
youssef chamoun
Kurs: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Den givna informationen var intressant och det bästa var mot slutet när vi fick Data från Durex och arbetade med Data vi är bekanta med och utför verksamhet för att få resultat.
Jessica Chaar
Kurs: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Jag tyckte mest om tränaren som gav riktiga levande exempel.
Simon Hahn
Kurs: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Jag njöt verkligen av Trainer's stora kompetenser.
Grzegorz Gorski
Kurs: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Jag njöt verkligen av de många hands-on-sessionerna.
Jacek Pieczątka
Kurs: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
dela konceptdiagram och även prov för smutsiga händer
Mark Yang - FMR
Kurs: Spark for Developers
Machine Translated
Jag trodde att informationen var intressant.
Allison May
Kurs: Data Visualization
Machine Translated
Jag uppskattade verkligen att Jeff utnyttjade data och exempel som var tillämpliga på utbildningsdata. Han gjorde det intressant och interaktivt.
Carol Wells Bazzichi
Kurs: Data Visualization
Machine Translated
Lär dig om alla karttyper och vad de används för. Att lära sig värdet av cluttering. Lär dig om metoderna för att visa tidsdata.
Susan Williams
Kurs: Data Visualization
Machine Translated
Trainer var entusiastisk.
Diane Lucas
Kurs: Data Visualization
Machine Translated
Jag gillade verkligen innehållet / instruktören.
Craig Roberson
Kurs: Data Visualization
Machine Translated
Jag är en praktisk lärare och det var något han gjorde mycket av.
Lisa Comfort
Kurs: Data Visualization
Machine Translated
Jag gillade exemplen.
Peter Coleman
Kurs: Data Visualization
Machine Translated
Jag brukar dra nytta av exemplen.
Peter Coleman
Kurs: Data Visualization
Machine Translated
Jag njöt av de goda riktiga exemplen, recensioner av befintliga rapporter.
Ronald Parrish
Kurs: Data Visualization
Machine Translated
Tillämpliga scenarier och fall
zhaopeng liu - Fmr
Kurs: Spark for Developers
Machine Translated
Fallanalys
国栋 张
Kurs: Spark for Developers
Machine Translated
alla delar av denna session
Eric Han - Fmr
Kurs: Spark for Developers
Machine Translated
Jag hade verkligen nytta av tränarens vilja att dela mer.
Balaram Chandra Paul
Kurs: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Vi vet mycket mer om hela miljön.
John Kidd
Kurs: Spark for Developers
Machine Translated
Tränaren gjorde klassen intressant och underhållande vilket hjälper ganska lite med träning hela dagen.
Ryan Speelman
Kurs: Spark for Developers
Machine Translated
Jag tycker att tränaren hade en utmärkt stil att kombinera humor och verkliga historier för att göra ämnena till hands mycket tillvägagångssätt. Jag rekommenderar starkt denna professor i framtiden.
Kurs: Spark for Developers
Machine Translated
Gillade väldigt mycket det interaktiva sättet att lära sig.
Luigi Loiacono
Kurs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Det var en mycket praktisk träning, jag tyckte om de praktiska övningarna.
Proximus
Kurs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Jag fick nytta av den goda översikten, god balans mellan teori och övningar.
Proximus
Kurs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Jag njöt av den dynamiska interaktionen och "hands-on" ämnet, tack vare Virtual Machine, mycket stimulerande !.
Philippe Job
Kurs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Ernesto gjorde ett bra jobb för att förklara de höga koncepten att använda Spark och dess olika moduler.
Michael Nemerouf
Kurs: Spark for Developers
Machine Translated
Jag fick nytta av tränarens kompetens och kunskap.
Jonathan Puvilland
Kurs: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Jag brukar dra nytta av presentationen av teknik.
Continental AG / Abteilung: CF IT Finance
Kurs: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Sammantaget var innehållet bra.
Sameer Rohadia
Kurs: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Exempel övningar; Praktisk arbetslivserfarenhet
澳新银行
Kurs: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
Kub och DV
Alan Xie
Kurs: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
Läraren har en omfattande kunskap om datalagret.
