Big Data Kurzusok

Big Data Kurzusok

Helyi, oktató által vezetett élő Big Data tanfolyamok kezdődnek a Bevezetés az elemi koncepciók Big Data, majd előrehaladás a programozási nyelvek és módszertanok használt adatok elemzése. A nagyméretű adattárolás, az elosztott feldolgozás és a skálázhatóság lehetővé tételére szolgáló eszközök és infrastruktúrák megvitatásra, összehasonlításra és végrehajtásra kerülnek a demo gyakorlatban. A Big Data képzés "helyszíni élő képzés" vagy "távoli élő képzés" formájában érhető el. A helyszíni élő képzés helyi szinten valósulhat meg az ügyfél telephelyén Magyarország vagy a NobleProg vállalati oktatóközpontjaiban Magyarország . A távoli élőképzés interaktív, távoli asztal segítségével történik. NobleProg - a helyi oktatási szolgáltató

Machine Translated

Ajánlások

★★★★★
★★★★★

Kurzusleírás

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
14 hours
Overview
Go :

Az SPSS-vel való együttműködés a függetlenség szintjén

A címzettek:

Az elemzők, kutatók, tudósok, diákok és mindazok, akik meg akarják szerezni az SPSS csomag használatát, és népszerű adatgyűjtési technikákat tanulnak.
7 hours
Overview
Apache NiFi ( Apache NiFi ) egy valós idejű integrált adat logisztikai és egyszerű eseményfeldolgozó platform, amely lehetővé teszi az adatok mozgatását, követését és automatizálását a rendszerek között. Az áramlás-alapú programozással készült, és web-alapú felhasználói felületet biztosít az adatfolyamok valós időben történő kezeléséhez.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják az áramlás-alapú programozás alapjait, mivel az Apache NiFi segítségével számos demo kiterjesztést, komponenst és processzort Apache NiFi .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Ismerje meg a NiFi architektúráját és adatfolyam-koncepcióit.
- Fejlesztéseket dolgozzon ki NiFi és harmadik fél API-k segítségével.
- Az egyedi fejlesztheti saját Apache Nifi processzort.
- Beolvassa és dolgozza fel a valós idejű adatokat eltérő és ritka fájlformátumokból és adatforrásokból.

A tantárgy formátuma

- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
21 hours
Overview
Az Apache Drill egy schemafree, elosztott, inmemória oszlopos SQL lekérdező motor Hadoop, NoSQL és egyéb Cloud és fájl tároló rendszerekhez Az Apache Drill hatalma abban rejlik, hogy egyetlen lekérdezéssel több adattárból származó adatot is összekapcsolhat Az Apache Drill számos NoSQL adatbázis és fájlrendszer, köztük a HBase, a MongoDB, a MapRDB, a HDFS, a MapRFS, az Amazon S3, az Azure Blob Storage, a Google Cloud Storage, a Swift, a NAS és a helyi fájlok támogatását támogatja Az Apache Drill a Google Dremel rendszerének nyílt forráskódú változata, amely a Google BigQuery nevű infrastrukturális szolgáltatásként érhető el Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják az Apache Drill alapjait, majd kihasználják az SQL hatalmát és kényelmét, hogy interaktívan lekérdezzék a nagy adatot több adatforráson keresztül kód kódolása nélkül A résztvevők megtanulják továbbá, hogyan optimalizálják drill lekérdezéseiket az elosztott SQL-végrehajtásra A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Végezze el a "selfservice" feltárását strukturált és félig strukturált adatokon a Hadoopon Lekérdezés ismert és ismeretlen adatok SQL lekérdezések használatával Megérteni, hogy az Apache fúrók hogyan fogadják és futtatják a lekérdezéseket Írjon SQL lekérdezéseket különböző típusú adatok elemzéséhez, beleértve a strukturált adatokat a Hive-ben, a félig strukturált adatokat a HBase vagy MapRDB táblákban, valamint az olyan fájlokban tárolt adatokat, mint a Parkett és a JSON Használja az Apache Drill-t az on-fly séma felfedezéséhez, elkerülve az összetett ETL és séma műveletek szükségességét Integrálja az Apache Drill-t BI (Business Intelligence) eszközökkel, például Tableau, Qlikview, MicroStrategy és Excel Közönség Adatelemzők Adatkutatók SQL programozók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
28 hours
Overview
A MonetDB egy nyílt forráskódú adatbázis, amely úttörő szerepet töltött be az oszlop-áruház-technológiai megközelítésben.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell használni a MonetDB-t, és hogyan lehet a legtöbbet kihozni belőle.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Ismerje meg a MonetDB-t és annak jellemzőit
- Telepítse és kezdje el a MonetDB használatával
- Fedezze fel és hajtsa végre a MonetDB különböző funkcióit és feladatait
- A MonetDB képességeinek maximalizálásával gyorsítsa fel projektje megvalósítását

