Big Data é um termo que se refere a soluções destinadas a armazenar e processar grandes conjuntos de dados. Desenvolvido inicialmente pelo Google, essas soluções Big Data evoluíram e inspiraram outros projetos similares, muitos dos quais estão disponíveis como opensource. Alguns exemplos incluem Apache Hadoop, Cassandra e Cloudera Impala. De acordo com os relatórios da Gartner, BigData é o próximo grande passo no TI logo após a Cloud Computing e será uma tendência líder nos próximos anos. Nossos curso de BigData começam com uma introdução aos conceitos elementares de Big Data, em seguida, progridem nas linguagens de programação e metodologias utilizadas para realizar análise de dados. As ferramentas e a infra-estrutura para permitir armazenamento de grandes dimensões, processamento distribuído e escalabilidade são discutidas, comparadas e implementadas em sessões de demonstração. O treinamento BigData está disponível em vários formatos, incluindo treinamento ao vivo no local e treinamento online ao vivo e interativo. O treinamento local BigData pode ser realizado nas instalações do cliente no Portugal ou nos centros de treinamento locais NobleProg no Portugal. O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa.
NobleProg -- Seu Provedor de Treinamento Local
Declaração de Clientes
O fato de que todos os dados e software estavam prontos para uso em uma VM já preparada, fornecida pelo instrutor em discos externos.
vyzVoice
Curso: Hadoop for Developers and Administrators
Machine Translated
variedade de material
Maciej Jonczyk
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
sistematizando conhecimento no campo de ML
Orange Polska
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Muitas questões que podem ser exploradas após o treinamento
Klaudia Kłębek
Curso: Data Mining z wykorzystaniem R
Machine Translated
O treinador foi tão experiente e áreas incluídas eu estava interessado em.
Mohamed Salama
Curso: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
Muito adaptado às necessidades.
Yashan Wang
Curso: Data Mining with R
Machine Translated
Richard é muito calmo e metódico, com uma visão analítica - exatamente as qualidades necessárias para apresentar esse tipo de curso.
Kieran Mac Kenna
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Eu gosto dos exercícios feitos.
Nour Assaf
Curso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
O exercício prático e a capacidade do instrutor de explicar tópicos complexos em termos simples.
youssef chamoun
Curso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
As informações fornecidas foram interessantes e a melhor parte foi no final quando recebemos os dados da Durex e trabalhamos na Data com a qual estamos familiarizados e realizamos operações para obter resultados.
Jessica Chaar
Curso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Eu gostei principalmente do treinador dando exemplos reais ao vivo.
Simon Hahn
Curso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Eu gostei genuinamente das grandes competências do Trainer.
Grzegorz Gorski
Curso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Eu realmente gostei das muitas sessões práticas.
Jacek Pieczątka
Curso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
compartilhar diagrama de conceito e também amostra para mãos sujas
Mark Yang - FMR
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Eu pensei que a informação era interessante.
Allison May
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Eu realmente gostei que Jeff utilizou dados e exemplos que eram aplicáveis aos dados educacionais. Ele tornou interessante e interativo.
Carol Wells Bazzichi
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Aprendendo sobre todos os tipos de gráficos e para que eles são usados. Aprendendo o valor da desordem. Aprendendo sobre os métodos para mostrar dados de tempo.
Susan Williams
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Treinador estava entusiasmado.
Diane Lucas
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Eu realmente gostei do conteúdo / instrutor.
Craig Roberson
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Eu sou um aluno prático e isso foi algo que ele fez muito.
Lisa Comfort
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Eu gostei dos exemplos.
Peter Coleman
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Eu geralmente me beneficiava dos exemplos.
Peter Coleman
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Gostei dos bons exemplos do mundo real, revisões de relatórios existentes.
Ronald Parrish
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Cenários e casos aplicáveis
zhaopeng liu - Fmr
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Análise de caso
国栋 张
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
todas as partes desta sessão
Eric Han - Fmr
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Eu realmente me beneficiei da disposição do treinador em compartilhar mais.
Balaram Chandra Paul
Curso: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Sabemos muito mais sobre todo o ambiente.