澳新银行
Kurs: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
Läraren förklarade i detalj och diskuterade atmosfären
澳新银行
Kurs: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
Michael tränaren är mycket kunnig och skicklig om ämnet Big Data och R. Han är väldigt flexibel och anpassar snabbt träningsmötet för kundernas behov. Han är också mycket kapabel att lösa tekniska och ämnesproblem på resande fot. Fantastisk och professionell träning !.
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Kurs: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Jag njöt verkligen av införandet av nya paket.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Kurs: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Läraren, Mr. Michael Yan, interagerade mycket bra med publiken, instruktionen var tydlig. Läraren ger också utrymme för att lägga till mer information baserat på förfrågningarna från eleverna under utbildningen.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Kurs: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Ämnet och takten var perfekta.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Kurs: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Exemplet och träningsmaterialet var tillräckligt och gjorde det lätt att förstå vad du gör.
Teboho Makenete
Kurs: Data Science for Big Data Analytics
Machine Translated
Detta är en av de bästa praktiska med övningar programmeringskurser jag någonsin har tagit.
Laura Kahn
Kurs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Detta är en av de bästa online-träning som jag någonsin har tagit i min 13 åriga karriär. Fortsätt det stora arbetet !.
Kurs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Det var väldigt hands-on, vi tillbringade halva tiden faktiskt gör saker i Clouded / Hardtop, kör olika kommandon, kontrollerar systemet, och så vidare. De extra materialen (böcker, webbplatser, etc.) blev uppskattade, vi måste fortsätta att lära oss. Installationerna var ganska roliga och mycket praktiskt, klustret setup från början var riktigt bra.
Ericsson
Kurs: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Jag tycker att tränaren hade en utmärkt stil att kombinera humor och verkliga historier för att göra ämnena till hands mycket tillvägagångssätt. Jag rekommenderar starkt denna professor i framtiden.
Kurs: Spark for Developers
Machine Translated
Detta är en av de bästa online-träning som jag någonsin har tagit i min 13 åriga karriär. Fortsätt det stora arbetet !.
Kurs: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Big Data läroplaner
Kurs Namn
Varaktighet
Översikt
Kurs Namn
Varaktighet
Översikt
21 timmar
Översikt
Apache Accumulo är en sorterad, distribuerad nyckel- / värdelagring som ger robust, skalbar datalagring och hämtning. Det är baserat på designen av Go ogles BigTable och drivs av Apache Hadoop , Apache Zookeeper och Apache Thrift .
Den här instruktörsledda, livekursen täcker arbetsprinciperna bakom Accumulo och leder deltagarna genom utvecklingen av en Apache Accumulo på Apache Accumulo .
Kursformat
- Delföreläsning, delvis diskussion, praktisk utveckling och implementering, tillfälliga tester för att mäta förståelse
Den här instruktörsledda, livekursen täcker arbetsprinciperna bakom Accumulo och leder deltagarna genom utvecklingen av en Apache Accumulo på Apache Accumulo .
Kursformat
- Delföreläsning, delvis diskussion, praktisk utveckling och implementering, tillfälliga tester för att mäta förståelse
21 timmar
Översikt
Kunskapsupptäckt i databaser (KDD) är processen för att upptäcka användbar kunskap från en datainsamling. Verklighetsapplikationer för denna teknik för data mining inkluderar marknadsföring, bedrägeri, telekommunikation och tillverkning.
I denna instruktörsledda, livekurs introducerar vi de processer som är involverade i KDD och genomför en serie övningar för att öva implementeringen av dessa processer.
Publik
- Dataanalytiker eller någon som är intresserad av att lära sig att tolka data för att lösa problem
Kursformat
- Efter en teoretisk diskussion av KDD kommer instruktören att presentera verkliga fall som kräver tillämpning av KDD för att lösa ett problem. Deltagarna kommer att förbereda, välja och rengöra provdatauppsättningar och använda sina förkunskaper om data för att föreslå lösningar baserade på resultaten från deras observationer.
I denna instruktörsledda, livekurs introducerar vi de processer som är involverade i KDD och genomför en serie övningar för att öva implementeringen av dessa processer.
Publik
- Dataanalytiker eller någon som är intresserad av att lära sig att tolka data för att lösa problem
Kursformat
- Efter en teoretisk diskussion av KDD kommer instruktören att presentera verkliga fall som kräver tillämpning av KDD för att lösa ett problem. Deltagarna kommer att förbereda, välja och rengöra provdatauppsättningar och använda sina förkunskaper om data för att föreslå lösningar baserade på resultaten från deras observationer.
