Місцеві, інструктор під керівництвом жити Apache Hhaoop навчальних курсів демонструють через інтерактивні практичний практиці основні компоненти екосистеми Хаооп і як ці технології можуть бути використані для вирішення великомасштабних проблем.
Hhaoop підготовка доступна як "на місці навчання" або "дистанційне навчання жити". На місці навчання в прямому ефірі може здійснюватися на місцевому рівні в україні або в Неbleprog корпоративні навчальні центри в україні. Дистанційне навчання в прямому ефірі здійснюється шляхом інтерактивного, віддаленого робочого стола.
Nobleпрога-ваш місцевий навчальний провайдер
Machine Translated
Відгуки
Той факт, що всі дані та програмне забезпечення були готові до використання на вже підготовленої VM, що надається тренером у зовнішніх дисках.
vyzVoice
Курси: Hadoop for Developers and Administrators
Machine Translated
Я в основному сподобався тренер даючи реальні приклади жити.
Simon Hahn
Курси: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Я щиро користувався великими компетенціями тренера.
Grzegorz Gorski
Курси: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Я щиро користувався багатьма практичний сесій.
Jacek Pieczątka
Курси: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Дуже сподобався інтерактивний спосіб навчання.
Luigi Loiacono
Курси: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Це була дуже практична підготовка, я любив руки-на навчаннях.
Proximus
Курси: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Я отримав вигоду від хорошого огляду, хороший баланс між теорією і вправами.
Proximus
Курси: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Мені подобалося динамічної взаємодії і "практичний" предмет, завдяки віртуальній машині, дуже стимулюючу!.
Philippe Job
Курси: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Я отримав вигоду від компетенції та знань тренера.
Jonathan Puvilland
Курси: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Це було дуже практичний, ми провели половину часу насправді роблять речі в затьмарені/Хардтоп, що працюють різні команди, перевіряючи систему, і так далі. Додаткові матеріали (книги, сайти і т. д.) були дійсно оцінили, ми повинні будуть продовжувати вчитися. Установки були досить весело, і дуже зручно, установка кластера з нуля було дійсно добре.
Ericsson
Курси: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Тренер був фантастичним і дійсно знав його речі. Я багато дізнався про програмне забезпечення, яке я раніше не знав, що допоможе багато чого на моїй роботі!
Steve McPhail - Alberta Health Services - Information Technology
Курси: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Принципи високого рівня щодо Hive, HDFS ...
Geert Suys - Proximus Group
Курси: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Ручний Поєднання практики / theroy
Proximus Group
Курси: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Фулвіо зміг зрозуміти справу наших компаній і майже миттєво співпрацював з навчальним матеріалом.
Samuel Peeters - Proximus Group
Курси: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Багато практичних вправ.
Ericsson
Курси: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Інструмент управління Ambari. Можливість обговорювати практичний досвід Hadoop з іншого бізнесу, крім телекомунікацій.
Ericsson
Курси: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Я думала, що він виконав велику роботу з пошиття досвіду для глядачів. Цей клас в основному призначений для покриття аналізу даних з ВУЛИКА, але я і мій колега роблять кущ адміністрації без реальної відповідальності даних Analytics.
ian reif - Franchise Tax Board
Курси: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
VM мені дуже сподобалося Вчитель був дуже обізнаний про тему, а також інші теми, він був дуже приємний і дружній Мені сподобався об'єкт в Дубаї.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Курси: Big Data Analytics in Health
Machine Translated
Навчальні теми та участь тренера
Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Курси: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Спілкування з людьми, які відвідують навчання.
Andrzej Szewczuk - Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Курси: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Практичні справи, а також теорія служила добре Ajay
Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.
Курси: Hadoop Administration on MapR
Machine Translated
Вправи
Capgemini Polska Sp. z o.o.
Курси: Hadoop Administration on MapR
Machine Translated
Фітнес
Algomine sp.z.o.o sp.k.
Курси: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Я виявив, що тренінг хороший, дуже інформативний .... але міг бути поширений на 4 або 5 днів, дозволяючи нам йти в більш детальну інформацію про різні аспекти.
