Cursos de Big Data

Cursos de Big Data

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

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Programa de curso Big Data

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Duration
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21 hours
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O Apache Accumulo é um repositório chave / valor distribuído e ordenado que fornece armazenamento e recuperação de dados robustos e escaláveis Ele é baseado no design do BigTable do Google e é desenvolvido com o Apache Hadoop, o Apache Zookeeper e o Apache Thrift Este curso aborda os princípios de trabalho por trás do Accumulo e orienta os participantes através do desenvolvimento de um aplicativo de amostra no Apache Accumulo Público Desenvolvedores de aplicativos Engenheiros de software Consultores técnicos Formato do curso Palestra parcial, discussão parcial, desenvolvimento e implementação handson, testes ocasionais para avaliar a compreensão .
21 hours
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Processamento de Fluxo refere-se ao processamento em tempo real de "dados em movimento", isto é, a realização de cálculos em dados à medida que são recebidos Esses dados são lidos como fluxos contínuos de fontes de dados, como eventos de sensores, atividade de usuários de sites, transações financeiras, furtos de cartão de crédito, fluxos de cliques etc As estruturas Stream Processing podem ler grandes volumes de dados recebidos e fornecer informações valiosas quase instantaneamente Neste treinamento instructorled, ao vivo (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 No 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 continuamente, simultaneamente, e em um registro por meio de um registro Integre soluções de Stream Processing com bancos de dados existentes, data warehouses, data lagkes, etc Integrando a biblioteca de processamento de fluxo mais apropriada com aplicativos corporativos e microsserviços Público Desenvolvedores Arquitetos de software Formato do Curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada Notas Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar .
21 hours
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A análise preditiva é o processo de análise de dados para fazer previsões sobre o futuro. Este processo usa dados juntamente com técnicas de data mining, estatísticas e técnicas de machine learning para criar um modelo preditivo para a previsão de eventos futuros.

Nessa formação treinada por instrutor e treinamento, os participantes aprenderão como usar o Matlab para criar modelos preditivos e aplicá-los a grandes conjuntos de dados de amostra para prever eventos futuros com base nos dados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Crie modelos preditivos para analisar padrões em dados históricos e transacionais
- Use modelagem preditiva para identificar riscos e oportunidades
- Construa modelos matemáticos que captem tendências importantes
- Use dados para dispositivos e sistemas de negócios para reduzir o desperdício, economizar tempo ou reduzir custos