Közönség

- Fejlesztők
- Műszaki szakértők

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
28 hours
Overview
A Mem SQL egy memóriában elosztott, elosztott SQL adatbázis-kezelő rendszer felhők és helyszíni szolgáltatások számára. Ez egy valós idejű adattárház, amely azonnal betekintést nyújt az élő és a történeti adatokból.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják a Mem SQL fejlesztés és adminisztráció alapvető elemeit.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Ismerje meg a Mem SQL kulcsfogalmait és jellemzőit
- Telepítse, tervezze, karbantartsa és működtesse a Mem SQL
- Optimalizálja a sémákat a Mem SQL
- Javítsa a lekérdezéseket a Mem SQL
- Benchmark teljesítmény a Mem SQL
- A Mem SQL használatával valós idejű adatalapú alkalmazásokat készíthet

Közönség

- Fejlesztők
- A rendszergazdák
- Működési mérnökök

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
28 hours
Overview
A Hadoop egy népszerű nagy adatfeldolgozási keretrendszer A Python egy magas szintű programozási nyelv, amely híres a világos szintaxisáról és a kódolvasásról Ebben az oktatott, élő edzésben a résztvevők megtanulják használni a Hadoop-ot, a MapReduce-ot, a Pig-ot és a Sparkot a Python használatával, miközben számos példát követnek és használnak eseteket A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Ismerje meg a Hadoop, a MapReduce, a Pig és a Spark mögötti alapvető fogalmakat Használja a Pythonot Hadoop elosztott fájlrendszerrel (HDFS), MapReduce-del, Sertéssel és Spark-dal A Snakebite használatával programozhatja a HDFS Pythonon belüli elérését Használja a mrjobbot a MapReduce feladatok Pythonba írásához Írjon Spark programokat Python-val A disznó funkcionalitásának bővítése Python UDF-ek segítségével A MapReduce feladatok és a sertésszkriptek kezelése Luigi segítségével Közönség Fejlesztők Informatikai szakemberek A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
21 hours
Overview
Python magas szintű programozási nyelv, amely tiszta szintaxisáról és kódolvashatóságáról híres. A Spark egy adatfeldolgozó motor, amelyet a nagy adatok lekérdezéséhez, elemzéséhez és átalakításához használnak. PySpark lehetővé teszi a felhasználók számára a Spark és a Python .

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell együtt használni a Python és a Spark-ot a nagy adatok elemzésére, miközben gyakorlati gyakorlatokon dolgoznak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Tanulja meg, hogyan kell a Sparkot használni a Python segítségével a Big Data elemzéséhez.
- Dolgozzon olyan gyakorlatokon, amelyek utánozzák a valós körülményeket.
- Használjon különféle eszközöket és technikákat a nagy adatok elemzéséhez a PySpark segítségével.