Veterans Affairs Canada
Курси: Hadoop Administration
Machine Translated
Я любив навчання. Антон має багато знань і виклав необхідну теорію в дуже доступній формі. Велика справа в тому, що навчання було багато цікавих вправ, тому практично з самого початку у нас є контакт з технологією, яку ми вчимося.
Szymon Dybczak - Algomine sp.z.o.o sp.k.
Курси: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Я знайшов, що цей курс дав чудовий огляд і швидко торкнувся деяких областей, про які я навіть не розглядав.
Veterans Affairs Canada
Курси: Hadoop Administration
Machine Translated
Мені справді сподобалися робочі вправи з кластером, щоб побачити продуктивність вузлів у кластері та розширену функціональність.
CACI Ltd
Курси: Apache NiFi for Developers
Machine Translated
Аджай був дуже досвідченим консультантом і міг відповісти на всі наші запитання і навіть вносив пропозиції щодо найкращих практик проекту, яким ми зараз займаємось.
CACI Ltd
Курси: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Практична частина. Завдання були добре підібрані для обговорюваних питань.
Rossmann SDP
Курси: HBase for Developers
Machine Translated
Apache Hadoop Підкатегорії
Apache Hadoop Зміст курсу
Назва курсу
Тривалість
Огляд
Назва курсу
Тривалість
Огляд
7 годин
Огляд
Alluxio - це система віртуальної розподіленої системи зберігання з відкритим кодом, яка об'єднує різноманітні системи зберігання даних та дозволяє програмам взаємодіяти з даними на швидкості пам'яті. Він використовується такими компаніями, як Intel, Baidu та Alibaba.
У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться використовувати Alluxio для монтажу різних обчислювальних систем із системами зберігання даних та ефективного управління даними з декількох петабайтних масштабів, оскільки вони проходять через створення додатка з Alluxio.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Розробіть програму з Alluxio
- Підключіть великі системи та програми даних, зберігаючи при цьому одне простору імен
- Ефективно витягувати значення з великих даних у будь-якому форматі зберігання
- Покращення продуктивності робочого навантаження
- Розгортати та керувати Alluxio автономним або кластеризованим
Аудиторія
- Дані вченого
- Розробник
- Системний адміністратор
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться використовувати Alluxio для монтажу різних обчислювальних систем із системами зберігання даних та ефективного управління даними з декількох петабайтних масштабів, оскільки вони проходять через створення додатка з Alluxio.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Розробіть програму з Alluxio
- Підключіть великі системи та програми даних, зберігаючи при цьому одне простору імен
- Ефективно витягувати значення з великих даних у будь-якому форматі зберігання
- Покращення продуктивності робочого навантаження
- Розгортати та керувати Alluxio автономним або кластеризованим
Аудиторія
- Дані вченого
- Розробник
- Системний адміністратор
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
28 годин
Огляд
Аудиторія:
Цей курс покликаний демістифікувати технології великих даних / hadoop і показати, що це не важко зрозуміти.
Цей курс покликаний демістифікувати технології великих даних / hadoop і показати, що це не важко зрозуміти.
14 годин
Огляд
Sqoop - це програмне забезпечення з відкритим кодом для передачі даних між Hadoop і реляційними базами даних або мейнфреймами. Він може використовуватися для імпорту даних з реляційної системи керування базами даних (RDBMS), такими як MySQL, Oracle або мейнфрейм у розподілену файлову систему Hadoop (HDFS). Після цього дані можуть бути перетворені в Hadoop MapReduce, а потім повторно експортуються назад в RDBMS.
У цій навчальній інструкції, учасники навчаться навчатися, як використовувати Sqoop для імпорту даних з традиційної реляційної бази даних до зберігання Hadoop таких HDFS або Hive і навпаки.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановити та налаштувати Sqoop
- Імпортувати дані з MySQL на HDFS і Hive
- Імпортувати дані з HDFS і Hive в MySQL
Аудиторія
- Системні адміністратори
- Інженери-дані
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
Примітка
- Щоб просити індивідуальне навчання для цього курсу, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
У цій навчальній інструкції, учасники навчаться навчатися, як використовувати Sqoop для імпорту даних з традиційної реляційної бази даних до зберігання Hadoop таких HDFS або Hive і навпаки.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановити та налаштувати Sqoop
- Імпортувати дані з MySQL на HDFS і Hive
- Імпортувати дані з HDFS і Hive в MySQL
Аудиторія
- Системні адміністратори
- Інженери-дані
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
Примітка
- Щоб просити індивідуальне навчання для цього курсу, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
14 годин
Огляд
Apache Samza - це асинхронна обчислювальна рамка з відкритим кодом, що працює в реальному часі, для обробки потоків. Він використовує Apache Kafka для обміну повідомленнями, а Apache Hadoop YARN - для відмовостійкості, ізоляції процесора, безпеки та управління ресурсами.