28 timmar
Översikt
MonetDB är en opensource-databas som pionjerar kolumnteknologin I denna instruktionsledda, levande träning kommer deltagarna att lära sig hur man använder MonetDB och hur man får mest ut av det Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Förstå MonetDB och dess funktioner Installera och börja med MonetDB Utforska och utför olika funktioner och uppgifter i MonetDB Accelerera leveransen av sitt projekt genom att maximera MonetDB-kapacitet Publik utvecklare Tekniska experter Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .
7 timmar
Översikt
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 timmar
Översikt
Mem SQL är ett i minne, distribuerat, SQL databashanteringssystem för moln och lokalt. Det är ett datalager i realtid som omedelbart ger insikter från levande och historiska data.
I denna instruktörsledda, live-träning kommer deltagarna att lära sig det väsentliga i Mem SQL för utveckling och administration.
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå de viktigaste begreppen och egenskaperna hos Mem SQL
- Installera, designa, underhålla och använda Mem SQL
- Optimera scheman i Mem SQL
- Förbättra frågor i Mem SQL
- Benchmark-prestanda i Mem SQL
- Bygg datatillämpningar i realtid med Mem SQL
Publik
- utvecklare
- Administratörer
- Driftingenjörer
Kursformat
- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning
I denna instruktörsledda, live-träning kommer deltagarna att lära sig det väsentliga i Mem SQL för utveckling och administration.
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå de viktigaste begreppen och egenskaperna hos Mem SQL
- Installera, designa, underhålla och använda Mem SQL
- Optimera scheman i Mem SQL
- Förbättra frågor i Mem SQL
- Benchmark-prestanda i Mem SQL
- Bygg datatillämpningar i realtid med Mem SQL
Publik
- utvecklare
- Administratörer
- Driftingenjörer
Kursformat
- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning
7 timmar
Översikt
I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig de grundläggande koncepten bakom MapR Stream Architecture när de utvecklar en realtidsströmningsapplikation.
I slutet av denna utbildning kan deltagarna bygga tillverkare och konsumentapplikationer för realtidsströmuppgifter.
Publik
- utvecklare
- Administratörer
Kursformat
- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning
Notera
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
I slutet av denna utbildning kan deltagarna bygga tillverkare och konsumentapplikationer för realtidsströmuppgifter.
Publik
- utvecklare
- Administratörer
Kursformat
- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning
Notera
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
14 timmar
Översikt
Magellan är en open source-distribuerad exekveringsmotor för geospatial analytics på big data. Implementerad ovanpå Apache Spark , den utökar Spark SQL och ger en relationell abstraktion för geospatial analytics.
Denna instruktörsledda, liveträning introducerar koncept och metoder för implementering av geospacial analytics och leder deltagarna genom skapandet av en prediktiv analysapplikation med Magellan on Spark.
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Fråga effektivt, analysera och anslut geospatiala datasätt i skala
- Implementera geospatial data i business intelligence och prediktiva analysapplikationer
- Använd rumsligt sammanhang för att utöka kapaciteten för mobila enheter, sensorer, loggar och bärbara
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och träning.
- Praktisk implementering i en levande labbmiljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
Denna instruktörsledda, liveträning introducerar koncept och metoder för implementering av geospacial analytics och leder deltagarna genom skapandet av en prediktiv analysapplikation med Magellan on Spark.
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Fråga effektivt, analysera och anslut geospatiala datasätt i skala
- Implementera geospatial data i business intelligence och prediktiva analysapplikationer
- Använd rumsligt sammanhang för att utöka kapaciteten för mobila enheter, sensorer, loggar och bärbara
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och träning.
- Praktisk implementering i en levande labbmiljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
14 timmar
Översikt
Apache Kylin är en extrem, distribuerad analysmotor för stora data I den här instruktörsledda levande träningen lär deltagarna att använda Apache Kylin för att skapa ett realtiddatagalleri Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Konsumera realtidsströmmande data med Kylin Använd Apache Kylins kraftfulla funktioner, inklusive snowflake schema support, ett rikt SQL-gränssnitt, gnista-kuber och undersökningsfördröjning Notera Vi använder den senaste versionen av Kylin (som det här skrivet, Apache Kylin v20) Publik Stora datainstruktörer Stora dataanalytiker Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .
7 timmar
Översikt
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 timmar
Översikt
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 timmar
Översikt
KNIME Analytics Platform är ett ledande alternativ med öppen källkod för datadriven innovation som hjälper dig att upptäcka den potential som finns dold i dina data, min för nya insikter eller förutsäga nya framtider. Med mer än 1000 moduler, hundratals färdiga att köra exempel, ett omfattande utbud av integrerade verktyg och det bredaste utbudet av avancerade algoritmer som finns tillgängliga, är KNIME Analytics Platform den perfekta verktygslådan för alla datavetare och affärsanalytiker.
Den här kursen för KNIME Analytics-plattformen är ett idealiskt tillfälle för nybörjare, avancerade användare och KNIME experter att introduceras för att KNIME, lära sig hur du använder den mer effektivt och hur du skapar tydliga, omfattande rapporter baserade på KNIME arbetsflöden
Den här kursen för KNIME Analytics-plattformen är ett idealiskt tillfälle för nybörjare, avancerade användare och KNIME experter att introduceras för att KNIME, lära sig hur du använder den mer effektivt och hur du skapar tydliga, omfattande rapporter baserade på KNIME arbetsflöden
7 timmar
Översikt
Kafka Streams är ett bibliotek på klientsidan för att bygga applikationer och mikroservices vars data skickas till och från ett Kafka-meddelandesystem. Traditionellt har Apache Kafka förlitat sig på Apache Spark eller Apache Storm att bearbeta data mellan meddelandeproducenter och konsumenter. Genom att ringa Kafka Streams API från en applikation kan data behandlas direkt inom Kafka, vilket förbigår behovet av att skicka data till ett separat kluster för bearbetning.
I denna instruktörsledda, liveträning, kommer deltagarna att lära sig att integrera Kafka Streams i en uppsättning prov Java applikationer som skickar data till och från Apache Kafka för strömbehandling.
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå Kafka Streams funktioner och fördelar jämfört med andra strömbearbetningsramar
- Behandla strömdata direkt i ett Kafka-kluster
- Skriv en Java eller Scala applikation eller mikroservice som integreras med Kafka- och Kafka-strömmar
- Skriv kortfattad kod som omvandlar inmatade Kafka-ämnen till utgångs-Kafka-ämnen
- Bygg, paketera och distribuera applikationen
Publik
- utvecklare
Format av kursen
- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning
anteckningar
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna
I denna instruktörsledda, liveträning, kommer deltagarna att lära sig att integrera Kafka Streams i en uppsättning prov Java applikationer som skickar data till och från Apache Kafka för strömbehandling.
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå Kafka Streams funktioner och fördelar jämfört med andra strömbearbetningsramar
- Behandla strömdata direkt i ett Kafka-kluster
- Skriv en Java eller Scala applikation eller mikroservice som integreras med Kafka- och Kafka-strömmar
- Skriv kortfattad kod som omvandlar inmatade Kafka-ämnen till utgångs-Kafka-ämnen
- Bygg, paketera och distribuera applikationen
Publik
- utvecklare
Format av kursen
- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning
anteckningar
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna
21 timmar
Översikt
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) är en realtid integrerad datalogistik och enkel händelsehanteringsplattform som gör det möjligt att flytta, spåra och automatisera data mellan system. Det är skriven med flödesbaserad programmering och ger ett webbaserat användargränssnitt för att hantera dataflöden i realtid.
I denna instruktörsledda, live-träning (på plats eller fjärrkontroll) kommer deltagarna att lära sig hur man distribuerar och hanterar Apache NiFi i en levande laboratoriemiljö.
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Installera och konfigurera Apachi NiFi.
- Källa, transformera och hantera data från olika, distribuerade datakällor, inklusive databaser och big data sjöar.
- Automatisera dataflöden.
- Aktivera strömningsanalys.
- Använd olika metoder för intag av data.
- Förvandla Big Data och till affärsinblick.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och träning.
- Praktisk implementering i en levande lab-miljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
I denna instruktörsledda, live-träning (på plats eller fjärrkontroll) kommer deltagarna att lära sig hur man distribuerar och hanterar Apache NiFi i en levande laboratoriemiljö.