John Kidd
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
O treinador tornou a aula interessante e divertida, o que ajuda bastante com o treinamento durante todo o dia.
Ryan Speelman
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Eu acho que o treinador teve um excelente estilo de combinar humor e histórias da vida real para tornar os assuntos em mãos muito acessíveis. Eu recomendaria altamente este professor no futuro.
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Gostei muito da forma interativa de aprender.
Luigi Loiacono
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Foi um treinamento muito prático, gostei dos exercícios práticos.
Proximus
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Eu fui beneficiado pela boa visão geral, bom equilíbrio entre teoria e exercícios.
Proximus
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Gostei da interação dinâmica e “hands-on” do assunto, graças à Máquina Virtual, muito estimulante !.
Philippe Job
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Ernesto fez um ótimo trabalho explicando os conceitos de alto nível do uso do Spark e seus vários módulos.
Michael Nemerouf
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Eu me beneficiei da competência e conhecimento do treinador.
Jonathan Puvilland
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Eu geralmente me beneficiava da apresentação de tecnologias.
Continental AG / Abteilung: CF IT Finance
Curso: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Em geral, o conteúdo foi bom.
Sameer Rohadia
Curso: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Exemplo de exercícios; compartilhamento de experiências de trabalho prático
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
Cubo e DV
Alan Xie
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
O conhecimento do professor no data warehouse é abrangente, e ele o elogia!
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
A professora explicou em detalhes e discutiu a atmosfera
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
Michael o treinador é muito experiente e hábil sobre o assunto de Big Data e R. Ele é muito flexível e personaliza rapidamente o treinamento de atender às necessidades dos clientes. Ele também é muito capaz de resolver problemas técnicos e de assuntos em movimento. Treinamento fantástico e profissional !.
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Gostei muito da introdução de novos pacotes.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso: Programming with Big Data in R
Machine Translated
O tutor, o Sr. Michael Yan, interagiu muito bem com o público, a instrução foi clara. O tutor também se esforça para adicionar mais informações com base nas solicitações dos alunos durante o treinamento.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso: Programming with Big Data in R
Machine Translated
O assunto e o ritmo eram perfeitos.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso: Programming with Big Data in R
Machine Translated
O exemplo e o material de treinamento foram suficientes e tornaram mais fácil entender o que você está fazendo.
Teboho Makenete
Curso: Data Science for Big Data Analytics
Machine Translated
Este é um dos melhores trabalhos práticos com os cursos de programação de exercícios que já fiz.
Laura Kahn
Curso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Este é um dos treinamentos online de melhor qualidade que já fiz em minha carreira de 13 anos. Continue com o ótimo trabalho!.
Curso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Foi muito prático, passamos a metade do tempo realmente fazendo as coisas no Clouded / Hardtop, executando diferentes comandos, verificando o sistema e assim por diante. Os materiais extras (livros, sites, etc.) foram muito apreciados, teremos que continuar aprendendo. As instalações foram muito divertidas e muito úteis, a configuração do cluster a partir do zero foi muito boa.
Ericsson
Curso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Eu acho que o treinador teve um excelente estilo de combinar humor e histórias da vida real para tornar os assuntos em mãos muito acessíveis. Eu recomendaria altamente este professor no futuro.
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Este é um dos treinamentos online de melhor qualidade que já fiz em minha carreira de 13 anos. Continue com o ótimo trabalho!.
Curso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Programa de curso Big Data
Nome do Curso
Duração
Visão geral
Nome do Curso
Duração
Visão geral
21 horas
Visão geral
Apache Accumulo é um armazenamento de chave / valor distribuído e classificado que fornece armazenamento e recuperação de dados escaláveis e robustos. Ele é baseado no design da BigTable da Go ogle e é desenvolvido com o Apache Hadoop , o Apache Zookeeper e o Apache Thrift .
Este curso ao vivo, ministrado por instrutor, cobre os princípios de trabalho por trás do Accumulo e orienta os participantes no desenvolvimento de um aplicativo de exemplo no Apache Accumulo .