Цей тренінг під керівництвом інструкторів представляє принципи, що стоять за системами обміну повідомленнями та обробкою розподілених потоків, під час проходження учасників шляхом створення зразкового проекту на базі Самзи та виконання завдань.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Використовуйте Samza для спрощення коду, необхідного для створення та споживання повідомлень.
- Розв’яжіть обробку повідомлень із програми.
- Використовуйте Samza для здійснення асинхронних обчислень майже в реальному часі.
- Використовуйте потокову обробку для забезпечення більш високого рівня абстрагування над системами обміну повідомленнями.
Аудиторія
- Розробники
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
Цей тренінг під керівництвом інструкторів представляє принципи, що стоять за системами обміну повідомленнями та обробкою розподілених потоків, під час проходження учасників шляхом створення зразкового проекту на базі Самзи та виконання завдань.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Використовуйте Samza для спрощення коду, необхідного для створення та споживання повідомлень.
- Розв’яжіть обробку повідомлень із програми.
- Використовуйте Samza для здійснення асинхронних обчислень майже в реальному часі.
- Використовуйте потокову обробку для забезпечення більш високого рівня абстрагування над системами обміну повідомленнями.
Аудиторія
- Розробники
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
7 годин
Огляд
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) є в режимі реального часу інтегрована логістика даних і проста платформа обробки подій, яка дозволяє рухатися, відстеження та автоматизації даних між системами. Вона написана з використанням потоку на основі програмування і надає веб-інтерфейс користувача для управління datafflow в режимі реального часу.
в цьому інструктор під керівництвом, жити навчання, учасники будуть вивчати основи потоку на основі програмування, як вони розробляють ряд демо-розширень, компонентів і процесорів з використанням Apache NiFi.
до кінця тренінгу учасники зможуть:
- розуміти nifi & #39; з архітектурою і потік даних концепцій.
- розробка розширень, що використовують NiFi та сторонні інтерфейси.
- звичай розвивати свої власні процесори Apache Nifi.
- ковтати і обробляти дані в реальному часі з різних і незвичайних форматів файлів і джерел даних.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- багато вправ і практики.
- практичної реалізації в живій лабораторній обстановці.
курс параметри налаштування
- щоб запросити індивідуальну підготовку за цей курс, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
в цьому інструктор під керівництвом, жити навчання, учасники будуть вивчати основи потоку на основі програмування, як вони розробляють ряд демо-розширень, компонентів і процесорів з використанням Apache NiFi.
до кінця тренінгу учасники зможуть:
- розуміти nifi & #39; з архітектурою і потік даних концепцій.
- розробка розширень, що використовують NiFi та сторонні інтерфейси.
- звичай розвивати свої власні процесори Apache Nifi.
- ковтати і обробляти дані в реальному часі з різних і незвичайних форматів файлів і джерел даних.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- багато вправ і практики.
- практичної реалізації в живій лабораторній обстановці.
курс параметри налаштування
- щоб запросити індивідуальну підготовку за цей курс, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
21 годин
Огляд
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) - це інтегрована логістика даних у режимі реального часу та проста платформа для обробки подій, яка дозволяє переміщувати, відстежувати та автоматизувати дані між системами. Він написаний за допомогою потокового програмування та забезпечує веб-інтерфейс для управління потоками даних у режимі реального часу.
У цьому навчанні на Apache NiFi під керівництвом інструкторів (на місці або на віддаленому рівні) учасники навчаться розгортати Apache NiFi та керувати Apache NiFi у прямому лабораторному середовищі.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановлення та налаштування Apachi NiFi.