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Installera och konfigurera Apachi NiFi.
- Källa, transformera och hantera data från olika, distribuerade datakällor, inklusive databaser och big data sjöar.
- Automatisera dataflöden.
- Aktivera strömningsanalys.
- Använd olika metoder för intag av data.
- Förvandla Big Data och till affärsinblick.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och träning.
- Praktisk implementering i en levande lab-miljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
21 timmar
Översikt
Stream Processing avser realtidsbehandling av "data i rörelse", det vill säga att göra beräkningar på data när de tas emot. Sådan data läses som kontinuerliga strömmar från datakällor som sensorhändelser, webbplatsanvändaraktivitet, finansiella affärer, kreditkortsväxlar, klickströmmar etc. Stream Processing kan läsa stora volymer inkommande data och ge värdefulla insikter nästan omedelbart.
I denna instruktörsledda, live-utbildning (på plats eller fjärrkontroll) kommer deltagarna att lära sig hur man ställer in och integrerar olika Stream Processing med befintliga stordatalagringssystem och relaterade mjukvaruapplikationer och mikroservices.
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Installera och konfigurera olika Stream Processing ramverk, som Spark Streaming och Kafka Streaming.
- Förstå och välj den lämpligaste ramen för jobbet.
- Behandla data kontinuerligt, samtidigt och rekord-för-rekord.
- Integrera Stream Processing med befintliga databaser, datalager, datasjöar, etc.
- Integrera det mest lämpliga strömbearbetningsbiblioteket med företagsapplikationer och mikroservrar.
Publik
- utvecklare
- Programvaruarkitekter
Format Kursens
- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning
anteckningar
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
I denna instruktörsledda, live-utbildning (på plats eller fjärrkontroll) kommer deltagarna att lära sig hur man ställer in och integrerar olika Stream Processing med befintliga stordatalagringssystem och relaterade mjukvaruapplikationer och mikroservices.
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Installera och konfigurera olika Stream Processing ramverk, som Spark Streaming och Kafka Streaming.
- Förstå och välj den lämpligaste ramen för jobbet.
- Behandla data kontinuerligt, samtidigt och rekord-för-rekord.
- Integrera Stream Processing med befintliga databaser, datalager, datasjöar, etc.
- Integrera det mest lämpliga strömbearbetningsbiblioteket med företagsapplikationer och mikroservrar.
Publik
- utvecklare
- Programvaruarkitekter
Format Kursens
- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning
anteckningar
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
14 timmar
Översikt
Audience
- Developers
Format of the Course
- Lectures, hands-on practice, small tests along the way to gauge understanding
- Developers
Format of the Course
- Lectures, hands-on practice, small tests along the way to gauge understanding
21 timmar
Översikt
Cloudera Impala är en öppen källkod med massiv parallellbehandling (MPP) SQL-sökmotor för Apache Hadoop-kluster Impala gör det möjligt för användare att utfärda lowlatency SQL-frågor till data lagrade i Hadoop Distributed File System och Apache Hbase utan att behöva data rörelse eller transformation Publik Kursen riktar sig till analytiker och datavetenskapare som analyserar data lagrad i Hadoop via Business Intelligence eller SQL-verktyg Efter kursen kommer delegater att kunna Extrahera meningsfull information från Hadoop-kluster med Impala Skriv specifika program för att underlätta Business Intelligence i Impala SQL Dialect Felsöka Impala .
7 timmar
Översikt
Denna kurs behandlar hur man använder Hive SQL språk (AKA: Hive HQL, SQL på Hive , Hive QL) för personer som extraherar data från Hive
21 timmar
Översikt
Hortonworks Data Platform (HDP) är en open-source Apache Hadoop supportplattform som ger en stabil grund för att utveckla big data-lösningar på Apache Hadoop ekosystemet.
Den här instruktörsledda, liveträningen (på plats eller fjärrkontroll) introducerar Hortonworks Data Platform (HDP) och leder deltagarna genom implementeringen av Spark + Hadoop lösningen.
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Använd Hortonworks för att pålitligt köra Hadoop i stor skala.
- Förena Hadoop säkerhets-, styrelseförmåga- och driftsfunktioner med Sparks agila analytiska arbetsflöden.