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
35 hours
Overview
A technológiák előrehaladása és az egyre növekvő számú információ átalakítja a bűnüldözés végrehajtását Azok a kihívások, amiket a Big Data jelent, közel annyira ijesztőek, mint a Big Data ígérete Az adatok hatékony tárolása ezen kihívások egyike; ténylegesen elemezve ez egy másik Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők meg fogják tanulni a gondolkodásmódot, amellyel megközelíthetik a Big Data technológiákat, megvizsgálhatják a meglévő folyamatokra és politikákra gyakorolt ​​hatásukat, és végrehajtják ezeket a technológiákat a bűncselekmények azonosítása és a bűnözés megelőzése céljából A bűnüldöző szervek világszerte végzett esettanulmányait megvizsgálják, hogy betekintést nyerjenek az örökbefogadási megközelítésekhez, kihívásokhoz és eredményekhez A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Kombinálja a Big Data technológiát a hagyományos adatgyűjtési folyamatokkal, hogy összefoglalja a történetet egy vizsgálat során Nagyméretű adattárolási és feldolgozási megoldásokat valósít meg az adatok elemzéséhez Készítsen javaslatot a legmegfelelőbb eszközök és folyamatok elfogadására, amelyek lehetővé teszik a bűnügyi nyomozás datalizált megközelítését Közönség Műszaki háttérrel rendelkező bűnüldöző szakemberek A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
14 hours
Overview
A szabályozók megfelelőségének kielégítése érdekében a CSP-k ( Communication szolgáltatók) igénybe vehetik a Big Data Analytics szolgáltatást, amelyek nemcsak segítenek számukra a megfelelés teljesítésében, hanem ugyanazon projekt keretein belül növelik az ügyfelek elégedettségét, és így csökkentik az igénybevételt. Valójában, mivel a megfelelés a szerződéshez kötött szolgáltatás minőségéhez kapcsolódik, a megfelelés teljesítésére irányuló minden kezdeményezés javítja a CSP „versenyképességét”. Ezért fontos, hogy a szabályozók képesek legyenek tanácsot adni / irányítani a CSP-k Big Data elemzési gyakorlatának sorozatát, amely a szabályozók és a CSP között kölcsönös előnyökkel jár.

A tanfolyam 8 modulból áll (4 az 1. napon és 4 a 2. napon)
28 hours
Overview
,
21 hours
Overview
A prediktív analitika az adatelemzés használatának folyamata a jövőre vonatkozó előrejelzések készítése céljából Ez a folyamat adatbányászattal, statisztikával és gépi tanulási technikákkal együtt adatokat használ fel a jövőbeli események előrejelzésére szolgáló prediktív modell létrehozására Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan használják a Matlabot prediktív modellek készítéséhez és nagymintás adatkészletekhez való alkalmazására, hogy előrejelezzék a jövőbeli eseményeket az adatok alapján A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Prediktív modellek létrehozása történelmi és tranzakciós adatok mintáinak elemzésére Használja a prediktív modellezést a kockázatok és lehetőségek azonosítása érdekében Készítsen matematikai modelleket, amelyek rögzítik a fontos tendenciákat Az eszközök és az üzleti rendszerek adatainak felhasználásával csökkentheti a hulladékot, időt takaríthat meg, vagy csökkentheti a költségeket Közönség Fejlesztők mérnökök Domain szakértők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
21 hours
Overview
Apache NiFi ( Apache NiFi ) egy valós idejű integrált adat logisztikai és egyszerű eseményfeldolgozó platform, amely lehetővé teszi az adatok mozgatását, követését és automatizálását a rendszerek között. Az áramlás-alapú programozással készült, és web-alapú felhasználói felületet biztosít az adatfolyamok valós időben történő kezeléséhez.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen (helyszíni vagy távoli) a résztvevők megtanulják, hogyan telepíthető és kezelhető az Apache NiFi egy élő laboratóriumi környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Telepítse és konfigurálja az Apachi NiFi-t.
- Adatok forrása, átalakítása és kezelése eltérő, elosztott adatforrásokból, ideértve az adatbázisokat és a nagy adatlakokat is.
- Automatizálja az adatfolyamokat.
- Engedélyezze a streaming elemzést.
- Különböző megközelítéseket alkalmaz az adatok begyűjtésére.
- A Big Data átvitele az üzleti betekintésbe.

A tantárgy formátuma

- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
7 hours
Overview
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják a MapR Stream Architecture alapvető fogalmait, miközben valós idejű streaming alkalmazást fejlesztenek ki.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek létrehozni termelői és fogyasztói alkalmazásokat a valós idejű adatfolyam-feldolgozáshoz.