- Джерело, перетворення та управління даними з різних, розподілених джерел даних, включаючи бази даних та великі озера даних.
- Автоматизація потоків даних.
- Увімкнути потокову аналітику.
- Застосовуйте різні підходи до прийому даних.
- Перетворіть Big Data та перегляньте інформацію про бізнес.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
У цьому навчанні на Apache NiFi під керівництвом інструкторів (на місці або на віддаленому рівні) учасники навчаться розгортати Apache NiFi та керувати Apache NiFi у прямому лабораторному середовищі.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановлення та налаштування Apachi NiFi.
- Джерело, перетворення та управління даними з різних, розподілених джерел даних, включаючи бази даних та великі озера даних.
- Автоматизація потоків даних.
- Увімкнути потокову аналітику.
- Застосовуйте різні підходи до прийому даних.
- Перетворіть Big Data та перегляньте інформацію про бізнес.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
14 годин
Огляд
Аудиторія
- Розробники
Формат курсу
- Лекції, практичні заняття, невеликі тести на шляху до розуміння розуміння
- Розробники
Формат курсу
- Лекції, практичні заняття, невеликі тести на шляху до розуміння розуміння
21 годин
Огляд
Cloudera Impala - це двигун SQL-запитів з масивно паралельною обробкою (MPP) із відкритим кодом для кластерів Apache Hadoop.
Impala дає користувачам змогу видавати запити з низькою затримкою SQL на дані, що зберігаються в розподіленої файлової системи Hadoop та Apache Hbase, не вимагаючи руху даних або перетворення.
Аудиторія
Цей курс спрямований на аналітики та вчені даних, які виконують аналіз даних, що зберігаються в Hadoop через Business Intelligence або SQL-інструменти.
Після цього курсу делегати зможуть
- Витягніть важливу інформацію з кластерів Hadoop з Impala.
- Напишіть спеціальні програми для полегшення бізнес-інтелекту в Impalt SQL Dialect.
- Виправлення неполадок.
Impala дає користувачам змогу видавати запити з низькою затримкою SQL на дані, що зберігаються в розподіленої файлової системи Hadoop та Apache Hbase, не вимагаючи руху даних або перетворення.
Аудиторія
Цей курс спрямований на аналітики та вчені даних, які виконують аналіз даних, що зберігаються в Hadoop через Business Intelligence або SQL-інструменти.
Після цього курсу делегати зможуть
- Витягніть важливу інформацію з кластерів Hadoop з Impala.
- Напишіть спеціальні програми для полегшення бізнес-інтелекту в Impalt SQL Dialect.
- Виправлення неполадок.
7 годин
Огляд
Цей курс висвітлює, як використовувати мову SQL Hive (AKA: Hive HQL, SQL на Hive , Hive QL) для людей, які витягують дані з Hive
21 годин
Огляд
Hortonworks Data Platform (HDP) - це платформа підтримки Apache Hadoop з відкритим кодом, що забезпечує стабільну основу для розробки великих рішень для даних в екосистемі Apache Hadoop .
Цей тренінг під керівництвом інструкторів (на місці або на дистанційному рівні) представляє Hortonworks Data Platform (HDP) та прогулює учасників шляхом розгортання рішення Spark + Hadoop .
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Використовуйте Hortonworks для надійного запуску Hadoop у великих масштабах.
- Уніфікуйте можливості безпеки, управління та операційних можливостей Hadoop за допомогою гнучких аналітичних робочих процесів Spark.
- Використовуйте Hortonworks для дослідження, підтвердження, сертифікації та підтримки кожного з компонентів у проекті Spark.
- Обробляйте різні типи даних, включаючи структуровані, неструктуровані, в русі та в спокої.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
Цей тренінг під керівництвом інструкторів (на місці або на дистанційному рівні) представляє Hortonworks Data Platform (HDP) та прогулює учасників шляхом розгортання рішення Spark + Hadoop .
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Використовуйте Hortonworks для надійного запуску Hadoop у великих масштабах.
- Уніфікуйте можливості безпеки, управління та операційних можливостей Hadoop за допомогою гнучких аналітичних робочих процесів Spark.