- Använd Hortonworks för att undersöka, validera, certifiera och stödja alla komponenter i ett Spark-projekt.
- Bearbeta olika typer av data, inklusive strukturerade, ostrukturerade, i rörelse och vila.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och träning.
- Praktisk implementering i en levande lab-miljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
Den här instruktörsledda, liveträningen (på plats eller fjärrkontroll) introducerar Hortonworks Data Platform (HDP) och leder deltagarna genom implementeringen av Spark + Hadoop lösningen.
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Använd Hortonworks för att pålitligt köra Hadoop i stor skala.
- Förena Hadoop säkerhets-, styrelseförmåga- och driftsfunktioner med Sparks agila analytiska arbetsflöden.
- Använd Hortonworks för att undersöka, validera, certifiera och stödja alla komponenter i ett Spark-projekt.
- Bearbeta olika typer av data, inklusive strukturerade, ostrukturerade, i rörelse och vila.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och träning.
- Praktisk implementering i en levande lab-miljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
21 timmar
Översikt
Denna kurs introducerar HBase - en No SQL butik ovanpå Hadoop . Kursen är avsedd för utvecklare som kommer att använda HBase för att utveckla applikationer, och administratörer som kommer att hantera HBase-kluster.
Vi kommer att gå en utvecklare genom HBase-arkitektur och datamodellering och applikationsutveckling på HBase. Det kommer också att diskutera att använda MapReduce med HBase, och några administrationsämnen, relaterade till prestandaoptimering. Kursen är mycket praktisk med massor av labbövningar.
Varaktighet : 3 dagar
Publik : Utvecklare och administratörer
Vi kommer att gå en utvecklare genom HBase-arkitektur och datamodellering och applikationsutveckling på HBase. Det kommer också att diskutera att använda MapReduce med HBase, och några administrationsämnen, relaterade till prestandaoptimering. Kursen är mycket praktisk med massor av labbövningar.
Varaktighet : 3 dagar
Publik : Utvecklare och administratörer
28 timmar
Översikt
Hadoop är ett populärt ramverk för stor databehandling Python är ett högkvalitets programmeringsspråk känt för sin tydliga syntax och kodläsbarhet I den här instruktörsledda träningen kommer deltagarna att lära sig hur man arbetar med Hadoop, MapReduce, Pig och Spark med Python, eftersom de går igenom flera exempel och använder fall Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Förstå de grundläggande begreppen bakom Hadoop, MapReduce, Pig och Spark Använd Python med Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, Pig och Spark Använd Snakebite för att programmera åt HDFS inom Python Använd mrjob för att skriva MapReduce jobb i Python Skriv Spark-program med Python Utvid funktionaliteten hos gris med Python UDF Hantera MapReduce-jobb och grisskript med Luigi Publik utvecklare IT-proffs Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .
28 timmar
Översikt
Publik:
Denna kurs är avsedd att avmystifiera big data / hadoop-teknik och för att visa att det inte är svårt att förstå.
Denna kurs är avsedd att avmystifiera big data / hadoop-teknik och för att visa att det inte är svårt att förstå.
14 timmar
Översikt
Eftersom fler och fler mjukvaru- och IT-projekt flyttar från lokal bearbetning och datahantering till distribuerad bearbetning och stor datalagring, finner projektledare behovet av att uppgradera sina kunskaper och färdigheter för att förstå de begrepp och rutiner som är relevanta för Big Data-projekt och möjligheter Kursen introducerar projektledare till de mest populära Big Data-bearbetningsramarna: Hadoop I denna instruktörsutbildning lär deltagarna kärnkomponenterna i Hadoop ekosystemet och hur dessa tekniker kan användas för att lösa stora problem Vid lärandet av dessa fundament kommer deltagarna också att förbättra sin förmåga att kommunicera med utvecklarna och implementatörerna av dessa system samt de datavetenskapare och analytiker som många IT-projekt innebär Publik Projektledare som önskar implementera Hadoop i sin befintliga utvecklings- eller IT-infrastruktur Projektledare behöver kommunicera med tvärfunktionella team som inkluderar stora datainstruktörer, datavetenskapare och företagsanalytiker Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .
21 timmar
Översikt
Hadoop är den mest populära Big Data-bearbetningsramen .
