Cursos de Hadoop em Portugal

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (online ou no local) é destinado a desenvolvedores que desejam usar e integrar Spark, Hadoop e Python para processar, analisar e transformar conjuntos de dados grandes e complexos. No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Configurar o ambiente necessário para começar a processar big data com Spark, Hadoop e Python.
• Compreender os recursos, os componentes principais e a arquitetura do Spark e do Hadoop.
• Aprenda como integrar o Spark, o Hadoop e o Python para o processamento de big data.
• Explorar as ferramentas do ecossistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka e Flume).
• Construir sistemas de recomendação de filtragem colaborativa semelhantes ao Netflix, YouTube, Amazon, Spotify e Google.
• Use o Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizado de máquina.

Este curso aborda como usar a linguagem SQL Hive (AKA: Hive HQL, SQL no Hive , Hive QL) para pessoas que extraem dados do Hive

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 .

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

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 Go ai: Profundo conhecimento em administração de cluster do Hadoop .

Público: Este curso pretende desmistificar a tecnologia big data / hadoop e mostrar que não é difícil de entender.

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 uma das estruturas mais populares para processar Big Data em clusters de servidores. Este curso investiga o gerenciamento de dados em HDFS, Pig avançado, Hive e HBase. Essas avançadas técnicas de programação serão benéficas para desenvolvedores experientes do Hadoop . Audiência : desenvolvedores Duração: três dias Formato: palestras (50%) e laboratórios práticos (50%).

Este curso apresenta o HBase - um repositório No SQL no topo do 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 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 práticos, saldo aproximado de 60% de palestras, 40% de laboratórios.

O Hadoop é a estrutura de processamento de Big Data mais popular .

Neste treinamento conduzido por instrutor em Portugal, os participantes aprenderão os principais componentes do ecossistema Hadoop e como essas tecnologias podem ser usadas para resolver problemas de grande escala. Ao aprender esses fundamentos, os participantes irão melhorar 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 projectos que pretendam implementar Hadoop na sua infraestrutura de desenvolvimento ou de TI existente
• Gestores de projectos que necessitam de comunicar com equipas multifuncionais que incluem engenheiros de grandes volumes de dados, cientistas de dados e analistas empresariais

O Apache Samza é uma estrutura computacional assíncrona e de tempo real de código aberto para 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 conduzido por instrutor introduz os princípios por trás dos sistemas de mensagens e do processamento de fluxo distribuído, enquanto percorre os participantes através da criação de um projeto baseado em Samza e execução de tarefas. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Use o Samza para simplificar o código necessário para produzir e consumir mensagens.
• Desacoplar o tratamento 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 prática

Nesta formação ao vivo orientada por um instrutor em Portugal (no local ou remoto), os participantes aprenderão a implementar e gerir Apache NiFi num ambiente de laboratório ao vivo. No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar e configurar o Apachi NiFi.
• Fonte, transforme e gerencie dados de fontes de dados díspares e distribuídas, incluindo bancos de dados e grandes lagos de dados.
• Automatizar fluxos de dados.
• Habilitar a análise de streaming.
• Aplicar várias abordagens para a ingestão de dados.
• Transformar Big Data e em insights de negócios.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal, os participantes aprenderão os fundamentos da programação baseada em fluxo à medida que desenvolvem uma série de extensões de demonstração, componentes e processadores usando Apache NiFi. No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Compreender a arquitetura do NiFi's e conceitos de dataflow.
• Desenvolver extensões usando NiFi e APIs de terceiros.
• Desenvolver seu próprio processador Apache Nifi.
• Ingestão e processamento de dados em tempo real de formatos de arquivos e fontes de dados díspares e incomuns.

Hadoop é um framework de processamento popular Big Data. Python é uma linguagem de programação de alto nível conhecida por sua sintaxe clara e leitura de código. Neste treinamento guiado por instrutores, os participantes aprenderão como trabalhar com Hadoop, MapReduce, Pig e Spark usando Python enquanto passam através de vários exemplos e casos de uso. No final do curso, os participantes poderão:

• Compreenda os conceitos básicos por trás Hadoop, MapReduce, Pig, e Spark
• Use Python com Hadoop Sistema de arquivos distribuídos (HDFS), MapReduce, Pig, e Spark
• Use Snakebite para acessar programadamente HDFS dentro Python
• Use mrjob para escrever MapReduce trabalhos em Python
• Escreva programas Spark com Python
• Expande a funcionalidade do porco usando Python UDFs
• Gerenciar MapReduce empregos e Escritos de Porcos usando Luigi

Auditoria

• Desenvolvedores
• IT profissionais

Formato do curso

• Parte de palestras, parte de discussão, exercícios e prática 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 de análise de big data em 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 conduzido por instrutor (remoto), os participantes aprenderão como executar a análise de big data na área da saúde enquanto realizam uma série de exercícios práticos de laboratório ao vivo. 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
• Entenda as características dos dados médicos
• Aplicar técnicas de big data para lidar com dados médicos
• Estudar grandes sistemas de dados e algoritmos no contexto de aplicações de saúde

Público

• Desenvolvedores
• Cientistas de dados

Formato do Curso

• Palestra parte, parte discussão, exercícios e prática hands-on pesado.

Nota

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (online ou no local) é destinado a administradores de sistema que desejam aprender como configurar, implantar e gerenciar clusters Hadoop em sua organização. No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar e configurar o Apache Hadoop.
• Compreender os quatro principais componentes do ecossistema Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN e Hadoop Common.
• Usar o HDFS (Hadoop Distributed File System) para dimensionar um cluster para centenas ou milhares de nós.  
• Configurar o HDFS para operar como mecanismo de armazenamento para implantações do Spark no local.
• Configurar o Spark para acessar soluções de armazenamento alternativas, como Amazon S3 e sistemas de banco de dados NoSQL, como Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
• Realizar tarefas administrativas, como provisionamento, gerenciamento, monitoramento e segurança de um cluster Apache Hadoop.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (online ou no local) apresenta Hortonworks Data Platform (HDP) e orienta os participantes na implantação da solução Spark + Hadoop. No final desta formação, os participantes serão capazes de

Utilize a Hortonworks para executar Hadoop de forma fiável em grande escala. Unifique os recursos de segurança, governança e operações do Hadoop com os fluxos de trabalho analíticos ágeis do Spark. Use a Hortonworks para investigar, validar, certificar e dar suporte a cada um dos componentes de um projeto Spark. Processe diferentes tipos de dados, incluindo dados estruturados, não estruturados, em movimento e em repouso.

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 orientado por instrutor, 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 avançados e as funcionalidades 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 prática

O Cloudera Impala é um mecanismo de consulta de processamento paralelo massivo (MPP) SQL de software livre para clusters Apache Hadoop.O Impala permite que os usuários façam consultas de baixa latência SQL aos dados armazenados no Hadoop Distributed File System e no Apache Hbase sem exigir movimentação ou transformação de dados.PúblicoEste curso é destinado a analistas e cientistas de dados que realizam análises de dados armazenados no Hadoop via Business Intelligence ou SQL ferramentas.Depois deste curso, os delegados serão capazes de

Extraia informações significativas de clusters Hadoop com Impala. Escreva programas específicos para facilitar Business Intelligence em Impala SQL Dialeto. Solucionar problemas do Impala.