Data Virtualization with Denodo Platform Träningskurs

To meet compliance of the regulators, CSPs (Communication service providers) can tap into Big Data Analytics which not only help them to meet compliance but within the scope of same project they can increase customer satisfaction and thus reduce the churn. In fact since compliance is related to Quality of service tied to a contract, any initiative towards meeting the compliance, will improve the “competitive edge” of the CSPs. Therefore, it is important that Regulators should be able to advise/guide a set of Big Data analytic practice for CSPs that will be of mutual benefit between the regulators and CSPs.

The course consists of 8 modules (4 on day 1, and 4 on day 2)

Framsteg inom teknik och den ökande mängden information förändrar hur affärer bedrivs i många branscher, inklusive myndigheter. Gostatlig datagenerering och digital arkivering ökar på grund av den snabba tillväxten av mobila enheter och applikationer, smarta sensorer och enheter, molnlösningar och portaler som riktar sig till medborgare. När digital information expanderar och blir mer komplex, blir informationshantering, bearbetning, lagring, säkerhet och disposition också mer komplex. Nya verktyg för insamling, sökning, upptäckt och analys hjälper organisationer att få insikter från deras ostrukturerade data. Den statliga marknaden är vid en tipppunkt och inser att information är en strategisk tillgång, och regeringen måste skydda, utnyttja och analysera både strukturerad och ostrukturerad information för att bättre kunna tjäna och möta uppdragets krav. När regeringsledare strävar efter att utveckla datadrivna organisationer för att framgångsrikt utföra uppdrag, lägger de grunden för att korrelera beroenden mellan händelser, människor, processer och information.

Högvärdiga statliga lösningar kommer att skapas från en samling av de mest störande teknologierna:

Mobila enheter och applikationer Molntjänster Teknik för sociala företag och nätverk Big Data och analys

IDC förutspår att till 2020 kommer IT-branschen att nå 5 biljoner dollar, ungefär 1,7 biljoner dollar större än idag, och att 80 % av branschens tillväxt kommer att drivas av dessa 3:e plattformsteknologier. På lång sikt kommer dessa teknologier att vara nyckelverktyg för att hantera komplexiteten i ökad digital information. Big Data är en av de intelligenta branschlösningarna och gör det möjligt för myndigheter att fatta bättre beslut genom att vidta åtgärder baserat på mönster som avslöjas genom att analysera stora mängder data – relaterad och orelaterade, strukturerad och ostrukturerad.

Men att åstadkomma dessa bedrifter kräver mycket mer än att bara ackumulera enorma mängder data. "Att förstå dessa volymer av Big Data kräver banbrytande verktyg och teknologier som kan analysera och extrahera användbar kunskap från stora och olika strömmar av information," Tom Kalil och Fen Zhao från Vita husets Office of Science and Technology Policy skrev i ett inlägg på OSTP-bloggen.

Vita huset tog ett steg mot att hjälpa byråer att hitta dessa tekniker när det etablerade National Big Data Research and Development Initiative 2012. Initiativet inkluderade mer än 200 miljoner dollar för att få ut det mesta av explosionen av Big Data och de verktyg som behövs för att analysera det.

De utmaningar som Big Data innebär är nästan lika skrämmande som dess löfte är uppmuntrande. Att lagra data effektivt är en av dessa utmaningar. Som alltid är budgetarna snäva, så byråer måste minimera lagringspriset per megabyte och hålla data inom enkel åtkomst så att användarna kan få det när de vill ha det och hur de behöver det. Att säkerhetskopiera enorma mängder data ökar utmaningen.

Att analysera data effektivt är en annan stor utmaning. Många byråer använder kommersiella verktyg som gör det möjligt för dem att sålla bland bergen av data och upptäcka trender som kan hjälpa dem att arbeta mer effektivt. (En nyligen genomförd studie av MeriTalk fann att federala IT-chefer tror att Big Data kan hjälpa byråer att spara mer än 500 miljarder dollar samtidigt som de uppfyller uppdragets mål.).

Specialutvecklade verktyg Big Data gör det också möjligt för byråer att ta itu med behovet av att analysera sina data. Till exempel har Oak Ridge National Laboratorys Computational Data Analytics Group gjort sitt Piranha-dataanalyssystem tillgängligt för andra byråer. Systemet har hjälpt medicinska forskare att hitta en länk som kan varna läkare om aortaaneurysm innan de slår till. Den används också för mer vardagliga uppgifter, som att sålla igenom meritförteckningar för att koppla jobbkandidater till rekryteringschefer.

Dag 1 - ger en översikt på hög nivå av Big Data ämnesområden för Big Data . Modulen är indelad i en serie sektioner, var och en åtföljs av en praktisk övning.

Dag 2 - utforskar en rad ämnen som relaterar analyspraxis och verktyg för Big Data miljöer. Det kommer inte in i implementerings- eller programmeringsdetaljer, utan håller istället täckning på en konceptuell nivå, med fokus på ämnen som gör det möjligt för deltagarna att utveckla en omfattande förståelse för de gemensamma analysfunktionerna och funktionerna som erbjuds av Big Data lösningar.

Dag 3 - ger en översikt över de grundläggande och väsentliga ämnesområden som rör plattformsarkitekturen för Big Data lösning. Det täcker Big Data mekanismer som krävs för utveckling av en Big Data lösningsplattform och arkitektoniska alternativ för montering av en databehandlingsplattform. Vanliga scenarier presenteras också för att ge en grundläggande förståelse för hur en Big Data lösningsplattform generellt används.

Dag 4 - bygger vidare på dag 3 genom att utforska avancerade ämnen relaterade till plattformsarkitekturen för Big Data lösning. I synnerhet introduceras och diskuteras olika arkitektoniska lager som utgör Big Data lösningsplattformen, inklusive datakällor, dataintrång, datalagring, databehandling och säkerhet.

