BigData to termin używany w odniesieniu do rozwiązań przeznaczonych do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych. Rozwiązania typu BigData zostały zainicjowane przez firmę Google, jakkolwiek obecnie dostępnych jest wiele rozwiązań typu open-source takich jak Apache Hadoop, Cassandra czy Cloudera Impala. Zgodnie z raportami publikowanymi przez firmę Gartner BigData jest kolejnym wielkim krokiem w branży IT, zaraz po rozwiązaniach opartych na chmurze obliczeniowej, i będzie wiodącym trendem przez kilka najbliższych lat.
Szkolenia z tematu Big Data mogą być realizowane w siedzibie klienta - lokalizacja w Polsce lub centrach szkoleniowych w lokalizacji w Polsce Szkolenie zdalne realizowane są przy użyciu interaktywnego, zdalnego pulpitu.
Opinie uczestników
Część praktyczna.
Arkadiusz Iwaszko
Szkolenie: Big Data Hadoop Analyst Training
1. Sprzęt pierwsza klasa 2. Dobre pierwsze wprowadzenie w świat Hadoop'a oraz w technologie
Przemysław Ćwik
Szkolenie: Big Data Hadoop Administration Training
zakres materialu
Maciej Jonczyk
Szkolenie: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
usystematyzowanie wiedzy z dziedziny ML
Orange Polska
Szkolenie: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Dużo zagadnień, które można zgłębić po szkoleniu
Klaudia Kłębek
Szkolenie: Data Mining z wykorzystaniem R
Wykorzystanie data-integration
Waldemar Wisniewski
Szkolenie: Pentaho Business Intelligence (PBI) - moduły raportowe
wiedza trenera, dostępny sprzęt
Mariusz Moskal
Szkolenie: Pentaho Business Intelligence (PBI) - moduły raportowe
Przykłady wzbogacane danymi rzeczywistymi i scenariuszami przydatnymi w codziennej praktyce
Krzysztof Świątczak
Szkolenie: Pentaho Business Intelligence (PBI) - moduły raportowe
Zastosowanie w praktyce, pomoc przy wyjaśnianiu wielu różnych wątpliwości
SGB-Bank S.A.
Szkolenie: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Całokształt
Szymon Bodak - Bridgestone Stargard Sp. z o.o.
Szkolenie: Talend Open Studio for Data Integration
Informacje o zmiennych globalnych i możliwościach użycia własnych funkcji.
EduBroker Sp. z o.o.
Szkolenie: Talend Open Studio for Data Integration
tematyka szkolenia oraz zaangażowanie trenera
Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
Koleżeńska komunikacja z osobami biorących udział w szkoleniu.
Andrzej Szewczuk - Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
Zadania praktyczne
EduBroker
Szkolenie: Talend Open Studio for Data Integration
Ćwiczenia
EduBroker
Szkolenie: Talend Open Studio for Data Integration
przydatność ćwiczeń
Algomine sp.z.o.o sp.k.
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
Szkolenie bardzo mi się podobało. Anton posiada dużą wiedzę i wyłożył niezbędną teorię w bardzo przystępny sposób. Świetne jest to, że na szkoleniu było dużo ciekawych ćwiczeń, więc praktycznie od samego początku mamy kontakt z poznawaną technologią.
Szymon Dybczak - Algomine sp.z.o.o sp.k.
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
-cwiczenia -wsparcie trenera w tematach ktore nas interesuja (przyklady)
7n/cim
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
problemy z wi-fi i wirtualna maszyną
Grzegorz Iwaniuk - 7n/cim
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
Luźne podejście. Pomoc trenera. Dostępność sprzętu przygotowanego do szkolenia.
Bartosz Ratajczyk BartekR; Piotr Michałowski Consulting; Prizma Paweł Białecki; Dariusz Brejnak Business Solutions; BILABS Maciej Antosiewicz; IT Consulting Kamil Kalinowski; RBC Rafał Benesz
Szkolenie: Apache NiFi for Developers
Zwrócenie uwagi na kwestie wydajnościowe, zbudowanie całego przepływu od początku do końca.
