Apache Hadoop é uma implementação de código aberto de duas soluções básicas BigData do Google: GFS (Google File System) e MapReduce programming paradigm é um framework completo destinado ao armazenamento e processamento de grandes blocos de dados. Hadoop é usado por grande parte dos fornecedores de serviços na nuvem, incluindo os líderes como Yahoo, Facebook e LinkedIn. Os cursos de treinamento ao vivo do Apache Hadoop demonstram, por meio de discussões e prática prática, os principais componentes do ecossistema Hadoop e como essas tecnologias podem ser usadas para resolver problemas de larga escala. O treinamento do Hadoop está disponível em vários formatos, incluindo treinamento ao vivo no local e treinamento online ao vivo e interativo. O treinamento ao vivo no local 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 que você mais gostou no treinamento ?: Detalhado em cada ferramenta.
Amber Mehrotra - NIIT Limited
Curso: Administração Hadoop
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1. Equipamento de primeira classe 2. Uma boa primeira introdução ao mundo do Hadoop e das tecnologias
Przemysław Ćwik
Curso: Administração Hadoop
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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
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Eu gostei principalmente do treinador dando exemplos reais ao vivo.
Simon Hahn
Curso: Treinamento de Administrador para Apache Hadoop
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Eu gostei genuinamente das grandes competências do Trainer.
Grzegorz Gorski
Curso: Treinamento de Administrador para Apache Hadoop
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Eu realmente gostei das muitas sessões práticas.
Jacek Pieczątka
Curso: Treinamento de Administrador para Apache Hadoop
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Gostei muito da forma interativa de aprender.
Luigi Loiacono
Curso: Curso Análise de dados Hive/HiveQL
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Foi um treinamento muito prático, gostei dos exercícios práticos.
Proximus
Curso: Curso Análise de dados Hive/HiveQL
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Eu fui beneficiado pela boa visão geral, bom equilíbrio entre teoria e exercícios.
Proximus
Curso: Curso Análise de dados Hive/HiveQL
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Gostei da interação dinâmica e “hands-on” do assunto, graças à Máquina Virtual, muito estimulante !.
Philippe Job
Curso: Curso Análise de dados Hive/HiveQL
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Eu me beneficiei da competência e conhecimento do treinador.
Jonathan Puvilland
Curso: Curso Análise de dados Hive/HiveQL
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Outros tópicos adicionais que foram sugeridos foram abordados
German Alonso Durango Colmenares
Curso: Treinamento de Administrador para Apache Hadoop
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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: Treinamento de Administrador para Apache Hadoop
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O treinador era fantástico e realmente conhecia suas coisas. Eu aprendi muito sobre o software que eu não conhecia anteriormente, o que vai ajudar muito no meu trabalho !.
Steve McPhail - Alberta Health Services - Information Technology
Curso: Curso Análise de dados Hive/HiveQL
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Os princípios de alto nível sobre Hive, HDFS ...
Geert Suys - Proximus Group
Curso: Curso Análise de dados Hive/HiveQL
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O handson. O mix de prática / theroy
Proximus Group
Curso: Curso Análise de dados Hive/HiveQL
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A Fulvio conseguiu entender o caso de negócios de nossas empresas e conseguiu se correlacionar com o material do curso quase instantaneamente.
Samuel Peeters - Proximus Group
Curso: Curso Análise de dados Hive/HiveQL
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Muitos exercícios práticos.
Ericsson
Curso: Treinamento de Administrador para Apache Hadoop
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Ferramenta de gerenciamento Ambari. Capacidade de discutir experiências práticas do Hadoop em outros casos de negócios que não em telecomunicações.