Formato do Curso
- Palestra em parte, discussão em parte, desenvolvimento prático e implementação, testes ocasionais para avaliar a compreensão
Este curso ao vivo, ministrado por instrutor, cobre os princípios de trabalho por trás do Accumulo e orienta os participantes no desenvolvimento de um aplicativo de exemplo no Apache Accumulo .
Formato do Curso
- Palestra em parte, discussão em parte, desenvolvimento prático e implementação, testes ocasionais para avaliar a compreensão
21 horas
Visão geral
Descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD) é o processo de descoberta de conhecimento útil a partir de uma coleção de dados. Aplicações da vida real para esta técnica de mineração de dados incluem marketing, detecção de fraude, telecomunicações e manufatura.
Neste curso presencial ministrado por instrutor, apresentamos os processos envolvidos em KDD e realizamos uma série de exercícios para praticar a implementação desses processos.
Público
- Analistas de dados ou qualquer pessoa interessada em aprender como interpretar dados para resolver problemas
Formato do Curso
- Após uma discussão teórica do KDD, o instrutor apresentará casos reais que exigem a aplicação do KDD para resolver um problema. Os participantes irão preparar, selecionar e limpar conjuntos de dados de amostra e usar seu conhecimento prévio sobre os dados para propor soluções com base nos resultados de suas observações.
Neste curso presencial ministrado por instrutor, apresentamos os processos envolvidos em KDD e realizamos uma série de exercícios para praticar a implementação desses processos.
Público
- Analistas de dados ou qualquer pessoa interessada em aprender como interpretar dados para resolver problemas
Formato do Curso
- Após uma discussão teórica do KDD, o instrutor apresentará casos reais que exigem a aplicação do KDD para resolver um problema. Os participantes irão preparar, selecionar e limpar conjuntos de dados de amostra e usar seu conhecimento prévio sobre os dados para propor soluções com base nos resultados de suas observações.
28 horas
Visão geral
O MonetDB é um banco de dados de código aberto que foi pioneiro na abordagem de tecnologia columnstore Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar o MonetDB e como extrair o máximo valor dele No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda o MonetDB e seus recursos Instalar e começar a usar o MonetDB Explore e execute diferentes funções e tarefas no MonetDB Acelerar a entrega de seu projeto, maximizando os recursos do MonetDB Público Desenvolvedores Especialistas técnicos Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
7 horas
Visão geral
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 horas
Visão geral
Mem SQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados SQL distribuído e em memória para nuvem e local. É um data warehouse em tempo real que fornece informações imediatamente a partir de dados ao vivo e históricos.
Neste treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, os participantes aprenderão o essencial do Mem SQL para desenvolvimento e administração.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os principais conceitos e características do Mem SQL
- Instalar, projetar, manter e operar o Mem SQL
- Otimizar esquemas no Mem SQL
- Melhorar consultas no Mem SQL
- Desempenho de referência no Mem SQL
- Crie aplicativos de dados em tempo real usando Mem SQL
Público
- Desenvolvedores
- Administradores
- Engenheiros de Operação
Formato do curso
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Neste treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, os participantes aprenderão o essencial do Mem SQL para desenvolvimento e administração.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os principais conceitos e características do Mem SQL
- Instalar, projetar, manter e operar o Mem SQL
- Otimizar esquemas no Mem SQL
- Melhorar consultas no Mem SQL
- Desempenho de referência no Mem SQL
- Crie aplicativos de dados em tempo real usando Mem SQL
Público
- Desenvolvedores
- Administradores
- Engenheiros de Operação
Formato do curso
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
21 horas
Visão geral
MATLAB é um ambiente computacional numérico e uma linguagem de programação desenvolvida pela MathWorks.
7 horas
Visão geral
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão os principais conceitos por trás da Arquitetura MapR Stream à medida que desenvolvem um aplicativo de streaming em tempo real.
No final deste treinamento, os participantes poderão criar aplicativos para produtores e consumidores para o processamento de dados em fluxo em tempo real.