21 timmar
Översikt
Apache Spark is a distributed processing engine for analyzing very large data sets. It can process data in batches and real-time, as well as carry out machine learning, ad-hoc queries, and graph processing. .NET for Apache Spark is a free, open-source, and cross-platform big data analytics framework that supports applications written in C# or F#.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to carry out big data analysis using Apache Spark in their .NET applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache Spark.
- Understand how .NET implements Spark APIs so that they can be accessed from a .NET application.
- Develop data processing applications using C# or F#, capable of handling data sets whose size is measured in terabytes and pedabytes.
- Develop machine learning features for a .NET application using Apache Spark capabilities.
- Carry out exploratory analysis using SQL queries on big data sets.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to carry out big data analysis using Apache Spark in their .NET applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache Spark.
- Understand how .NET implements Spark APIs so that they can be accessed from a .NET application.
- Develop data processing applications using C# or F#, capable of handling data sets whose size is measured in terabytes and pedabytes.
- Develop machine learning features for a .NET application using Apache Spark capabilities.
- Carry out exploratory analysis using SQL queries on big data sets.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
7 timmar
Översikt
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) är en realtid integrerad datalogistik och enkel händelsehanteringsplattform som gör det möjligt att flytta, spåra och automatisera data mellan system. Det är skriven med flödesbaserad programmering och ger ett webbaserat användargränssnitt för att hantera dataflöden i realtid.
I denna instruktörsledda, live-träning kommer deltagarna att lära sig grunderna i flödesbaserad programmering när de utvecklar ett antal demo-förlängningar, komponenter och processorer som använder Apache NiFi .
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå NiFi: s arkitektur och dataflödeskoncept.
- Utveckla tillägg med NiFi och tredjeparts API: er.
- Anpassa sin egen Apache Nifi-processor.
- Förvara och bearbeta data i realtid från olika och ovanliga filformat och datakällor.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och träning.
- Praktisk implementering i en levande lab-miljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
I denna instruktörsledda, live-träning kommer deltagarna att lära sig grunderna i flödesbaserad programmering när de utvecklar ett antal demo-förlängningar, komponenter och processorer som använder Apache NiFi .
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå NiFi: s arkitektur och dataflödeskoncept.
- Utveckla tillägg med NiFi och tredjeparts API: er.
- Anpassa sin egen Apache Nifi-processor.
- Förvara och bearbeta data i realtid från olika och ovanliga filformat och datakällor.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och träning.
- Praktisk implementering i en levande lab-miljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
28 timmar
Översikt
Apache Hadoop är den mest populära ramen för behandling av Big Data på kluster av servrar. Denna kurs kommer att introducera en utvecklare för olika komponenter (HDFS, MapReduce, Pig, Hive och HBase) Hadoop ekosystem.
7 timmar
Översikt
Spark SQL är Apache Spark modul för att arbeta med strukturerad och ostrukturerad data. Spark SQL ger information om datastrukturen och beräkningen som utförs. Denna information kan användas för att utföra optimeringar. Två vanliga användningar för Spark SQL är:
- för att köra SQL frågor.
- att läsa data från en befintlig Hive installation.
I denna instruktörsledda, liveträning (på plats eller fjärrkontroll) kommer deltagarna att lära sig att analysera olika typer av datamängder med Spark SQL .
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Installera och konfigurera Spark SQL .
- Utför dataanalys med hjälp av Spark SQL .
- Frågeställningar i olika format.
- Visualisera data och sökresultat.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och träning.
- Praktisk implementering i en levande lab-miljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
- för att köra SQL frågor.
- att läsa data från en befintlig Hive installation.
I denna instruktörsledda, liveträning (på plats eller fjärrkontroll) kommer deltagarna att lära sig att analysera olika typer av datamängder med Spark SQL .
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Installera och konfigurera Spark SQL .
- Utför dataanalys med hjälp av Spark SQL .
- Frågeställningar i olika format.
- Visualisera data och sökresultat.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och träning.
- Praktisk implementering i en levande lab-miljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
14 timmar
Översikt
Apache Zeppelin är en webbaserad anteckningsbok för att fånga, utforska, visualisera och dela Hadoop och Spark-baserade data.