Ericsson
Curso: Treinamento de Administrador para Apache Hadoop
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Eu pensei que ele fez um grande trabalho de alfaiataria a experiência para o público. Essa classe é projetada principalmente para cobrir a análise de dados com o HIVE, mas eu e meu colega de trabalho estamos fazendo a administração do HIVE sem responsabilidades reais de análise de dados.
ian reif - Franchise Tax Board
Curso: Curso Análise de dados Hive/HiveQL
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A VM que eu gostei muito
O professor foi muito conhecedor sobre o tema, bem como outros temas, ele foi muito agradável e amigável
Gostei da instalação em Dubai.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Curso: Big Data Analytics in Health
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Tópicos de treinamento e engajamento do instrutor
Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Curso: Apache NiFi for Administrators
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Comunicação com pessoas que frequentam treinamentos.
Andrzej Szewczuk - Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
O Alexio é um sistema de armazenamento distribuído virtual de código aberto que unifica sistemas de armazenamento distintos e permite que os aplicativos interajam com os dados na velocidade da memória É usado por empresas como Intel, Baidu e Alibaba Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão a usar o Alexio para interligar diferentes estruturas de computação com sistemas de armazenamento e gerenciar com eficiência dados em escala de vários arquivos à medida que avançam na criação de um aplicativo com o Alluxio No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Desenvolva um aplicativo com o Alluxio Conecte sistemas e aplicativos de big data enquanto preserva um namespace Extraia com eficiência o valor do Big Data em qualquer formato de armazenamento Melhore o desempenho da carga de trabalho Implantar e gerenciar o Alluxio autônomo ou em cluster Público Cientista de dados Desenvolvedor Administrador do sistema Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
O Sqoop é uma ferramenta de software de código aberto para transferência de dados entre o Hadoop e bancos de dados relacionais ou mainframes Ele pode ser usado para importar dados de um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS), como MySQL ou Oracle, ou de um mainframe para o HDFS (Hadoop Distributed File System) Posteriormente, os dados podem ser transformados no Hadoop MapReduce e, em seguida, reexportados de volta para um RDBMS Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar o Sqoop para importar dados de um banco de dados relacional tradicional para o armazenamento do Hadoop, como HDFS ou Hive e vice-versa No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Instalar e configurar o Sqoop Importar dados do MySQL para HDFS e Hive Importar dados do HDFS e Hive para o MySQL Público Administradores do sistema Engenheiros de dados 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 .
O Apache Samza é um framework computacional assíncrono para o processamento de fluxo Ele usa o Apache Kafka para mensagens e o Apache Hadoop YARN para tolerância a falhas, isolamento do processador, segurança e gerenciamento de recursos Este treinamento ao vivo instruído introduz os princípios por trás dos sistemas de mensagens e processamento de fluxo distribuído, enquanto percorre os participantes através da criação de um projeto de amostra com Samzabased e execução de trabalho No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use o Samza para simplificar o código necessário para produzir e consumir mensagens Desacoplar o manuseio de mensagens de um aplicativo Use o Samza para implementar computação assíncrona em tempo quase real Use o processamento de fluxo para fornecer um nível mais alto de abstração nos sistemas de mensagens Público Desenvolvedores Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
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 presencial instruído, os participantes aprenderão os fundamentos da programação baseada em fluxo à medida que desenvolvem uma série de 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 Público Desenvolvedores Engenheiros de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
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 .
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 .
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 .
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 .
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 .
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 .
O Apache Ambari é uma plataforma de gerenciamento de código aberto para provisionamento, gerenciamento, monitoramento e proteção de clusters do Apache Hadoop Neste treinamento ao vivo, os participantes aprenderão as ferramentas e práticas de gerenciamento fornecidas pelo Ambari para gerenciar com sucesso os clusters do Hadoop No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Configurar um cluster de Big Data ativo usando o Ambari Aplique os recursos e funcionalidades avançados do Ambari em vários casos de uso Adicione e remova os nós sem problemas conforme necessário Melhore o desempenho de um cluster do Hadoop por meio de ajustes e ajustes Público DevOps Administradores de sistema DBAs Profissionais de teste do Hadoop Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
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%) .