Usługi Informatyczne Kamil Braniewski; Paweł Gniazdowski, PGS IT; DDW SYSTEM Mariusz Karbownik; DataMotion Zbigniew Kulikowski; Tomasz Tkacz DBI Assistance; Kambit Kamil Kazmierczak; Michał Erdman IT Solutions; PGE Systemy S.A
Szkolenie: Apache NiFi for Developers
Bardzo dobrze przekazywana wiedza przez prowadzącego.Brak pytań bez odpowiedzi.
Karolin Papaj - Mowi Poland SA
Szkolenie: Data Mining and Analysis
Forma przekazania wiedzy poprzez dokładne wyjaśnienie zagadnienia.
Katarzyna Stańczak - Mowi Poland SA
Szkolenie: Data Mining and Analysis
Prowadzący dostosował program szkolenia do naszych aktualnych potrzeb.
EduBroker Sp. z o.o.
Szkolenie: Python and Spark for Big Data (PySpark)
wiedza trenera, podejście , zakres materiału, przypadki i ćwiczenia, użyte technologie
Adam Jureczko - ING Bank Śląski S.A.
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
The enthusiasm of the trainer
Maastricht University | UMIO
Szkolenie: Teradata Fundamentals
Wyjaśniając krok, który należy wykonać, próbując odpowiedzieć na pytanie za pomocą SQL
Maastricht University | UMIO
Szkolenie: Teradata Fundamentals
Machine Translated
The Topic
Accenture Inc.
Szkolenie: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Content was good
Northrop Grumman
Szkolenie: 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
Szkolenie: Apache Accumulo Fundamentals
the follow along style instead of just sitting and listening.
Jack Gallacher - Northrop Grumman
Szkolenie: Apache Accumulo Fundamentals
The ability of the trainer to break down complex topics to simple topics.
Northrop Grumman
Szkolenie: 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
Szkolenie: Apache Accumulo Fundamentals
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
Szkolenie: Apache Accumulo Fundamentals
Naprawdę podobały mi się ćwiczenia z klastrem, aby zobaczyć wydajność węzłów w klastrze i rozszerzoną funkcjonalność.
CACI Ltd
Szkolenie: Apache NiFi for Developers
Machine Translated
The trainers in depth knowledge of the subject
CACI Ltd
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
Ajay był bardzo doświadczonym konsultantem i był w stanie odpowiedzieć na wszystkie nasze pytania, a nawet zasugerował najlepsze praktyki dotyczące projektu, w który jesteśmy obecnie zaangażowani.
CACI Ltd
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
That I had it in the first place.
Peter Scales - CACI Ltd
Szkolenie: Apache NiFi for Developers
content & detail to the point
Sirat Khwaja - Northrop Grumman
Szkolenie: Apache Accumulo Fundamentals
Przykłady kodu po ćwiczeniach praktycznych.
Northrop Grumman
Szkolenie: Apache Accumulo Fundamentals
Machine Translated
The NIFI workflow excercises
Politiets Sikkerhetstjeneste
Szkolenie: Apache NiFi for Administrators
New knowledge about SOAP and Rest API.
Total Access Communication Public Company Limited
Szkolenie: Talend Open Studio for Data Integration
It Good for many exercise.
Gun Thepinjai - Total Access Communication Public Company Limited
Szkolenie: Talend Open Studio for Data Integration
answers to our specific questions
MOD BELGIUM
Szkolenie: 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.
Szkolenie: SolrCloud
szeroki aspekt Teradata knolwedge - rozpoczęcie podstawowego monitorowania architektury
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Szkolenie: Teradata Fundamentals
Machine Translated
Plany szkoleń z technologii Big Data
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zainstaluj i skonfiguruj Python i MySql.
- Dowiedz się, czym jest Data Science i jak może wnieść wartość dodaną do praktycznie każdej firmy.
- Poznaj podstawy kodowania w Python
- Naucz się nadzorowanych i nienadzorowanych technik Machine Learning oraz jak je wdrażać i interpretować wyniki.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Dużo ćwiczeń i ćwiczeń.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia się.
Prowadzone przez instruktora kursy na żywo obejmują zasady działania Accumulo i przeprowadzają uczestników przez proces tworzenia przykładowej aplikacji na Apache Accumulo .