Público
- Desenvolvedores
- Administradores
Formato do curso
- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
Nota
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
No final deste treinamento, os participantes poderão criar aplicativos para produtores e consumidores para o processamento de dados em fluxo em tempo real.
Público
- Desenvolvedores
- Administradores
Formato do curso
- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
Nota
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
14 horas
Visão geral
O Magellan é um mecanismo de execução distribuída de código aberto para análises geoespaciais em big data. Implementado no Apache Spark , ele estende o Spark SQL e fornece uma abstração relacional para análises geoespaciais.
Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, introduz os conceitos e abordagens para a implementação de análises geoespaciais e orienta os participantes na criação de um aplicativo de análise preditiva usando o Magellan no Spark.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Consulta, análise e junção eficiente de conjuntos de dados geoespaciais em escala
- Implementar dados geoespaciais em aplicativos de business intelligence e análise preditiva
- Use o contexto espacial para ampliar os recursos de dispositivos móveis, sensores, logs e vestíveis
Formato do Curso
- Palestra e discussão interativa.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, introduz os conceitos e abordagens para a implementação de análises geoespaciais e orienta os participantes na criação de um aplicativo de análise preditiva usando o Magellan no Spark.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Consulta, análise e junção eficiente de conjuntos de dados geoespaciais em escala
- Implementar dados geoespaciais em aplicativos de business intelligence e análise preditiva
- Use o contexto espacial para ampliar os recursos de dispositivos móveis, sensores, logs e vestíveis
Formato do Curso
- Palestra e discussão interativa.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
14 horas
Visão geral
O Apache Kylin é um mecanismo de análise distribuído extremo para grandes volumes de dados Neste treinamento ao vivo com instrutores, os participantes aprenderão como usar o Apache Kylin para configurar um data warehouse em tempo real No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Consuma dados de streaming em tempo real usando o Kylin Utilize os poderosos recursos do Apache Kylin, incluindo suporte ao esquema floco de neve, uma rica interface SQL, cubagem de centelha e latência de consulta de subsegundos Nota Nós usamos a última versão do Kylin (no momento em que escrevi, Apache Kylin v20) Público Engenheiros de Big Data Analistas de Big Data Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
7 horas
Visão geral
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 horas
Visão geral
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 horas
Visão geral
A Plataforma KNIME Analytics é uma opção líder de código aberto para inovação orientada a dados, ajudando a descobrir o potencial oculto em seus dados, buscando novas informações ou prever novos futuros. Com mais de 1000 módulos, centenas de exemplos prontos para execução, uma ampla variedade de ferramentas integradas e a maior variedade de algoritmos avançados disponíveis, a KNIME Analytics Platform é a caixa de ferramentas perfeita para qualquer cientista de dados e analista de negócios.
Este curso para a Plataforma KNIME Analytics é uma oportunidade ideal para iniciantes, usuários avançados e especialistas em KNIME serem apresentados ao KNIME , para aprender como usá-lo com mais eficiência e como criar relatórios claros e abrangentes com base nos KNIME trabalho do KNIME
Este curso para a Plataforma KNIME Analytics é uma oportunidade ideal para iniciantes, usuários avançados e especialistas em KNIME serem apresentados ao KNIME , para aprender como usá-lo com mais eficiência e como criar relatórios claros e abrangentes com base nos KNIME trabalho do KNIME
7 horas
Visão geral
O Kafka Streams é uma biblioteca do lado do cliente para criar aplicativos e microsserviços cujos dados são transmitidos para e de um sistema de mensagens Kafka. Tradicionalmente, o Apache Kafka conta com o Apache Spark ou o Apache Storm para processar dados entre produtores e consumidores de mensagens. Ao chamar a API Kafka Streams de dentro de um aplicativo, os dados podem ser processados diretamente no Kafka, ignorando a necessidade de enviar os dados para um cluster separado para processamento.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão a integrar o Kafka Streams em um conjunto de aplicativos Java de amostra que transmitem dados para e do Apache Kafka para processamento de fluxo.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os recursos e vantagens do Kafka Streams em relação a outras estruturas de processamento de fluxo
- Processar dados do fluxo diretamente dentro de um cluster Kafka