O Apache Hadoop é a estrutura mais popular para processar Big Data em clusters de servidores Este curso apresentará um desenvolvedor para vários ecossistemas de componentes (HDFS, MapReduce, Pig, Hive e HBase) Hadoop .
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 .
O Apache Hadoop é a estrutura mais popular para processar Big Data em clusters de servidores Neste curso de três (opcionalmente, quatro) dias, os participantes aprenderão sobre os benefícios de negócios e casos de uso do Hadoop e seu ecossistema, como planejar a implantação e o crescimento do cluster, como instalar, manter, monitorar, solucionar problemas e otimizar o Hadoop Eles também praticarão o carregamento de dados em massa do cluster, se familiarizarão com várias distribuições do Hadoop e praticarão a instalação e o gerenciamento de ferramentas do ecossistema do Hadoop O curso termina com a discussão de proteger o cluster com o Kerberos “… Os materiais foram muito bem preparados e cobertos completamente O laboratório foi muito prestativo e bem organizado ” - Andrew Nguyen, engenheiro principal de integração da DW, Microsoft Online Advertising Público Administradores do Hadoop Formato Palestras e laboratórios handson, balanço aproximado 60% palestras, 40% laboratórios .
O curso é dedicado a especialistas em TI que buscam uma solução para armazenar e processar grandes conjuntos de dados em ambiente de sistema distribuído Objetivo do curso: Obtendo conhecimento sobre a administração de clusters do Hadoop .
O Datameer é uma plataforma de business intelligence e análise construída sobre o Hadoop Ele permite que os usuários finais acessem, explorem e correlacionem dados em larga escala, estruturados, semi-estruturados e não estruturados de maneira fácil Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar o Datameer para superar a curva de aprendizado do Hadoop à medida que avançam na configuração e análise de uma série de fontes de big data No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Crie, organize e explore interativamente um lago de dados corporativos Acessar data warehouses de business intelligence, bancos de dados transacionais e outras lojas analíticas Use uma interface de usuário de planilha para projetar pipelines de processamento de dados de ponta Acesse funções pré-construídas para explorar relacionamentos de dados complexos Use os assistentes de draganddrop para visualizar dados e criar painéis Use tabelas, gráficos, gráficos e mapas para analisar os resultados da consulta Público Analistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
A análise de big data envolve o processo de examinar grandes quantidades de conjuntos de dados variados para descobrir correlações, padrões ocultos e outras informações úteis A indústria da saúde tem enormes quantidades de dados médicos e clínicos heterogêneos complexos A aplicação da análise de big data nos dados de saúde apresenta um enorme potencial para obter insights para melhorar a prestação de serviços de saúde No entanto, a enormidade desses conjuntos de dados apresenta grandes desafios em análises e aplicações práticas para um ambiente clínico Neste treinamento ao vivo instruído (remoto), os participantes aprenderão a executar a análise de big data na área da saúde, conforme passarem por uma série de exercícios handson livelab No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Instalar e configurar ferramentas de análise de big data, como o Hadoop MapReduce e o Spark Compreender as características dos dados médicos Aplicar técnicas de big data para lidar com dados médicos Estude grandes sistemas de dados e algoritmos no contexto de aplicações de saúde Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do Curso Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática handson pesado Nota Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar .
Este curso destina-se a desenvolvedores, arquitetos, cientistas de dados ou qualquer perfil que exija acesso aos dados de forma intensiva ou regular O foco principal do curso é manipulação e transformação de dados Entre as ferramentas do ecossistema Hadoop, este curso inclui o uso de Pig e Hive, ambos muito utilizados para transformação e manipulação de dados Esse treinamento também aborda métricas de desempenho e otimização de desempenho O curso é inteiramente prático e é pontuado por apresentações dos aspectos teóricos .
Público: O curso destina-se a especialistas em TI que procuram uma solução para armazenar e processar grandes conjuntos de dados em um ambiente de sistema distribuído Objetivo: Profundo conhecimento em administração de clusters do Hadoop .
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 .
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