Cursos de Processamento em tempo real (Stream processing)

Cursos de Processamento em tempo real (Stream processing)

O processamento em tempo real de dados de forma contínua, simultânea e de forma recorde por gravação. O processamento de fluxo trata os dados não como tabelas estáticas ou arquivos, mas como um contínuo fluxo infinito de dados integrados de fontes vivas e históricas. Cursos de treinamento locais, ministrados ao vivo pela Stream Processing demonstram através de discussões interativas e prática prática os fundamentos e tópicos avançados do Stream Processing. O treinamento Stream Processing 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.



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Subcategorias Processamento em tempo real (Stream processing)

Programa de curso Processamento em tempo real (Stream processing)

Nome do Curso
Duração
Visão geral
Nome do Curso
Duração
Visão geral
14 horas
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
14 horas
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 .
7 horas
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.
7 horas
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
21 horas
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.
14 horas
este instrutor liderada, treinamento ao vivo (no local ou remoto) destina-se a engenheiros que desejam usar confluent (uma distribuição de Kafka) para construir e gerenciar uma plataforma de processamento de dados em tempo real para suas aplicações. no final deste treinamento, os participantes poderão:
  • instalar e configurar plataforma confluente.
  • use ferramentas de gestão confluentes & #39; s e serviços para executar Kafka mais facilmente.
  • armazenar e processar dados de fluxo de entrada.
  • otimizar e gerenciar clusters Kafka.
  • fluxos de dados
  • Secure.
formato do curso
  • palestra interativa e discussão.
  • lotes de exercícios e prática.
  • implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
  • este curso é baseado na versão de código aberto de confluent: fonte aberta confluente.
  • para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
7 horas
Apache Kafka é uma plataforma de processamento de fluxo de código aberto que fornece uma plataforma rápida, confiável e de baixa latência para lidar com análises de dados em tempo real. Apache Kafka pode ser integrado com os idiomas de programação disponíveis, como Python. Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a engenheiros de dados, cientistas de dados e programadores que desejam usar Apache Kafka recursos em streaming de dados com Python. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de usar Apache Kafka para monitorar e gerenciar condições em fluxos de dados contínuos usando Python programação. O formato do curso
    Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
    Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
28 horas
This instructor-led, live training in Portugal introduces the principles and approaches behind distributed stream and batch data processing, and walks participants through the creation of a real-time, data streaming application in Apache Flink.
21 horas
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.
7 horas
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.
28 horas
Apache Storm é um motor de computação em tempo real distribuído usado para permitir a inteligência de negócios em tempo real. Ele faz isso, permitindo que as aplicações processem de forma confiável fluxos de dados ilimitados (por exemplo. Processamento de fluxo). "Storm é para processamento em tempo real o que Hadoop é para processamento de batch!" Neste treinamento ao vivo liderado por instrutores, os participantes aprenderão como instalar e configurar Apache Storm, depois desenvolver e implantar uma Apache Storm aplicação para processar grandes dados em tempo real. Alguns dos tópicos incluídos nesta formação incluem:
    Apache Storm no contexto de Hadoop Trabalhar com dados ilimitados Computação contínua Análise em Tempo Real Processamento distribuído RPC e ETL
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    Desenvolvedores de software e ETL Profissionais de Mainframe Cientistas de Dados Analistas de Big Data Hadoop Profissionais
Formato do curso
         palestras em parte, discussões em parte, exercícios e práticas pesadas
21 horas
Apache Apex é uma plataforma YARNnative que unifica fluxo e processamento em lote Ele processa grandes datainmotion de uma forma escalonável, performant, fault-tolerant, stateful, secure, distributed e easily operable Este treinamento ao vivo com instrutor apresenta a arquitetura de processamento de fluxo unificado do Apache Apex e conduz os participantes por meio da criação de um aplicativo distribuído usando o Apex no Hadoop No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entender conceitos de pipeline de processamento de dados, como conectores para fontes e coletores, transformações de dados comuns etc Construa, dimensione e otimize um aplicativo Apex Processe fluxos de dados em tempo real de forma confiável e com latência mínima Use o Apex Core e a biblioteca Apex Malhar para permitir o rápido desenvolvimento de aplicativos Use a API do Apex para gravar e reutilizar o código Java existente Integrar o Apex a outros aplicativos como um mecanismo de processamento Ajustar, testar e dimensionar aplicativos Apex Público Desenvolvedores Arquitetos corporativos Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 horas
Apache Beam é um modelo de programação unificado de código aberto para definir e executar pipelines de processamento de dados paralelos. Seu poder reside em sua capacidade de executar pipelines de lote e streaming, com a execução sendo executada por um dos back-ends de processamento distribuído suportados pela Beam: Apache Apex , Apache Flink , Apache Spark , Apache Spark e Go ogle Cloud Dataflow. Apache Beam é útil para tarefas ETL (Extrair, Transformar e Carregar), como mover dados entre diferentes mídias de armazenamento e fontes de dados, transformar dados em um formato mais desejável e carregar dados em um novo sistema. Neste treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (no local ou remoto), os participantes aprenderão como implementar os SDKs do Apache Beam em um aplicativo Java ou Python que define um pipeline de processamento de dados para decompor um conjunto de grandes dados em blocos menores para processamento independente e paralelo . Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instale e configure o Apache Beam .
  • Use um único modelo de programação para executar o processamento em lote e fluxo a partir do aplicativo Java ou Python .
  • Execute pipelines em vários ambientes.
Formato do Curso
  • Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Nota
  • Este curso estará disponível no Scala no futuro. Entre em contato conosco para agendar.
14 horas
Apache Ignite é uma plataforma de computação em memória que se coloca entre a aplicação e a camada de dados para melhorar a velocidade, a escala e a disponibilidade. Neste treinamento ao vivo liderado por instrutores, os participantes aprenderão os princípios por trás do armazenamento persistente e puro na memória enquanto passam pela criação de um projeto de computação de amostra na memória. No final do curso, os participantes poderão:
    Use o Ignite para a persistência na memória, no disco e para uma base de dados distribuída na memória. Obtenha persistência sem sincronizar dados de volta a um banco de dados relativo. Use Ignite para executar SQL e juntas distribuídas. Melhorar o desempenho ao mover dados mais perto da CPU, usando a RAM como armazenamento. Os dados espalhados são coletados através de um cluster para alcançar a escalabilidade horizontal. Integrar Ignite com RDBMS, NoSQL, Hadoop e processadores de aprendizagem de máquina.
O formato do curso
    Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
    Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.
7 horas
This instructor-led, live training in Portugal (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.
7 horas
Apache Spark Streaming é um sistema de processamento de fluxo de código aberto escalável que permite que os usuários processem dados em tempo real de fontes suportadas. Spark Streaming permite o processamento de fluxos de dados com tolerância a falhas. Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a engenheiros de dados, cientistas de dados e programadores que desejam usar Spark Streaming recursos no processamento e análise de dados em tempo real. Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de usar Spark Streaming para processar os fluxos de dados ao vivo para uso em bases de dados, sistemas de arquivos e dashboards ao vivo. O formato do curso
    Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
    Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para organizar.

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