- Escreva um aplicativo ou microsserviço Java ou Scala que se integre com Kafka e Kafka Streams
- Escrever código conciso que transforma tópicos de entrada do Kafka em tópicos de saída do Kafka
- Construa, empacote e implante o aplicativo
Público
- Desenvolvedores
Formato do curso
- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
Notas
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão a integrar o Kafka Streams em um conjunto de aplicativos Java de amostra que transmitem dados para e do Apache Kafka para processamento de fluxo.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os recursos e vantagens do Kafka Streams em relação a outras estruturas de processamento de fluxo
- Processar dados do fluxo diretamente dentro de um cluster Kafka
- Escreva um aplicativo ou microsserviço Java ou Scala que se integre com Kafka e Kafka Streams
- Escrever código conciso que transforma tópicos de entrada do Kafka em tópicos de saída do Kafka
- Construa, empacote e implante o aplicativo
Público
- Desenvolvedores
Formato do curso
- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
Notas
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para
21 horas
Visão geral
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) é uma plataforma integrada de logística de dados e processamento de eventos simples em tempo real que permite a movimentação, rastreamento e automação de dados entre sistemas. Ele é escrito usando programação baseada em fluxo e fornece uma interface com o usuário baseada na Web para gerenciar fluxos de dados em tempo real.
Neste treinamento ao vivo orientado por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão como implantar e gerenciar o Apache NiFi em um ambiente de laboratório ao vivo.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instale e configure o Apachi NiFi.
- Gerencie, transforme e gerencie dados de fontes de dados distribuídas e dispersas, incluindo bancos de dados e grandes lagos de dados.
- Automatize os fluxos de dados.
- Ative a análise de streaming.
- Aplique várias abordagens para a ingestão de dados.
- Transforme Big Data e em insights de negócios.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Neste treinamento ao vivo orientado por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão como implantar e gerenciar o Apache NiFi em um ambiente de laboratório ao vivo.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instale e configure o Apachi NiFi.
- Gerencie, transforme e gerencie dados de fontes de dados distribuídas e dispersas, incluindo bancos de dados e grandes lagos de dados.
- Automatize os fluxos de dados.
- Ative a análise de streaming.
- Aplique várias abordagens para a ingestão de dados.
- Transforme Big Data e em insights de negócios.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
21 horas
Visão geral
Stream Processing refere-se ao processamento em tempo real de "dados em movimento", ou seja, executando cálculos nos dados à medida que eles são recebidos. Esses dados são lidos como fluxos contínuos de fontes de dados, como eventos de sensores, atividade do usuário do site, operações financeiras, furtos de cartão de crédito, fluxos de cliques, etc. Stream Processing estruturas de Stream Processing são capazes de ler grandes volumes de dados recebidos e fornecer informações valiosas quase instantaneamente.
Neste treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão como configurar e integrar diferentes estruturas de Stream Processing com sistemas de armazenamento de big data existentes e aplicativos de software e microsserviços relacionados.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instale e configure diferentes estruturas de Stream Processing , como Spark Streaming e Kafka Streaming.
- Entenda e selecione a estrutura mais apropriada para o trabalho.
- Processo de dados de forma contínua, simultânea e de forma a registro.
- Integre soluções de Stream Processing a bancos de dados, data warehouses, lagos de dados, etc.
- Integre a biblioteca de processamento de fluxo mais apropriada aos aplicativos e microsserviços corporativos.
Público
- Desenvolvedores
- Arquitetos de software
Formato do Curso
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Notas
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Neste treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão como configurar e integrar diferentes estruturas de Stream Processing com sistemas de armazenamento de big data existentes e aplicativos de software e microsserviços relacionados.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instale e configure diferentes estruturas de Stream Processing , como Spark Streaming e Kafka Streaming.
- Entenda e selecione a estrutura mais apropriada para o trabalho.
- Processo de dados de forma contínua, simultânea e de forma a registro.
- Integre soluções de Stream Processing a bancos de dados, data warehouses, lagos de dados, etc.