- Використовуйте Hortonworks для дослідження, підтвердження, сертифікації та підтримки кожного з компонентів у проекті Spark.
- Обробляйте різні типи даних, включаючи структуровані, неструктуровані, в русі та в спокої.
Формат курсу
- Інтерактивна лекція та дискусія.
- Багато вправ і вправ.
- Ручна реалізація в умовах лабораторії.
Параметри налаштування курсу
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
21 годин
Огляд
Цей курс представляє HBase - магазин No SQL на вершині Hadoop . Курс призначений для розробників, які будуть використовувати HBase для розробки додатків, а також адміністраторів, які будуть керувати кластерами HBase.
Ми будемо йти розробником через архітектуру HBase, моделювання даних і розробку додатків на HBase. Також буде обговорено використання MapReduce з HBase, а також деякі теми адміністрування, пов'язані з оптимізацією продуктивності. Курс дуже практичний з великою кількістю лабораторних вправ.
Тривалість : 3 дні
Аудиторія : розробники та адміністратори
Ми будемо йти розробником через архітектуру HBase, моделювання даних і розробку додатків на HBase. Також буде обговорено використання MapReduce з HBase, а також деякі теми адміністрування, пов'язані з оптимізацією продуктивності. Курс дуже практичний з великою кількістю лабораторних вправ.
Тривалість : 3 дні
Аудиторія : розробники та адміністратори
28 годин
Огляд
Hadoop - це популярна система обробки великих даних. Python - це мова програмування високого рівня, відомий своїм зрозумілим синтаксисом та читаемостью коду.
У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться працювати з Hadoop, MapReduce, Pig і Spark за допомогою Python, коли вони пройдуть кілька прикладів і використовують випадки.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Зрозумійте основні концепції Hadoop, MapReduce, Pig і Spark
- Використовуйте Python з розподіленою файловою системою Hadoop (HDFS), MapReduce, Pig і Spark
- Використовуйте Snakebite для програмного доступу до HDFS у Python
- Використовуйте mrjob, щоб написати завдання MapReduce у Python
- Напишіть програми Spark за допомогою Python
- Розширюйте функціональність свині за допомогою Python UDF
- Керуйте роботами MapReduce та скриптами Pig, використовуючи Luigi
Аудиторія
- Розробники
- ІТ-фахівці
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться працювати з Hadoop, MapReduce, Pig і Spark за допомогою Python, коли вони пройдуть кілька прикладів і використовують випадки.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Зрозумійте основні концепції Hadoop, MapReduce, Pig і Spark
- Використовуйте Python з розподіленою файловою системою Hadoop (HDFS), MapReduce, Pig і Spark
- Використовуйте Snakebite для програмного доступу до HDFS у Python
- Використовуйте mrjob, щоб написати завдання MapReduce у Python
- Напишіть програми Spark за допомогою Python
- Розширюйте функціональність свині за допомогою Python UDF
- Керуйте роботами MapReduce та скриптами Pig, використовуючи Luigi
Аудиторія
- Розробники
- ІТ-фахівці
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 годин
Огляд
Оскільки все більше і більше програмних і ІТ-проектів мігрують з локальної обробки та керування даними в розподілену обробку та зберігання великих даних, Менеджери проектів виявляють необхідність вдосконалювати свої знання та навички, щоб зрозуміти концепції та практику, що стосуються проектів та можливостей Big Data.
Цей курс ознайомить менеджера проектів з найпопулярнішою системою обробки великих даних: Hadoop.
У цьому тренінгу під керівництвом інструкторів учасники вивчатимуть основні компоненти екосистеми Hadoop та способи використання цих технологій для вирішення великомасштабних проблем. У процесі вивчення цих основ учасники також покращуть свою здатність спілкуватися з розробниками та розробниками цих систем, а також вченими даних та аналітиками, якими задіяні багато ІТ-проектів.
Аудиторія
- Менеджери проектів, які бажають впроваджувати Hadoop в існуючу інфраструктуру розвитку або ІТ
- Менеджери проектів, які потребують спілкування з міжфункціональними групами, до складу яких входять великі інженери даних, вчені даних та бізнес-аналітики
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
Цей курс ознайомить менеджера проектів з найпопулярнішою системою обробки великих даних: Hadoop.
