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
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
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
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
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.
Kamil Braniewski
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
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 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
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
Plany szkoleń z technologii Big Data
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
21 godzin
Opis
Apache Accumulo to posortowany, rozproszony magazyn kluczy / wartości, który zapewnia niezawodne, skalowalne przechowywanie i wyszukiwanie danych. Opiera się na projekcie BigTable Go ogle i jest obsługiwany przez Apache Hadoop , Apache Zookeeper i Apache Thrift .
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
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
21 godzin
Opis
Platforma KNIME Analytics jest wiodącą opcją open source dla innowacji opartych na danych, pomagającą odkryć potencjał ukryty w twoich danych, wydobywać nowe informacje i przewidywać nowe przyszłości. Dzięki ponad 1000 modułów, setkom gotowych do użycia przykładów, kompleksowej gamie zintegrowanych narzędzi i najszerszemu KNIME zaawansowanych algorytmów, platforma KNIME Analytics jest idealnym zestawem narzędzi dla każdego badacza danych i analityka biznesowego.
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
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
21 godzin
Opis
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) to zintegrowana logistyka danych w czasie rzeczywistym i prosta platforma przetwarzania zdarzeń, która umożliwia przenoszenie, śledzenie i automatyzację danych między systemami. Jest napisany przy użyciu programowania opartego na przepływach i zapewnia interfejs użytkownika oparty na sieci WWW do zarządzania przepływami danych w czasie rzeczywistym.
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.
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.
21 godzin
Opis
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 godzin
Opis
MonetDB to baza danych o otwartym kodzie źródłowym, która zapoczątkowała podejście oparte na technologii przechowywania kolumn.
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 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
7 godzin
Opis
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) skierowane jest do osób technicznych, które chcą nauczyć się implementować strategię uczenia maszynowego, maksymalizując wykorzystanie dużych zbiorów danych.
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.
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.
28 godzin
Opis
Mem SQL to rozproszony system zarządzania bazami danych SQL w pamięci w chmurze i lokalnie. Jest to hurtownia danych działająca w czasie rzeczywistym, która natychmiast zapewnia wgląd w dane bieżące i historyczne.
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
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
7 godzin
Opis
Podczas tego prowadzonego przez instruktora szkolenia na żywo uczestnicy poznają podstawowe pojęcia związane z architekturą Stream MapR podczas opracowywania aplikacji do strumieniowania w czasie rzeczywistym.
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.
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.
14 godzin
Opis
Magellan to rozproszony, rozproszony silnik wykonawczy do analizy geoprzestrzennej dużych zbiorów danych Wdrożony na szczycie Apache Spark, rozszerza Spark SQL i zapewnia relacyjną abstrakcję dla analityki geoprzestrzennej To instruktażowe szkolenie na żywo wprowadza koncepcje i podejścia do wdrażania analizy geoprzestrzennej i prowadzi uczestników przez stworzenie aplikacji do analizy predykcyjnej z wykorzystaniem Magellana na Sparku Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Skutecznie wyszukuj, analizuj i dołączaj zbiory danych geoprzestrzennych na dużą skalę Wdrażaj dane geoprzestrzenne w aplikacjach do analiz biznesowych i analizie predykcyjnej Użyj kontekstu przestrzennego, aby rozszerzyć możliwości urządzeń mobilnych, czujników, dzienników i urządzeń do noszenia Publiczność Twórcy aplikacji Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
14 godzin
Opis
Apache Kylin to ekstremalny, rozproszony silnik analityczny dla dużych zbiorów danych.
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
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
7 godzin
Opis
Confluent K SQL to framework do przetwarzania strumieniowego zbudowany na bazie Apache Kafka . Umożliwia przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym za pomocą operacji SQL .
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.
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.
35 godzin
Opis
KNIME to skrócona nazwa Konstanz Information Miner, czyli platformy przeznaczonej do integracji, interaktywnej analizy i raportowania danych, dostępnej na zasadach wolnego i otwartego oprogramowania. KNIME umożliwia integrację wielu różnorodnych komponentów z dziedziny uczenia maszynowego (ang. machine learning) i eksploracji danych (ang. data mining) dzięki koncepcji modułowego przetwarzania potokowego danych. Graficzny interfejs użytkownika oraz wykorzystanie JDBC pozwala na łatwe i szybkie zestawianie węzłów (ang. nodes) w celu łączenia ze sobą różnych źródeł danych z uwzględnieniem procesu wstępnego przetwarzania - ETL oraz modelowania, analizy i wizualizacji danych bez konieczności korzystania z programowania (lub w minimalnym stopniu). KNIME w pewnym stopniu, jako zaawansowane narzędzie analityczne, można uznać za alternatywę SAS.
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.
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.