- Integre a biblioteca de processamento de fluxo mais apropriada aos aplicativos e microsserviços corporativos.
Público
- Desenvolvedores
- Arquitetos de software
Formato do Curso
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Notas
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
14 horas
Visão geral
Audience
- Developers
formato do curso
- palestras, hands-on prática, pequenos testes ao longo do caminho para avaliar a compreensão
- Developers
formato do curso
- palestras, hands-on prática, pequenos testes ao longo do caminho para avaliar a compreensão
21 horas
Visão geral
O Cloudera Impala é um query engine SQL MPP de código aberto feito para clusters Apache Hadoop.
Ele permite aos usuarios a abertura de queries SQL de latencia baixa para todos os dados guardados no Hadoop Distributed File System e Apache Hbase sem requerir movimento de dados ou transformacao.
Este curso vai dirigido a analistas de sistemas e cientístas de dados.
Ele permite aos usuarios a abertura de queries SQL de latencia baixa para todos os dados guardados no Hadoop Distributed File System e Apache Hbase sem requerir movimento de dados ou transformacao.
Este curso vai dirigido a analistas de sistemas e cientístas de dados.
7 horas
Visão geral
Este curso cobre o básico sobre como utilizar a linguagem Hive SQL, para todas aquelas pessoas que querem extraír dados do Hive. O objetivo deste curso é proporcionar todas as ferramentas necessárias para que os participantes possam analizar os dados de forma clara e precisa.
21 horas
Visão geral
Hortonworks Data Platform (HDP) é uma plataforma de suporte Apache Hadoop código aberto que fornece uma base estável para o desenvolvimento de soluções de Big Data no ecossistema Apache Hadoop .
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) introduz a Hortonworks Data Platform (HDP) e Hortonworks Data Platform (HDP) participantes através da implementação da solução Spark + Hadoop .
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Use o Hortonworks para executar o Hadoop maneira confiável em grande escala.
- Unifique os recursos de segurança, governança e operações do Hadoop com os fluxos de trabalho analíticos ágeis do Spark.
- Use o Hortonworks para investigar, validar, certificar e suportar cada um dos componentes em um projeto do Spark.
- Processar diferentes tipos de dados, incluindo estruturados, não estruturados, em movimento e em repouso.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) introduz a Hortonworks Data Platform (HDP) e Hortonworks Data Platform (HDP) participantes através da implementação da solução Spark + Hadoop .
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Use o Hortonworks para executar o Hadoop maneira confiável em grande escala.
- Unifique os recursos de segurança, governança e operações do Hadoop com os fluxos de trabalho analíticos ágeis do Spark.
- Use o Hortonworks para investigar, validar, certificar e suportar cada um dos componentes em um projeto do Spark.
- Processar diferentes tipos de dados, incluindo estruturados, não estruturados, em movimento e em repouso.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
21 horas
Visão geral
Este curso introduz HBase, e é dirigido a todos aqueles desenvolvedores que utilizarão o HBase para desenvolver aplicações, e administradores que vao manejar clusters HBase.
Vamos a guiar um desenvolvedor através da arquitetura HBase e modelagem de dados e desenvolvimento de aplicações em HBase. Também vamos discutir utilizando MapReduce com HBase, e alguns tópicos administrativos.
Vamos a guiar um desenvolvedor através da arquitetura HBase e modelagem de dados e desenvolvimento de aplicações em HBase. Também vamos discutir utilizando MapReduce com HBase, e alguns tópicos administrativos.
28 horas
Visão geral
O Hadoop é uma estrutura popular de processamento de Big Data Python é uma linguagem de programação de alto nível, famosa por sua sintaxe clara e legibilidade de código Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão a trabalhar com o Hadoop, o MapReduce, o Pig e o Spark usando o Python enquanto percorrem vários exemplos e casos de uso No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os conceitos básicos por trás do Hadoop, MapReduce, Pig e Spark Use o Python com o sistema de arquivos distribuídos Hadoop (HDFS), MapReduce, Pig e Spark Use o Snakebite para acessar programaticamente o HDFS no Python Use mrjob para escrever trabalhos MapReduce em Python Gravar programas Spark com Python Estenda a funcionalidade do porco usando UDFs Python Gerenciar tarefas MapReduce e scripts Pig usando o Luigi Público Desenvolvedores Profissionais de TI Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
28 horas
Visão geral
Público:
Este curso pretende desmistificar a tecnologia big data / hadoop e mostrar que não é difícil de entender.