Dag 5 - omfattar ett antal övningar och problem utformade för att testa delegaternas förmåga att tillämpa kunskap om ämnen som omfattas dag 3 och 4.

Framsteg inom teknik och den ökande mängden information förvandlar hur brottsbekämpning bedrivs. Big Data utmaningar är nästan lika avskräckande som Big Data : s löfte. Att lagra data effektivt är en av dessa utmaningar; att effektivt analysera det är en annan.

I denna instruktörsledda, live-utbildning, kommer deltagarna att lära sig tankesättet att närma sig Big Data teknologier, utvärdera deras påverkan på befintliga processer och policyer och implementera dessa tekniker i syfte att identifiera brottslig verksamhet och förebygga brottslighet. Fallstudier från brottsbekämpande organisationer runt om i världen kommer att undersökas för att få insikter om deras antagande strategier, utmaningar och resultat.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Kombinera Big Data teknik med traditionella datainsamlingsprocesser för att sammanställa en berättelse under en utredning
• Implementera industriella stordatalagrings- och behandlingslösningar för dataanalys
• Förbered ett förslag för antagande av de mest adekvata verktygen och processerna för att möjliggöra en datadriven strategi för brottsutredning

Publik

• Juridiska verkställighetsspecialister med teknisk bakgrund

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Big Data är en term som avser lösningar avsedda för lagring och bearbetning av stora datamängder. Dessa Big Data lösningar har utvecklats initialt av Go ogle och har utvecklats och inspirerat andra liknande projekt, av vilka många är tillgängliga som open source. R är ett populärt programmeringsspråk inom finansbranschen.

När traditionell lagringsteknik inte hanterar mängden data du behöver lagra finns det hundar av alternativ Kursen försöker att styra deltagarna vad är alternativ för att lagra och analysera Big Data och vad är deras fördelar och nackdelar Kursen är huvudsakligen inriktad på diskussion och presentation av lösningar, även om handson övningar är tillgängliga på begäran .

Deltagare som genomför denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige kommer att få en praktisk, verklig förståelse för Big Data och dess relaterade teknologier, metoder och verktyg.

Deltagarna kommer att få möjlighet att omsätta denna kunskap i praktiken genom praktiska övningar. Gruppinteraktion och instruktörsfeedback utgör en viktig del av klassen.

Kursen börjar med en introduktion till grundläggande begrepp inom Big Data, och går sedan vidare till de programmeringsspråk och metoder som används för att utföra dataanalys. Slutligen diskuterar vi verktygen och infrastrukturen som möjliggör Big Data-lagring, Distributed Processing och Scalability.

Kursen är en del av Data Scientist-kompetensuppsättningen (Domain: Data and Technology).

This classroom based training session will explore Big Data. Delegates will have computer based examples and case study exercises to undertake with relevant big data tools

Publik

Om du försöker skapa mening med de data du har tillgång till eller vill analysera ostrukturerade data som finns tillgängliga på nätet (som Twitter, Länkade in osv ...) är den här kursen för dig.

Det riktar sig mest till beslutsfattare och människor som behöver välja vilka data som är värda att samla in och vad som är värt att analysera.

Det är inte riktat till personer som konfigurerar lösningen, men dessa människor kommer dock att dra nytta av den stora bilden.

Leveransläge

Under kursen kommer delegaterna att presenteras med fungerande exempel på mestadels open source-teknik.

Korta föreläsningar följs av presentation och enkla övningar av deltagarna

Innehåll och programvara som används

All mjukvara som används uppdateras varje gång kursen körs, så vi kontrollerar de senaste versionerna som möjligt.

Det täcker processen från att skaffa, formatera, bearbeta och analysera data, för att förklara hur man automatiserar beslutsfattande med maskininlärning.

Big data är datauppsättningar som är så omfattande och komplexa att traditionell applikationsprogramvara för databehandling är otillräcklig för att hantera dem. Stora datautmaningar inkluderar fånga data, datalagring, dataanalys, sökning, delning, överföring, visualisering, fråga, uppdatering och informationssekretess.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till tekniska personer som vill lära sig hur man implementerar en maskininlärningsstrategi samtidigt som de maximerar användningen av big data.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna:

• Förstå utvecklingen och trenderna för maskininlärning.
• Vet hur maskininlärning används i olika branscher.
• Bli bekant med de verktyg, färdigheter och tjänster som finns tillgängliga för att implementera maskininlärning inom en organisation.
• Förstå hur maskininlärning kan användas för att förbättra datautvinning och analys.
• Lär dig vad en datamellanserver är och hur den används av företag.
• Förstå vilken roll big data och intelligenta applikationer spelar i olika branscher.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mjukvaruingenjörer som vill använda Sqoop och Flume för big data.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Få in big data med Sqoop och Flume.
• Ta in data från flera datakällor.
• Flytta data från relationsdatabaser till HDFS och Hive.
• Exportera data från HDFS till en relationsdatabas.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till tekniska personer som vill distribuera Talend Open Studio for Big Data för att förenkla processen att läsa och bryta igenom Big Data.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Talend Open Studio for Big Data.
• Anslut till Big Data-system som Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR och Apache.
• Förstå och konfigurera Open Studios big data-komponenter och kontakter.
• Konfigurera parametrar för att automatiskt generera MapReduce-kod.
• Använd Open Studios dra-och-släpp-gränssnitt för att köra Hadoop-jobb.
• Prototyp av big data pipelines.
• Automatisera big data integrationsprojekt.

Publik:

Kursen är avsedd för IT-specialister som letar efter en lösning för att lagra och bearbeta stora datamängder i en distribuerad systemmiljö

Go al:

Djup kunskap om Hadoop klusteradministration.