21 godzin
Opis
Knowledge discovery in databases (KDD) is the process of discovering useful knowledge from a collection of data. Real-life applications for this data mining technique include marketing, fraud detection, telecommunication and manufacturing.
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.
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.
14 godzin
Opis
Celem kursu jest umożliwienie uczestnikom opanowania umiejętności pracy z językiem SQL w bazie danych Oracle do ekstrakcji danych na poziomie pośrednim.
7 godzin
Opis
Kafka Streams to biblioteka po stronie klienta do budowania aplikacji i mikrousług, których dane są przekazywane do iz systemu przesyłania wiadomości Kafka. Tradycyjnie Apache Kafka polegał na Apache Spark lub Apache Storm do przetwarzania danych między producentami wiadomości a konsumentami. Wywołując interfejs API strumieni Kafka z poziomu aplikacji, dane można przetwarzać bezpośrednio w Kafce, omijając potrzebę wysyłania danych do osobnego klastra w celu przetworzenia.
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
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
21 godzin
Opis
Stream Processing odnosi się do przetwarzania „danych w ruchu” w czasie rzeczywistym, to znaczy wykonywania obliczeń na danych w trakcie ich otrzymywania. Takie dane są odczytywane jako ciągłe strumienie ze źródeł danych, takich jak zdarzenia z czujników, aktywność użytkownika witryny, transakcje finansowe, karty kredytowe, strumienie kliknięć itp. Struktury Stream Processing są w stanie odczytać duże ilości przychodzących danych i zapewniają cenne informacje niemal natychmiast.
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.
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.
14 godzin
Opis
Audience
- deweloperzy
Format kursu
- wykłady, praktyczne praktyki, małe testy po drodze, aby ocenić zrozumienie
- deweloperzy
Format kursu
- wykłady, praktyczne praktyki, małe testy po drodze, aby ocenić zrozumienie
21 godzin
Opis
Cloudera Impala to mechanizm zapytań SQL masowo równoległego przetwarzania danych (MPP) dla klastrów Apache Hadoop .
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 .
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 .
7 godzin
Opis
Kurs obejmuje korzystanie z języka Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL on Hive , Hive QL) dla osób wydobywających dane z Hive
21 godzin
Opis
Hortonworks Data Platform (HDP) to platforma obsługi Apache Hadoop typu open source, która zapewnia stabilne podstawy do opracowywania rozwiązań Big Data w ekosystemie Apache Hadoop .
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.
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.
21 godzin
Opis
Ten kurs wprowadza HBase - brak magazynu SQL na górze Hadoop . Kurs jest przeznaczony dla programistów, którzy będą używać HBase do tworzenia aplikacji i administratorów, którzy będą zarządzać klastrami HBase.
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
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
28 godzin
Opis
Hadoop to popularna platforma przetwarzania Big Data . Python jest językiem programowania wysokiego poziomu znanym z jasnej składni i czytelności kodu.
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
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
28 godzin
Opis
Publiczność:
Ten kurs ma na celu demistyfikację technologii big data / hadoop i pokazanie, że nie jest to trudne do zrozumienia.
Ten kurs ma na celu demistyfikację technologii big data / hadoop i pokazanie, że nie jest to trudne do zrozumienia.
14 godzin
Opis
W miarę migracji coraz większej liczby programów i projektów informatycznych z lokalnego przetwarzania i zarządzania danymi do przetwarzania rozproszonego i przechowywania dużych zbiorów danych, Project Managerowie dostrzegają potrzebę poszerzenia swojej wiedzy i umiejętności, aby uchwycić koncepcje i praktyki związane z projektami i możliwościami Big Data .
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
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
21 godzin
Opis
Hadoop to najpopularniejsza struktura przetwarzania Big Data .
7 godzin
Opis
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) to zintegrowana logistyka danych w czasie rzeczywistym i prosta platforma przetwarzania zdarzeń, która umożliwia przenoszenie, śledzenie i automatyzację danych między systemami. Jest napisany przy użyciu programowania opartego na przepływach i zapewnia interfejs użytkownika oparty na sieci WWW do zarządzania przepływami danych w czasie rzeczywistym.
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.
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.
28 godzin
Opis
Pentaho jest produktem dystrybuowanym na zasadzie licencji Open Source, który dostarcza pełnej gamy rozwiązań dla biznesu w obszarze Business Intelligence, włączając w to raportowanie, analizy danych, kokpity managerskie i integrację danych.
Dzięki platformie Pentaho poszczególne komórki biznesu uzyskują dostęp do szerokiego wachlarza cennych informacji, począwszy od analiz sprzedaży i opłacalności poszczególnych klientów czy produktów, poprzez raportowanie na potrzeby HR i działów finansowych, aż do dostarczania informacji zbiorczych na potrzeby kierownictwa wyższego szczebla.