Este curso pretende desmistificar a tecnologia big data / hadoop e mostrar que não é difícil de entender.
14 horas
Visão geral
À medida que mais e mais projetos de software e TI migram do processamento local e de dados para processamento distribuído e big data, os Gerentes de Projeto estão descobrindo a necessidade de aprimorar seus conhecimentos e habilidades para compreender os conceitos e práticas relevantes para projetos e oportunidades de Big Data Este curso apresenta aos gerentes de projeto a estrutura de processamento de Big Data mais popular: o Hadoop Neste treinamento com instrutores, os participantes aprenderão os principais componentes do ecossistema Hadoop e como essas tecnologias podem ser usadas para resolver problemas em larga escala Ao aprender essas fundações, os participantes também melhorarão sua capacidade de se comunicar com os desenvolvedores e implementadores desses sistemas, bem como com os cientistas e analistas de dados que muitos projetos de TI envolvem Público Gestores de Projecto que pretendam implementar o Hadoop no seu desenvolvimento ou infra-estrutura de TI existente Gerentes de projeto que precisam se comunicar com equipes interfuncionais que incluem engenheiros de big data, cientistas de dados e analistas de negócios Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
21 horas
Visão geral
O Hadoop é a estrutura de processamento de Big Data mais popular .
21 horas
Visão geral
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 horas
Visão geral
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) é uma plataforma integrada de logística de dados e processamento de eventos simples em tempo real que permite a movimentação, rastreamento e automação de dados entre sistemas. Ele é escrito usando programação baseada em fluxo e fornece uma interface com o usuário baseada na Web para gerenciar fluxos de dados em tempo real.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão os fundamentos da programação baseada em fluxo à medida que desenvolvem várias extensões de demonstração, componentes e processadores usando o Apache NiFi .
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os conceitos de arquitetura e fluxo de dados da NiFi.
- Desenvolva extensões usando NiFi e APIs de terceiros.
- Custom desenvolve seu próprio processador Apache Nifi.
- Ingerir e processar dados em tempo real de formatos de arquivo e origens de dados diferentes e incomuns.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão os fundamentos da programação baseada em fluxo à medida que desenvolvem várias extensões de demonstração, componentes e processadores usando o Apache NiFi .
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os conceitos de arquitetura e fluxo de dados da NiFi.
- Desenvolva extensões usando NiFi e APIs de terceiros.
- Custom desenvolve seu próprio processador Apache Nifi.
- Ingerir e processar dados em tempo real de formatos de arquivo e origens de dados diferentes e incomuns.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
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14 horas
Visão geral
Teradata é um sistema de Management Database Management Database relacional popular para a criação de aplicativos de armazenamento de dados em larga escala. Teradata consegue isso por meio do paralelismo.
Esse treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (no local ou remoto), destina-se a desenvolvedores e engenheiros de aplicativos que desejam dominar usos mais sofisticados do banco de dados Teradata .
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Gerencie o espaço Teradata .
- Proteger e distribuir dados no Teradata .
- Leia Explique o plano.
- Melhore a proficiência em SQL .
- Use os principais utilitários do Teradata .
Formato do Curso
- Palestra e discussão interativa.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
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Esse treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (no local ou remoto), destina-se a desenvolvedores e engenheiros de aplicativos que desejam dominar usos mais sofisticados do banco de dados Teradata .
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Gerencie o espaço Teradata .
- Proteger e distribuir dados no Teradata .
- Leia Explique o plano.
- Melhore a proficiência em SQL .
- Use os principais utilitários do Teradata .