У цьому тренінгу під керівництвом інструкторів учасники вивчатимуть основні компоненти екосистеми Hadoop та способи використання цих технологій для вирішення великомасштабних проблем. У процесі вивчення цих основ учасники також покращуть свою здатність спілкуватися з розробниками та розробниками цих систем, а також вченими даних та аналітиками, якими задіяні багато ІТ-проектів.
Аудиторія
- Менеджери проектів, які бажають впроваджувати Hadoop в існуючу інфраструктуру розвитку або ІТ
- Менеджери проектів, які потребують спілкування з міжфункціональними групами, до складу яких входять великі інженери даних, вчені даних та бізнес-аналітики
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 годин
Огляд
Apache Ambari - це платформа управління з відкритим кодом для забезпечення, управління, моніторингу та забезпечення кластерів Apache Hadoop .
У цьому тренінгу під керівництвом інструкторів учасники навчатимуться інструментам управління та практикам, наданим Ambari для успішного управління кластерами Hadoop .
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Налаштуйте живий кластер Big Data за допомогою Ambari
- Застосовуйте розширені функції та функції Ambari до різних випадків використання
- Плавно додайте та видаляйте вузли за потребою
- Поліпшення продуктивності кластеру Hadoop за допомогою налаштування та налаштування
Аудиторія
- DevOps
- Системні адміністратори
- DBA
- Професіонали Hadoop тестування
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
У цьому тренінгу під керівництвом інструкторів учасники навчатимуться інструментам управління та практикам, наданим Ambari для успішного управління кластерами Hadoop .
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Налаштуйте живий кластер Big Data за допомогою Ambari
- Застосовуйте розширені функції та функції Ambari до різних випадків використання
- Плавно додайте та видаляйте вузли за потребою
- Поліпшення продуктивності кластеру Hadoop за допомогою налаштування та налаштування
Аудиторія
- DevOps
- Системні адміністратори
- DBA
- Професіонали Hadoop тестування
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики
21 годин
Огляд
Hadoop - це найпопулярніша система обробки великих даних.
21 годин
Огляд
Apache Hadoop є одним з найпопулярніших фреймворків для обробки Big Data на кластерах серверів. Цей курс заглиблюється в управління даними в HDFS, просунуті Pig, Hive і HBase. Ці передові методи програмування будуть корисними для досвідчених розробників Hadoop .
Аудиторія : розробники
Тривалість: три дні
Формат: лекції (50%) та практичні заняття (50%).
Аудиторія : розробники
Тривалість: три дні
Формат: лекції (50%) та практичні заняття (50%).
28 годин
Огляд
Apache Hadoop є найпопулярнішою базою для обробки Big Data на кластерах серверів. Цей курс познайомить розробника з різними компонентами (HDFS, MapReduce, Pig, Hive і HBase) екосистемою Hadoop .
21 годин
Огляд
Apache Hadoop - це найпопулярніша база для обробки великих даних. Hadoop забезпечує багатий та глибокий аналітичний потенціал, і це робить дорогу в традиційний світ аналітиків BI. Цей курс представить аналітик основним компонентам Hadoop eco системи та її аналітику
Аудиторія
Бізнес аналітики
Тривалість
три дні
Формат
Лекції та руки в лабораторіях.
Аудиторія
Бізнес аналітики
Тривалість
три дні
Формат
Лекції та руки в лабораторіях.
21 годин
Огляд
Apache Hadoop є найпопулярнішою базою для обробки Big Data на кластерах серверів. У ході цих трьох (необов'язково, чотирьох) днів учасники дізнаються про ділові переваги та випадки використання Hadoop та його екосистеми, як планувати розгортання кластера та зростання, як встановлювати, підтримувати, контролювати, усувати та оптимізувати Hadoop . Вони також практикують завантаження масивних даних кластера, ознайомляться з різними дистрибутивами Hadoop і практикують встановлення та управління інструментами екосистеми Hadoop . Курс закінчується обговоренням забезпечення кластера з Kerberos.