Format kursu
- Część wykładu, część dyskusji, praktyczny rozwój i wdrożenie, okazjonalne testy sprawdzające zrozumienie
W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować strumienie Kafka z zestawem przykładowych aplikacji Java , które przekazują dane zi do Apache Kafka celu przetwarzania strumieniowego.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Poznaj funkcje i zalety strumieni Kafka w porównaniu do innych platform przetwarzania strumieniowego
- Przetwarzaj strumień danych bezpośrednio w klastrze Kafka
- Napisz aplikację lub mikrousługę Java lub Scala , która integruje się ze strumieniami Kafka i Kafka
- Napisz zwięzły kod, który przekształca wejściowe tematy Kafka w wyjściowe tematy Kafka
- Kompiluj, pakuj i wdrażaj aplikację
Publiczność
- Deweloperzy
Format kursu
- Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka
Notatki
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia się
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy:
- Zrozum ewolucję i trendy uczenia maszynowego.
- Dowiedz się, jak uczenie maszynowe jest wykorzystywane w różnych branżach.
- Zapoznaj się z narzędziami, umiejętnościami i usługami dostępnymi do wdrożenia uczenia maszynowego w organizacji.
- Zrozum, w jaki sposób uczenie maszynowe może być wykorzystane do ulepszenia eksploracji i analizy danych.
- Dowiedz się, czym jest środkowy backend danych i jak jest on wykorzystywany przez firmy.
- Zrozum rolę jaką odgrywają duże aplikacje i inteligentne aplikacje w różnych branżach.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i ćwiczeń.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o indywidualne szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami, aby umówić się na spotkanie.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają podstawy Mem SQL dla rozwoju i administracji.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumienie kluczowych pojęć i cech Mem SQL
- Instaluj, projektuj, utrzymuj i obsługuj Mem SQL
- Optymalizuj schematy w Mem SQL
- Popraw zapytania w Mem SQL
- Test wydajności w Mem SQL
- Twórz aplikacje danych w czasie rzeczywistym za pomocą Mem SQL
Publiczność
- Deweloperzy
- Administratorzy
- Inżynierowie operacji
Format kursu
- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli tworzyć aplikacje producentów i konsumentów do przetwarzania danych strumieniowych w czasie rzeczywistym.
Publiczność
- Deweloperzy
- Administratorzy
Format kursu
- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Uwaga
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać Apache Kylin do konfigurowania hurtowni danych w czasie rzeczywistym.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Korzystaj z danych przesyłanych strumieniowo w czasie rzeczywistym za pomocą Kylin
- Wykorzystaj potężne funkcje Apache Kylin , bogaty interfejs SQL , iskierkę i opóźnienie drugiego zapytania
Uwaga
- Używamy najnowszej wersji Kylin (od tego momentu Apache Kylin v2.0)
Publiczność
- Inżynierowie Big Data
- Analitycy Big Data
Format kursu
- Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) skierowane jest do programistów, którzy chcą zaimplementować przetwarzanie strumienia Apache Kafka bez pisania kodu.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zainstaluj i skonfiguruj Confluent K SQL .
- Skonfiguruj potok przetwarzania strumienia przy użyciu tylko poleceń SQL (bez kodowania Java lub Python ).
- Przeprowadź filtrowanie danych, transformacje, agregacje, łączenia, okienkowanie i sesjonowanie całkowicie w języku SQL .
- Projektuj i wdrażaj interaktywne, ciągłe zapytania dotyczące strumieniowania ETL i analiz w czasie rzeczywistym.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i ćwiczeń.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
Od 2006 r. KNIME jest wykorzystywany w badaniach farmaceutycznych, a także w innych dziedzinach, takich jak analiza danych klienta (CRM), business intelligence (BI) i analiza danych finansowych.
Ten kurs dla platformy KNIME Analytics jest idealną okazją dla początkujących, zaawansowanych użytkowników i ekspertów KNIME do KNIME z KNIME , aby dowiedzieć się, jak z niego bardziej efektywnie korzystać oraz jak tworzyć jasne, kompleksowe raporty oparte na przepływach pracy KNIME
In this instructor-led, live course, we introduce the processes involved in KDD and carry out a series of exercises to practice the implementation of those processes.