Público

- Desenvolvedores
- Engenheiros
- Especialistas em domínio

Formato do curso

Palestras, discussão parcial, exercícios e prática.
21 hours
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O MATLAB é um ambiente computacional numérico e uma linguagem de programação desenvolvida pela MathWorks .
7 hours
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Neste treinamento presencial instruído, 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 handson pesada Nota Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar .
14 hours
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O Magellan é um mecanismo de execução distribuída de código aberto para análise geoespacial em big data Implementado sobre o Apache Spark, ele estende o Spark SQL e fornece uma abstração relacional para análise geoespacial Este treinamento ao vivo instruído apresenta os conceitos e abordagens para implementar a análise geoespacial e orienta os participantes por meio da criação de um aplicativo de análise preditiva usando o Magellan no Spark No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Consultar, analisar e juntar-se com eficiência a conjuntos de dados geoespaciais em escala Implementar dados geoespaciais em aplicativos de business intelligence e de análise preditiva Use o contexto espacial para ampliar os recursos de dispositivos móveis, sensores, registros e dispositivos portáteis Público Desenvolvedores de aplicativos Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 hours
Overview
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 .
21 hours
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Descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD) é o processo de descoberta de conhecimento útil a partir de uma coleção de dados Os aplicativos da Reallife para essa técnica de mineração de dados incluem marketing, detecção de fraudes, telecomunicações e manufatura Neste curso, 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 a 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 .
7 hours
Overview
O Kafka Streams é uma biblioteca do lado do cliente para criar aplicativos e microsserviços cujos dados são passados ​​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 do 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 presencial instruído, os participantes aprenderão como 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 em 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 handson pesada Notas Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para .
21 hours
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As estimativas de Internet das coisas ou o valor de mercado da IoT são enormes, pois, por definição, a IoT é uma camada integrada e difusa de dispositivos, sensores e poder de computação que se sobrepõe a setores inteiros de consumidores, empresas e governos. A IoT será responsável por um número cada vez maior de conexões: 1,9 bilhão de dispositivos hoje e 9 bilhões em 2018. Naquele ano, será aproximadamente igual ao número de smartphones, TVs inteligentes, tablets, computadores vestíveis e PCs combinados. ; No espaço do consumidor, muitos produtos e serviços já passaram para a IoT, incluindo utensílios domésticos e de cozinha, estacionamento, RFID, produtos de iluminação e aquecimento, e várias aplicações na Internet Industrial. No entanto, as tecnologias subjacentes da IoT não são novidade, uma vez que a comunicação M2M existia desde o nascimento da Internet. No entanto, o que mudou nos últimos dois anos é o surgimento do número de tecnologias sem fio de baixo custo adicionadas pela adaptação esmagadora de telefones inteligentes e Tablet em todas as casas. O crescimento explosivo de dispositivos móveis levou à demanda atual de IoT. Devido a oportunidades ilimitadas em negócios de IoT, um grande número de pequenos e médios empreendedores entrou na onda do ouro da IoT. Também devido ao surgimento da eletrônica de código aberto e da plataforma IoT, o custo de desenvolvimento do sistema de IoT e o gerenciamento adicional de sua produção considerável é cada vez mais acessível. Os proprietários de produtos eletrônicos existentes estão sofrendo pressão para integrar seu dispositivo à Internet ou ao aplicativo para dispositivos móveis. Este treinamento destina-se a uma análise de tecnologia e negócios de uma indústria emergente para que os entusiastas / empreendedores da IoT possam compreender os conceitos básicos da tecnologia e negócios de IoT. Objetivos do curso & nbsp; O objetivo principal do curso é apresentar opções tecnológicas emergentes, plataformas e estudos de caso de implementação de IoT em home & amp; automação urbana (casas e cidades inteligentes), Internet Industrial, saúde, Governo, Celular Móvel e outras áreas. & nbsp; Introdução básica de todos os elementos da IoT-Mechanical, da plataforma Electronics / sensor, dos protocolos Wireless e wireline, da integração Mobile to Electronics, da integração Mobile to enterprise, do Data-analytics e do plano Total control. Protocolos sem fio M2M para IoT-WiFi, ZigBee / Zwave, Bluetooth, ANT +: quando e onde usar qual deles? & nbsp; Mobile / Desktop / Web app para registro, aquisição de dados e controle & ndash; Disponível & nbsp; plataforma de aquisição de dados M2M para IoT- & ndash; Xively, Omega e NovoTech, etc. Problemas de segurança e soluções de segurança para IoT Plataforma de código aberto / eletrônica comercial para IoT-Rasberry Pi, Adruino, ArmMbedLPC etc. Plataforma de nuvem empresarial open source / comercial para IoT-Ayla, Bridge iO, Libellium, Axeda, nuvem de rã Cisco Estudos de negócios e tecnologia de alguns dos dispositivos comuns de IoT, como & nbsp; automação residencial, alarme de fumaça, veículos, militares, & nbsp; saúde em casa, etc. Público-alvo & nbsp; Investidores e empreendedores da IoT & nbsp; Gerentes e engenheiros cuja empresa está se aventurando no espaço da IoT & nbsp; Analistas de negócios & amp; Investidores
14 hours
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Este curso é destinado a Desenvolvedores Formato do curso Palestras, handson prática, pequenos testes ao longo do caminho para avaliar a compreensão .
28 hours
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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 .
21 hours
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O Cloudera Impala é um mecanismo de consulta SQL de MPP (Massively Parallel Processing) para clusters do Apache Hadoop O Impala permite que os usuários emitam consultas SQL de baixa latência para dados armazenados no Hadoop Distributed File System e no Apache Hbase, sem a necessidade de movimentação ou transformação de dados Público Este curso destina-se a analistas e cientistas de dados que realizam análises de dados armazenados no Hadoop via Business Intelligence ou ferramentas SQL Após este curso, os delegados poderão Extraia informações significativas dos clusters do Hadoop com o Impala Escreva programas específicos para facilitar o Business Intelligence no Impala SQL Dialect Pesquise defeitos Impala .
7 hours
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Este curso aborda como usar a linguagem SQL do Hive (AKA: Hive HQL, SQL no Hive, HiveQL) para pessoas que extraem dados do Hive .
21 hours
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O Hortonworks Data Platform é uma plataforma de suporte Apache Hadoop de código aberto que fornece uma base estável para o desenvolvimento de soluções de big data no ecossistema Apache Hadoop Este treinamento ao vivo com instrutor apresenta o Hortonworks e conduz os participantes através da implementação da solução Spark + Hadoop No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use o Hortonworks para executar com segurança o Hadoop 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, inmotion e atrest Público Administradores do Hadoop Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
21 hours
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Este curso apresenta o HBase - um repositório NoSQL sobre o Hadoop O curso destina-se a desenvolvedores que usarão o HBase para desenvolver aplicativos e administradores que gerenciarão clusters do HBase Nós percorreremos um desenvolvedor através da arquitetura HBase, modelagem de dados e desenvolvimento de aplicativos no HBase Ele também discutirá o uso do MapReduce com o HBase e alguns tópicos de administração relacionados à otimização do desempenho O curso é muito prático com muitos exercícios de laboratório Duração : 3 dias Público - alvo : desenvolvedores e administradores .
28 hours
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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 hours
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Público:

Este curso destina-se a desmistificar a tecnologia big data / hadoop e mostrar que não é difícil de entender.
14 hours
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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 hours
Overview
O Hadoop é a estrutura de processamento de Big Data mais popular .
21 hours
Overview
O Apache Hadoop é uma das estruturas mais populares para processar Big Data em clusters de servidores Este curso investiga o gerenciamento de dados no HDFS, Pig avançado, Hive e HBase Essas avançadas técnicas de programação serão benéficas para desenvolvedores experientes do Hadoop Público - alvo : desenvolvedores Duração: três dias Formato: palestras (50%) e laboratórios handson (50%) .
28 hours
Overview
O MemSQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados SQL, distribuído e distribuído para cloud e onpremises É um data warehouse em tempo real que fornece informações imediatas a partir de dados ao vivo e históricos Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão os fundamentos do MemSQL para desenvolvimento e administração No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os principais conceitos e características do MemSQL Instalar, projetar, manter e operar o MemSQL Otimizar esquemas no MemSQL Aprimore as consultas no MemSQL Desempenho de benchmark no MemSQL Construa aplicativos de dados em tempo real usando o MemSQL Público Desenvolvedores Administradores Engenheiros de Operação Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
21 hours
Overview
O Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) é uma plataforma de logística de dados integrada 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 de usuário baseada na web para gerenciar fluxos de dados em tempo real Neste treinamento ao vivo com instrutores, 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: Instalar e configurar o Apachi NiFi Gerencie, transforme e gerencie dados de fontes de dados distribuídas e díspares, incluindo bancos de dados e grandes lagos de dados Automatize os fluxos de dados Ativar análise de fluxo contínuo Aplicar várias abordagens para ingestão de dados Transforme Big Data e insights de negócios Público Administradores do sistema Engenheiros de dados Desenvolvedores DevOps Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
21 hours
Overview
O Apache Hadoop é a estrutura mais popular para processar Big Data O Hadoop fornece recursos analíticos avançados e profundos, além de estar avançando para o mundo de análise de BI tradicional Este curso apresentará um analista para os principais componentes do sistema eco Hadoop e suas análises Público Analistas de Negócios Duração três dias Formato Palestras e mãos em laboratórios .
7 hours
Overview
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 instruído (no local ou remoto), os participantes aprenderão como 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 Público Analistas de dados Cientistas de dados Engenheiros de dados Formato do Curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada Notas Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar .
14 hours
Overview
O Apache Zeppelin é um notebook baseado na web para capturar, explorar, visualizar e compartilhar dados baseados no Hadoop e Spark Este treinamento ao vivo instruído introduz os conceitos por trás da análise de dados interativos e conduz os participantes através da implantação e uso do Zeppelin em um ambiente de usuário único ou multiusuário No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Instalar e configurar o Zeppelin Desenvolva, organize, execute e compartilhe dados em uma interface baseada em navegador Visualize os resultados sem se referir à linha de comando ou aos detalhes do cluster Execute e colabore em longos fluxos de trabalho Trabalhe com vários plug-ins / languageprocessingbackends, como o Scala (com o Apache Spark), o Python (com o Apache Spark), o Spark SQL, o JDBC, o Markdown e o Shell Integre o Zeppelin com Spark, Flink e Map Reduce Instâncias multiusuário seguras do Zeppelin com o Apache Shiro Público Engenheiros de dados Analistas de dados Cientistas de dados Desenvolvedores de software Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 hours
Overview
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 .
14 hours
Overview
O Tigon é um framework de processamento de fluxo aberto, em tempo real, de baixa latência, alto throughput, nativo do YARN, que fica no topo do HDFS e do HBase para persistência Os aplicativos Tigon abordam casos de uso, como detecção e análise de invasão de rede, análise de mercado de mídia social, análise de localização e recomendações em tempo real para os usuários Este treinamento ao vivo com instrutores introduz a abordagem da Tigon para misturar processamento em tempo real e em lote, enquanto conduz os participantes através da criação de um aplicativo de amostra No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Crie aplicativos poderosos de processamento de fluxo para manipular grandes volumes de dados Fontes de fluxo de processo, como Twitter e Logs do servidor da Web Use o Tigon para junção rápida, filtragem e agregação de fluxos Público Desenvolvedores Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
21 hours
Overview
O Teradata é um dos populares sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional. É principalmente adequado para a construção de aplicações de armazenamento de dados em larga escala. Teradata consegue isso pelo conceito de paralelismo.

Este curso apresenta os participante ao Teradata
28 hours
Overview
Talend Open Studio para integração de dados é um produto de integração de dados de código aberto usado para combinar, converter e atualizar dados em vários locais em uma empresa.

Neste treinamento, os participantes aprenderão a usar a ferramenta Talend ETL para realizar transformação de dados, extração de dados e conectividade com Hadoop, Hive e Pig.

Ao final deste treinamento, os participantes poderão

Explicar os conceitos por trás de ETL (Extract, Transform, Load) e propagação
Definir métodos ETL e ferramentas ETL para se conectar com Hadoop
Acumular, recuperar, transformar e dar forma a grandes dados de maneira eficiente de acordo com os requisitos comerciais.
Carregar e extrair grandes registros dos bancos de dados Hadoop, Hive e NoSQL

Público

- Profissionais de inteligência de negócios
- Gerentes de projeto
- Profissionais de banco de dados
- Desenvolvedores de SQL
- Desenvolvedores ETL
- Arquitetos de soluções

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