“… Матеріали були дуже добре підготовлені і ретельно висвітлені. Лабораторія була дуже корисною та добре організованою »
- Ендрю Нгуєн, головний інженер з інтеграції DW, Microsoft Online Advertising
Аудиторія
Адміністратори Hadoop
Формат
Лекції та практичні заняття, приблизний баланс 60% лекцій, 40% лабораторних робіт.
“… Матеріали були дуже добре підготовлені і ретельно висвітлені. Лабораторія була дуже корисною та добре організованою »
- Ендрю Нгуєн, головний інженер з інтеграції DW, Microsoft Online Advertising
Аудиторія
Адміністратори Hadoop
Формат
Лекції та практичні заняття, приблизний баланс 60% лекцій, 40% лабораторних робіт.
21 годин
Огляд
Курс присвячений ІТ-спеціалістам, які шукають рішення для зберігання та обробки великих наборів даних у середовищі розподіленої системи
Мета курсу:
Отримання знань про адміністрацію кластера Hadoop
Мета курсу:
Отримання знань про адміністрацію кластера Hadoop
14 годин
Огляд
Datameer - це платформа бізнес-аналітики та аналітики, побудована на Hadoop. Це дозволяє кінцевим користувачам легко знаходити, вивчати та корелювати великомасштабні, структуровані, напівструктуровані та неструктуровані дані у зручному для використання спосіб.
У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться використовувати Datameer для подолання крутих навчальних кривої Hadoop, коли вони проходять процедуру встановлення та аналізу ряду великих джерел даних.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Створюйте, перевіряйте та інтерактивно вивчайте озеро даних підприємства
- Доступ до сховищ даних бізнес-аналітики, транзакційних баз даних та інших аналітичних магазинів
- Використовуйте користувальницький інтерфейс електронних таблиць, щоб створювати конвеєрні обробки даних від кінцевого до кінця
- Доступ до попередньо побудованих функцій для вивчення складних зв'язків даних
- Використовуйте майстри перетягування для візуалізації даних та створення інформаційних панелей
- Використовуйте таблиці, діаграми, графіки та карти, щоб аналізувати результати запитів
Аудиторія
- Аналітик даних
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться використовувати Datameer для подолання крутих навчальних кривої Hadoop, коли вони проходять процедуру встановлення та аналізу ряду великих джерел даних.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Створюйте, перевіряйте та інтерактивно вивчайте озеро даних підприємства
- Доступ до сховищ даних бізнес-аналітики, транзакційних баз даних та інших аналітичних магазинів
- Використовуйте користувальницький інтерфейс електронних таблиць, щоб створювати конвеєрні обробки даних від кінцевого до кінця
- Доступ до попередньо побудованих функцій для вивчення складних зв'язків даних
- Використовуйте майстри перетягування для візуалізації даних та створення інформаційних панелей
- Використовуйте таблиці, діаграми, графіки та карти, щоб аналізувати результати запитів
Аудиторія
- Аналітик даних
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 годин
Огляд
Аналітика великих даних включає процес вивчення великої кількості різноманітних наборів даних з метою виявлення кореляцій, прихованих зразків та інших корисних даних.
Промисловість охорони здоров'я має величезну кількість складних неоднорідних медичних та клінічних даних. Застосування аналітики великих даних щодо даних про охорону здоров'я представляє величезний потенціал для отримання розуміння щодо покращення надання медичної допомоги. Однак величезність цих наборів даних створює великі труднощі при аналізі та практичному застосуванні до клінічного середовища.
У цій навчальній програмі під керівництвом інструкторів (дистанційне навчання) учасники навчаться виконувати аналітику великих даних у галузі охорони здоров’я, переходячи через ряд практичних лабораторних вправ.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановіть та налаштуйте інструменти для аналізу великих даних, такі як Hadoop MapReduce та Spark
- Розуміти характеристики медичних даних
- Застосовуйте методи великих даних для обробки медичних даних
- Вивчіть великі системи даних та алгоритми в контексті програм охорони здоров'я
Аудиторія
- Розробники
- Дані вчені
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики.