Audience
- Data analysts or anyone interested in learning how to interpret data to solve problems
Format of the Course
- After a theoretical discussion of KDD, the instructor will present real-life cases which call for the application of KDD to solve a problem. Participants will prepare, select and cleanse sample data sets and use their prior knowledge about the data to propose solutions based on the results of their observations.
streszczenie
-
Zaawansowany program szkoleniowy obejmujący aktualny stan wiedzy w zakresie Internetu przedmiotów
-
Obejmuje wiele dziedzin technologii, aby zwiększyć świadomość na temat systemu IoT i jego komponentów oraz tego, w jaki sposób może on pomóc firmom i organizacjom.
-
Demonstracja na żywo modelowych aplikacji IoT w celu zaprezentowania praktycznych wdrożeń IoT w różnych domenach branżowych, takich jak IoT w przemyśle, inteligentne miasta, handel detaliczny, podróże i transport oraz przypadki użycia wokół podłączonych urządzeń i rzeczy
Grupa docelowa
-
Menedżerowie odpowiedzialni za procesy biznesowe i operacyjne w swoich organizacjach i chcą wiedzieć, jak wykorzystać Internet Rzeczy, aby zwiększyć wydajność swoich systemów i procesów.
-
Przedsiębiorcy i inwestorzy, którzy chcą budować nowe przedsięwzięcia i chcą lepiej zrozumieć krajobraz technologii IoT, aby przekonać się, w jaki sposób mogą go skutecznie wykorzystać.
Szacunki dotyczące wartości Internetu Rzeczy lub Internetu Rzeczy są ogromne, ponieważ z definicji IoT jest zintegrowaną i rozproszoną warstwą urządzeń, czujników i mocy obliczeniowej, która nakłada się na cały przemysł konsumencki, business-to-business i rządowy. Internet Rzeczy będzie obejmować coraz większą liczbę połączeń: 1,9 miliarda urządzeń dzisiaj i 9 miliardów do 2018 r. W tym roku będzie mniej więcej równa liczbie smartfonów, smartfonów, tabletów, komputerów do noszenia i komputerów razem.
W przestrzeni konsumenckiej wiele produktów i usług przeszło już do Internetu Rzeczy, w tym urządzenia kuchenne i AGD, parking, RFID, produkty oświetleniowe i grzewcze oraz szereg aplikacji w przemysłowym Internecie.
Jednak podstawowe technologie Internetu Rzeczy nie są niczym nowym, ponieważ komunikacja M2M istniała od narodzin Internetu. Jednak w ciągu ostatnich kilku lat zmieniło się pojawienie się wielu niedrogich technologii bezprzewodowych dodanych przez przytłaczającą adaptację smartfonów i tabletów w każdym domu. Gwałtowny rozwój urządzeń mobilnych doprowadził do obecnego zapotrzebowania na Internet Rzeczy.
Ze względu na nieograniczone możliwości w branży IoT duża liczba małych i średnich przedsiębiorców wskoczyła na modę gorączki złota IoT. Również ze względu na pojawienie się elektroniki open source i platformy IoT, koszty rozwoju systemu IoT i dalszego zarządzania jego sporą produkcją są coraz bardziej przystępne. Obecni właściciele produktów elektronicznych odczuwają presję, aby zintegrować swoje urządzenie z Internetem lub aplikacją mobilną.
Szkolenie jest przeznaczone do przeglądu technologii i biznesu rozwijającej się branży, aby entuzjaści / przedsiębiorcy Internetu Rzeczy mogli zapoznać się z podstawami technologii Internetu i biznesu.
Cel kursu
Głównym celem kursu jest wprowadzenie wyłaniających się opcji technologicznych, platform i studiów przypadków wdrażania Internetu Rzeczy w automatyce domowej i miejskiej (inteligentne domy i miasta), Internet przemysłowy, opieka zdrowotna, Go vt., Mobile Cellular i inne obszary.
-
Podstawowe wprowadzenie wszystkich elementów IoT-Mechanical, Electron / platformy czujników, protokołów bezprzewodowych i przewodowych, integracji urządzeń mobilnych z Electron integracji urządzeń mobilnych z przedsiębiorstwami, analizy danych i płaszczyzny kontroli całkowitej
-
Bezprzewodowe protokoły M2M dla IoT- WiFi, Zigbee / Zwave, Bluetooth, ANT +: Kiedy i gdzie z których korzystać?
-
Aplikacja mobilna / stacjonarna / internetowa - do rejestracji, akwizycji i kontroli danych - Dostępna platforma akwizycji danych M2M dla IoT - Xively, Omega i NovoTech itp.