Formato do Curso
- Palestra e discussão interativa.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
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7 horas
Visão geral
O Spark SQL é o módulo do Apache Spark para trabalhar com dados estruturados e não estruturados. O Spark SQL fornece informações sobre a estrutura dos dados, bem como a computação que está sendo executada. Esta informação pode ser usada para realizar otimizações. Dois usos comuns para o Spark SQL são:
- para executar consultas SQL .
- para ler dados de uma instalação existente do Hive .
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão a analisar vários tipos de conjuntos de dados usando o Spark SQL .
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instale e configure o Spark SQL .
- Realize a análise de dados usando o Spark SQL .
- Consultar conjuntos de dados em diferentes formatos.
- Visualize dados e resultados de consulta.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
- para executar consultas SQL .
- para ler dados de uma instalação existente do Hive .
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão a analisar vários tipos de conjuntos de dados usando o Spark SQL .
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instale e configure o Spark SQL .
- Realize a análise de dados usando o Spark SQL .
- Consultar conjuntos de dados em diferentes formatos.
- Visualize dados e resultados de consulta.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
14 horas
Visão geral
Apache Zeppelin is a web-based notebook for capturing, exploring, visualizing and sharing Hadoop and Spark based data.
This instructor-led, live training introduces the concepts behind interactive data analytics and walks participants through the deployment and usage of Zeppelin in a single-user or multi-user environment.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Zeppelin
- Develop, organize, execute and share data in a browser-based interface
- Visualize results without referring to the command line or cluster details
- Execute and collaborate on long workflows
- Work with any of a number of plug-in language/data-processing-backends, such as Scala (with Apache Spark), Python (with Apache Spark), Spark SQL, JDBC, Markdown and Shell.
- Integrate Zeppelin with Spark, Flink and Map Reduce
- Secure multi-user instances of Zeppelin with Apache Shiro
Audience
- Data engineers
- Data analysts
- Data scientists
- Software developers
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
This instructor-led, live training introduces the concepts behind interactive data analytics and walks participants through the deployment and usage of Zeppelin in a single-user or multi-user environment.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Zeppelin
- Develop, organize, execute and share data in a browser-based interface
- Visualize results without referring to the command line or cluster details
- Execute and collaborate on long workflows
- Work with any of a number of plug-in language/data-processing-backends, such as Scala (with Apache Spark), Python (with Apache Spark), Spark SQL, JDBC, Markdown and Shell.
- Integrate Zeppelin with Spark, Flink and Map Reduce
- Secure multi-user instances of Zeppelin with Apache Shiro
Audience
- Data engineers
- Data analysts
- Data scientists
- Software developers
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 horas
Visão geral
Vespa um mecanismo de processamento e exibição de big data de grande porte criado pelo Yahoo Ele é usado para responder a consultas de usuários, fazer recomendações e fornecer conteúdo e anúncios personalizados em tempo real Este treinamento presencial instruído apresenta os desafios de servir dados em larga escala e conduz os participantes através da criação de um aplicativo que pode calcular as respostas às solicitações do usuário, em grandes conjuntos de dados em tempo real No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use a Vespa para calcular rapidamente os dados (armazenar, pesquisar, classificar, organizar) no tempo de exibição enquanto um usuário aguarda Implemente a Vespa em aplicativos existentes que envolvem pesquisa de recursos, recomendações e personalização Integre e implemente a Vespa com sistemas de big data existentes, como o Hadoop e o Storm Público Desenvolvedores Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
Próximos Cursos de Big Data
2020-12-29 09:30:00
21 horas
2021-01-18 09:30:00
21 horas
2021-02-23 09:30:00
21 horas
2021-03-17 09:30:00
21 horas
2021-05-12 09:30:00
21 horas
Consultoria
Cursos de fim de semana de Big Data, Treinamento tardiurno de Big Data, Treinamento em grupo de Big Data, Big Data guiado por instrutor, Treinamento de Big Data de fim de semana, Cursos de Big Data tardiurnos, coaching de Big Data, Instrutor de Big Data, Treinador de Big Data, Cursos de treinamento de Big Data, Aulas de Big Data, Big Data no local do cliente, Cursos privados de Big Data, Treinamento individual de Big Data
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