Dzięki platformie Pentaho poszczególne komórki biznesu uzyskują dostęp do szerokiego wachlarza cennych informacji, począwszy od analiz sprzedaży i opłacalności poszczególnych klientów czy produktów, poprzez raportowanie na potrzeby HR i działów finansowych, aż do dostarczania informacji zbiorczych na potrzeby kierownictwa wyższego szczebla.
14 godzin
Opis
Teradata to popularny system Management relacyjnymi Database do tworzenia dużych aplikacji do hurtowni danych. Teradata osiąga to poprzez równoległość.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla twórców aplikacji i inżynierów, którzy chcą opanować bardziej zaawansowane zastosowania bazy danych Teradata .
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zarządzaj przestrzenią Teradata .
- Chroń i rozpowszechniaj dane w Teradata .
- Przeczytaj plan wyjaśniania.
- Popraw znajomość SQL .
- Skorzystaj z głównych narzędzi Teradata .
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 (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla twórców aplikacji i inżynierów, którzy chcą opanować bardziej zaawansowane zastosowania bazy danych Teradata .
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zarządzaj przestrzenią Teradata .
- Chroń i rozpowszechniaj dane w Teradata .
- Przeczytaj plan wyjaśniania.
- Popraw znajomość SQL .
- Skorzystaj z głównych narzędzi Teradata .
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.
7 godzin
Opis
Spark SQL to Apache Spark do pracy z danymi strukturalnymi i nieustrukturyzowanymi. Spark SQL dostarcza informacji o strukturze danych oraz wykonywanych obliczeniach. Informacje te można wykorzystać do przeprowadzenia optymalizacji. Dwa popularne zastosowania Spark SQL to:
- wykonywanie zapytań SQL .
- aby odczytać dane z istniejącej instalacji Hive .
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy nauczą się analizować różne typy zestawów danych za pomocą Spark SQL .
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zainstaluj i skonfiguruj Spark SQL .
- Wykonaj analizę danych za pomocą Spark SQL .
- Zestawy danych zapytań w różnych formatach.
- Wizualizuj dane i wyniki zapytań.
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.
- wykonywanie zapytań SQL .
- aby odczytać dane z istniejącej instalacji Hive .
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy nauczą się analizować różne typy zestawów danych za pomocą Spark SQL .
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zainstaluj i skonfiguruj Spark SQL .
- Wykonaj analizę danych za pomocą Spark SQL .
- Zestawy danych zapytań w różnych formatach.
- Wizualizuj dane i wyniki zapytań.
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.
14 godzin
Opis
Apache Zeppelin to webowy notes do przechwytywania, eksplorowania, wizualizacji i udostępniania danych opartych na Hadoop i Spark To instruktażowe szkolenie na żywo wprowadza koncepcje kryjące się za interaktywną analizą danych i przeprowadza uczestników przez wdrożenie i używanie Zeppelin w środowisku singleuser lub wielu użytkowników Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Zainstaluj i skonfiguruj Zeppelin Twórz, organizuj, uruchamiaj i udostępniaj dane w interfejsie opartym na przeglądarce Wizualizuj wyniki bez odwoływania się do szczegółów wiersza poleceń lub szczegółów klastra Wykonuj i współpracuj przy długich przepływach pracy Pracuj z dowolnym językiem plugin / przetwarzaniem danych, takim jak Scala (z Apache Spark), Python (z Apache Spark), Spark SQL, JDBC, Markdown i Shell Zintegruj Zeppelin ze Spark, Flink i Map Reduce Zabezpiecz instancje wielu użytkowników Zeppelina za pomocą Apache Shiro Publiczność Inżynierowie danych Analitycy danych Data naukowcy Deweloperzy oprogramowania Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
Nadchodzące szkolenia z technologii Big Data
2020-11-05 09:00:00
Warszawa, ul. Złota 3 / 11
14 godzin
2020-12-07 09:00:00
Warszawa, ul. Złota 3 / 11
28 godzin
2020-12-29 09:00:00
Warszawa, ul. Złota 3 / 11
14 godzin
2021-02-23 09:00:00
Warszawa, ul. Złota 3 / 11
14 godzin
2021-04-14 09:00:00
Warszawa, ul. Złota 3 / 11
14 godzin
Other regions
Other countries
Konsultacje
Szkolenie Big Data, Big Data boot camp, Szkolenia Zdalne Big Data, szkolenie wieczorowe Big Data, szkolenie weekendowe Big Data, Kurs Big Data,Kursy Big Data, Trener Big Data, instruktor Big Data, kurs zdalny Big Data, edukacja zdalna Big Data, nauczanie wirtualne Big Data, lekcje UML, nauka przez internet Big Data, e-learning Big Data, kurs online Big Data, wykładowca Big Data
.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)")