-
Kwestie bezpieczeństwa i rozwiązania bezpieczeństwa dla Internetu Rzeczy
-
Platforma elektroniki komercyjnej typu open source dla IoT - Raspberry Pi , Arduino , ArmMbedLPC itp
-
Platforma chmurowa typu open source / komercyjna dla przedsiębiorstw AWS-IoT, Azure -IOT, chmura Watson-IOT oraz inne mniejsze chmury IoT
-
Studia biznesu i technologii niektórych popularnych urządzeń IoT, takich jak automatyka domowa, alarm przeciwpożarowy, pojazdy, wojsko, zdrowie w domu itp.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak wdrożyć i zarządzać Apache NiFi w środowisku laboratoryjnym.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zainstaluj i skonfiguruj Apachi NiFi.
- Źródło, transformacja i zarządzanie danymi z różnych rozproszonych źródeł danych, w tym baz danych i jezior dużych zbiorów danych.
- Automatyzuj przepływ danych.
- Włącz analizę strumieniową.
- Zastosuj różne podejścia do przyjmowania danych.
- Przekształć Big Data i spostrzeżenia biznesowe.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i ćwiczeń.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
Podczas tego instruktażowego szkolenia na żywo (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i zintegrować różne struktury Stream Processing z istniejącymi systemami przechowywania dużych danych oraz powiązanymi aplikacjami i mikrousługami.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zainstaluj i skonfiguruj różne platformy Stream Processing , takie jak Spark Streaming i Kafka Streaming.
- Zrozum i wybierz najbardziej odpowiednie ramy dla zadania.
- Przetwarzanie danych w sposób ciągły, równoległy i rekordowy.
- Zintegruj rozwiązania Stream Processing z istniejącymi bazami danych, hurtowniami danych, jeziorami danych itp.
- Zintegruj najbardziej odpowiednią bibliotekę przetwarzania strumieniowego z aplikacjami korporacyjnymi i mikrousługami.
Publiczność
- Deweloperzy
- Architekci oprogramowania
Format kursu
- Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka
Notatki
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia się.
- deweloperzy
Format kursu
- wykłady, praktyczne praktyki, małe testy po drodze, aby ocenić zrozumienie
Impala umożliwia użytkownikom wysyłanie zapytań SQL niskim opóźnieniu do danych przechowywanych w Hadoop Distributed File System i Apache Hbase bez konieczności przenoszenia danych lub transformacji.
Publiczność
Kurs jest skierowany do analityków i naukowców zajmujących się danymi, którzy wykonują analizy danych przechowywanych w Hadoop za pomocą narzędzi Business Intelligence lub SQL .
Po tym kursie delegaci będą mogli
- Uzyskaj istotne informacje z klastrów Hadoop pomocą Impala .
- Napisz konkretne programy, aby ułatwić Business Intelligence w Impala SQL Dialect.
- Rozwiązywanie problemów z Impala .
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) przedstawia Hortonworks Data Platform (HDP) i prowadzi uczestników przez wdrożenie rozwiązania Spark + Hadoop .
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Użyj Hortonworks, aby niezawodnie uruchamiać Hadoop na dużą skalę.
- Ujednolic funkcje bezpieczeństwa, zarządzania i operacji w Hadoop dzięki zwinnym analitycznym przepływom pracy Spark.
- Użyj Hortonworks do zbadania, sprawdzenia, certyfikacji i wsparcia każdego z komponentów w projekcie Spark.
- Przetwarzaj różne rodzaje danych, w tym dane ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane, w ruchu i spoczynku.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Dużo ćwiczeń i ćwiczeń.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia się.
Przeprowadzimy programistę poprzez architekturę i modelowanie danych HBase oraz tworzenie aplikacji na HBase. Omówi także użycie MapReduce z HBase oraz niektóre tematy administracyjne związane z optymalizacją wydajności. Kurs jest bardzo praktyczny i zawiera wiele ćwiczeń laboratoryjnych.