Примітка
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
Промисловість охорони здоров'я має величезну кількість складних неоднорідних медичних та клінічних даних. Застосування аналітики великих даних щодо даних про охорону здоров'я представляє величезний потенціал для отримання розуміння щодо покращення надання медичної допомоги. Однак величезність цих наборів даних створює великі труднощі при аналізі та практичному застосуванні до клінічного середовища.
У цій навчальній програмі під керівництвом інструкторів (дистанційне навчання) учасники навчаться виконувати аналітику великих даних у галузі охорони здоров’я, переходячи через ряд практичних лабораторних вправ.
Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:
- Встановіть та налаштуйте інструменти для аналізу великих даних, такі як Hadoop MapReduce та Spark
- Розуміти характеристики медичних даних
- Застосовуйте методи великих даних для обробки медичних даних
- Вивчіть великі системи даних та алгоритми в контексті програм охорони здоров'я
Аудиторія
- Розробники
- Дані вчені
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики.
Примітка
- Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.
21 годин
Огляд
Цей курс призначений для розробників, архітекторів, учених даних або будь-якого профілю, для якого потрібен доступ до даних інтенсивно або на регулярній основі.
Основна тема курсу - маніпулювання та перетворення даних.
Серед інструментів в екосистемі Hadoop цей курс включає використання свиней та вуликів, обидва з яких значною мірою використовуються для перетворення даних та маніпулювання.
Це навчання також стосується показників ефективності та оптимізації ефективності.
Курс цілком керується пунктами в презентаціях теоретичних аспектів.
Основна тема курсу - маніпулювання та перетворення даних.
Серед інструментів в екосистемі Hadoop цей курс включає використання свиней та вуликів, обидва з яких значною мірою використовуються для перетворення даних та маніпулювання.
Це навчання також стосується показників ефективності та оптимізації ефективності.
Курс цілком керується пунктами в презентаціях теоретичних аспектів.
35 годин
Огляд
Аудиторія:
Курс призначений для ІТ-фахівців, які шукають рішення для зберігання та обробки великих наборів даних у середовищі розподіленої системи
Go :
Глибокі знання про адміністрацію кластера Hadoop .
Курс призначений для ІТ-фахівців, які шукають рішення для зберігання та обробки великих наборів даних у середовищі розподіленої системи
Go :
Глибокі знання про адміністрацію кластера Hadoop .
14 годин
Огляд
Tigon - це платформа обробки потоків з відкритим вихідним кодом, в режимі реального часу, з низькою затримкою, високою пропускною спроможністю, натуральною оптоволоконною лінією, що стоїть на вершині HDFS та HBase за наполегливість. Прикладні програми Tigon використовують такі випадки, як виявлення та аналіз вторгнення в мережу, аналіз ринку соціальних мереж, аналітика місць розташування та рекомендації користувачам у реальному часі.
Під керівництвом інструктора, живого тренінгу, вводять підхід Тигона до поєднання режиму реального часу та пакетної обробки, оскільки він ходить учасників шляхом створення прикладу програми.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Створюйте потужні поточні програми для обробки великих обсягів даних
- Опрацюйте джерела потоку, такі як Twitter і веб-серверів
- Використовуйте Tigon для швидкого приєднання, фільтрації та об'єднання потоків
Аудиторія
- Розробники
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
Під керівництвом інструктора, живого тренінгу, вводять підхід Тигона до поєднання режиму реального часу та пакетної обробки, оскільки він ходить учасників шляхом створення прикладу програми.
До кінця цього тренінгу учасники зможуть:
- Створюйте потужні поточні програми для обробки великих обсягів даних
- Опрацюйте джерела потоку, такі як Twitter і веб-серверів
- Використовуйте Tigon для швидкого приєднання, фільтрації та об'єднання потоків
Аудиторія
- Розробники
Формат курсу
- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
Інші країни
Консалтинг
Online Hadoop courses, Weekend Hadoop courses, Evening Apache Hadoop training, Apache Hadoop boot camp, Hadoop instructor-led, Weekend Apache Hadoop training, Evening Apache Hadoop courses, Hadoop coaching, Hadoop instructor, Hadoop trainer, Hadoop training courses, Apache Hadoop classes, Apache Hadoop on-site, Apache Hadoop private courses, Apache Hadoop one on one training
.jpg "international air transport association (iata)")