Den här instruktörsledda, liveträningen introducerar koncepten bakom interaktiv dataanalys och leder deltagarna genom implementeringen och användningen av Zeppelin i en enkelanvändare eller flera användarmiljöer.
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Installera och konfigurera Zeppelin
- Utveckla, organisera, köra och dela data i ett webbläsarbaserat gränssnitt
- Visualisera resultaten utan att hänvisa till kommandoraden eller klusterdetaljer
- Kör och samarbeta om långa arbetsflöden
- Arbeta med något av ett antal plug-in-språk / databehandlings-backend, till exempel Scala (med Apache Spark ), Python (med Apache Spark ), Spark SQL , JDBC, Markdown och Shell.
- Integrera Zeppelin med Spark, Flink och Map Reduce
- Säkra instanser av flera användare av Zeppelin med Apache Shiro
Publik
- Dataingenjörer
- Dataanalytiker
- Datavetare
- Programvaruutvecklare
Kursformat
- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning
Den här instruktörsledda, liveträningen introducerar koncepten bakom interaktiv dataanalys och leder deltagarna genom implementeringen och användningen av Zeppelin i en enkelanvändare eller flera användarmiljöer.
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Installera och konfigurera Zeppelin
- Utveckla, organisera, köra och dela data i ett webbläsarbaserat gränssnitt
- Visualisera resultaten utan att hänvisa till kommandoraden eller klusterdetaljer
- Kör och samarbeta om långa arbetsflöden
- Arbeta med något av ett antal plug-in-språk / databehandlings-backend, till exempel Scala (med Apache Spark ), Python (med Apache Spark ), Spark SQL , JDBC, Markdown och Shell.
- Integrera Zeppelin med Spark, Flink och Map Reduce
- Säkra instanser av flera användare av Zeppelin med Apache Shiro
Publik
- Dataingenjörer
- Dataanalytiker
- Datavetare
- Programvaruutvecklare
Kursformat
- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning
14 timmar
Översikt
Vespa en opensource stor databehandling och servering motor skapad av Yahoo Det används för att svara på användarfrågor, göra rekommendationer och tillhandahålla personligt innehåll och annonser i realtid Denna instruktionsledda, levande utbildning introducerar utmaningarna med att betjäna storskaliga data och går deltagare genom att skapa en applikation som kan beräkna svar på användarförfrågningar, över stora dataset i realtid Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Använd Vespa för att snabbt beräkna data (lagra, söka, rangordna, organisera) vid visningstid medan en användare väntar Implementera Vespa i befintliga applikationer med funktionssökning, rekommendationer och anpassning Integrera och distribuera Vespa med befintliga stora datasystem som Hadoop och Storm Publik utvecklare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .
14 timmar
Översikt
Tigon är en open source, realtime, lowlatency, highthroughput, native YARN, strömbehandlingsramverk som sitter ovanpå HDFS och HBase för uthållighet Tigon-applikationer adresserar användarfall som nätverksintrångsdetektering och -analys, marknadsanalys av sociala medier, platsanalyser och realtidsrekommendationer till användare Denna instruktörsledda, levande träning introducerar Tigons strategi för att blanda realtid och satsvis bearbetning eftersom det går deltagare genom att skapa en provapplikation Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Skapa kraftfulla, strömbehandlingsprogram för hantering av stora datamängder Process strömkällor som Twitter och Webserver Logs Använd Tigon för snabb anslutning, filtrering och aggregering av strömmar Publik utvecklare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .
Kommande Big Data Kurser
2021-02-09 09:30:00
21 timmar
2021-02-23 09:30:00
21 timmar
2021-03-02 09:30:00
7 timmar
2021-03-09 09:30:00
21 timmar
2021-03-15 09:30:00
28 timmar
Andra länder
Konsult
Helg Big Data kurs, kvällBig Data utbildning, Big Data bootcamp, Big Data instruktörledd, Helg Big Data utbildning, Kväll Big Data kurs, Big Data coaching, Big Data instruktör, Big Data tränare, Big Data kurs, Big Data klasser, Big Data on-site, Big Data privata kurser, Big Data en till en utbildning
.jpg "procter & gamble (p&g)")
.png "european central bank (ecb)")
.png "european space agency (esa)")
.jpg "international air transport association (iata)")
.jpg "european southern observatory (eso)")