Czas trwania : 3 dni
Odbiorcy : programiści i administratorzy
W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak pracować z Hadoop , MapReduce, Pig i Spark za pomocą Python , przechodząc przez wiele przykładów i przypadków użycia.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zapoznaj się z podstawowymi koncepcjami Hadoop , MapReduce, Pig i Spark
- Używaj Python z rozproszonym Hadoop plików Hadoop (HDFS), MapReduce, Pig i Spark
- Użyj Snakebite, aby programowo uzyskać dostęp do HDFS w Python
- Użyj mrjob do napisania zadań MapReduce w Python
- Pisz programy Spark w Python
- Rozszerz funkcjonalność świni za pomocą Python UDF
- Zarządzaj zadaniami MapReduce i skryptami Pig za pomocą Luigi
Publiczność
- Deweloperzy
- Specjaliści IT
Format kursu
- Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka
Ten kurs ma na celu demistyfikację technologii big data / hadoop i pokazanie, że nie jest to trudne do zrozumienia.
Ten kurs wprowadza Project Managers do najpopularniejszej platformy przetwarzania Big Data : Hadoop .
W tym instruktażowym szkoleniu uczestnicy poznają podstawowe elementy ekosystemu Hadoop oraz sposoby wykorzystania tych technologii do rozwiązywania problemów na dużą skalę. Ucząc się tych podstaw, uczestnicy poprawią także swoją umiejętność komunikowania się z twórcami i realizatorami tych systemów, a także z naukowcami i analitykami danych zaangażowanymi w wiele projektów informatycznych.
Publiczność
- Kierownicy projektów, którzy chcą wdrożyć Hadoop do swojej istniejącej infrastruktury programistycznej lub informatycznej
- Kierownicy projektów muszą komunikować się z zespołami wielofunkcyjnymi, w tym inżynierami dużych zbiorów danych, naukowcami danych i analitykami biznesowymi
Format kursu
- Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z MonetDB i jak uzyskać z niego jak najwięcej korzyści.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumieć MonetDB i jego funkcje
- Zainstaluj i zacznij korzystać z MonetDB
- Przeglądaj i wykonuj różne funkcje i zadania w MonetDB
- Przyspiesz realizację projektu, maksymalizując możliwości MonetDB
Publiczność
- Deweloperzy
- Eksperci techniczni
Format kursu
- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają podstawy programowania opartego na przepływach, ponieważ opracowują szereg rozszerzeń demonstracyjnych, komponentów i procesorów wykorzystujących Apache NiFi .
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumienie koncepcji architektury i przepływu danych NiFi.
- Twórz rozszerzenia za pomocą NiFi i interfejsów API innych firm.
- Niestandardowe opracowanie własnego procesora Apache Nifi.
- Odbieraj i przetwarzaj dane w czasie rzeczywistym z różnych i nietypowych formatów plików i źródeł danych.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i ćwiczeń.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
Odbiorcy : programiści
Czas trwania: trzy dni
Format: wykłady (50%) i ćwiczenia praktyczne (50%).
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów oprogramowania, którzy chcą strumieniować duże dane za pomocą Spark Streaming i Scala .
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Twórz aplikacje Spark za pomocą języka programowania Scala .
- Użyj Spark Streaming do przetwarzania ciągłych strumieni danych.
- Przetwarzaj strumienie danych w czasie rzeczywistym za pomocą Spark Streaming.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Dużo ćwiczeń i ćwiczeń.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia się.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora wprowadza wyzwania związane z udostępnianiem danych na dużą skalę i prowadzi uczestników przez tworzenie aplikacji, która może obliczać odpowiedzi na żądania użytkowników w dużych zbiorach danych w czasie rzeczywistym.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Użyj Vespa, aby szybko obliczyć dane (przechowywać, wyszukiwać, klasyfikować, organizować) w czasie wyświetlania, gdy użytkownik czeka
- Zaimplementuj Vespa w istniejących aplikacjach obejmujących wyszukiwanie funkcji, rekomendacje i personalizację
- Zintegruj i wdróż Vespa z istniejącymi systemami big data, takimi jak Hadoop i Storm.
Publiczność
- Deweloperzy
Format kursu
- Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka
.jpg "polska grupa farmaceutyczna (pgf)")
.png "ministerstwo spraw wewnętrznych i administracji (mswia)")
.jpg "komisja nadzoru finansowego (knf)")
.jpg "zakład ubezpieczeń społecznych (zus)")
.gif "telekomunikacja polska (tp)")
.jpg "ministerstwo obrony narodowej (mon)")
.jpg "ministerstwo kultury i dziedzictwa narodowego (mkidn)")