Közönség

- Fejlesztők
- A rendszergazdák

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

jegyzet

- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
14 hours
Overview
Az Apache SolrCloud egy elosztott adatfeldolgozó motor, amely megkönnyíti az elosztott hálózaton található fájlok keresését és indexelését Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan hozzanak létre egy SolrCloud példányt az Amazon AWS-en A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Megérteni a SolCloud jellemzőit és hogyan hasonlíthatók össze a hagyományos masterslave klaszterekkel Egy SolCloud központosított fürt konfigurálása Olyan folyamatok automatizálása, mint a széllel való kommunikáció, dokumentumok hozzáadásával a kártyákhoz stb Használja a Zookeeper-t SolrCloud-val együtt a folyamatok automatizálása érdekében Használja a felületet a hibajelentés kezeléséhez Töltsön be egy SolrCloud telepítést Állítsa be a SolrCloud-ot a folyamatos feldolgozáshoz és a hibakereséshez Közönség Solr fejlesztők Projektmenedzserek Rendszergazdák Kereső elemzők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
28 hours
Overview
Az adatvágás modellezés egy olyan adatbázis-modellezési technika, amely hosszú távú, több forrásból származó adatok tárolását biztosítja Az adatbolt a tények egy változatát tárolja, vagy "az összes adatot, egész idő alatt" A rugalmas, méretezhető, konzisztens és alkalmazkodó formatervezés a 3 normál forma (3NF) és a csillagséma legfontosabb szempontjait tartalmazza Ebben az oktatott, élő edzésben a résztvevők megtudják, hogyan kell egy Data Vaultot létrehozni A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Ismerje meg a Data Vault 20 mögötti architektúrát és tervezési koncepciókat, valamint a Big Data, a NoSQL és az AI együttműködését Adatbegyűjtési technikák használata az adatraktárban végzett adatok ellenőrzése, nyomon követése és ellenőrzése céljából Egységes és megismételhető ETL (Extract, Transform, Load) folyamat kifejlesztése Nagyon skálázható és megismételhető raktárak kiépítése és telepítése Közönség Adatmodellezők Adattárolási szakember Üzleti intelligencia szakemberek Adatmérnökök Adatbázis-adminisztrátorok A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
14 hours
Overview
A Datameer a Hadoopra épülő üzleti intelligencia és elemzési platform Ez lehetővé teszi a végfelhasználók számára, hogy könnyedén hozzáférjenek, feltárhassanak és korrelálhassanak nagy méretű, strukturált, félig strukturált és strukturálatlan adatokat Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják használni a Datameert, hogy leküzdjék a Hadoop meredek tanulási görbéjét, miközben átmegyek egy sor nagy adatforrás létrehozásán és elemzésén A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Hozzon létre, gondoskodjon és interaktíven vizsgálja meg a vállalati adatok tóját Hozzáférés az üzleti intelligencia adattárházakhoz, tranzakciós adatbázisokhoz és más analitikus üzletekhez Használjon táblázatos felhasználói felületet a végfelhasználói adatfeldolgozó csővezetékek tervezéséhez Az előre telepített funkciók elérése komplex adatkapcsolatok feltérképezéséhez Használja a draganddrop varázslókat az adatok megjelenítéséhez és az irányítópultok létrehozásához A lekérdezési eredmények elemzéséhez táblázatokat, diagramokat, grafikonokat és térképeket használjon Közönség Adatelemzők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
14 hours
Overview
A Tigon egy nyílt forráskódú, valós idejű, lowlatency, highthroughput, natív YARN streamfolyam keretrendszer, amely a HDFS és a HBase tetején ül a kitartásért A Tigon alkalmazások olyan eseteket használnak fel, mint például a hálózati behatolás felderítése és elemzés, a közösségi médiapiaci elemzés, a helyelemzés és a felhasználók számára valós idejű ajánlások Ez az oktatott, élő képzés bemutatja a Tigon megközelítését a valós idejű és a tételes feldolgozáshoz, miközben a résztvevők egy mintaalkalmazáson keresztül járnak A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Készítsen erőteljes adatfeldolgozó alkalmazásokat nagy mennyiségű adat kezelésére Folyamatáramforrások, például a Twitter és a Webszerver naplók Használja a Tigont a folyamok gyors összekapcsolásához, szűréséhez és aggregálásához Közönség Fejlesztők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
14 hours
Overview
,
14 hours
Overview
Vespa egy nyílt forráskódú nagy adatfeldolgozó és kiszolgáló motor, amelyet a Yahoo hoz létre Felhasználja a felhasználói lekérdezéseket, ajánlásokat tesz közzé, és személyre szabott tartalmakat és reklámokat nyújt valós időben Ez az oktatott, élő képzés bemutatja a nagyméretű adatok kiszolgálására vonatkozó kihívásokat, és a résztvevőket olyan alkalmazás létrehozásával hozza létre, amely képes a felhasználó kéréseire adott válaszok kiszámolására, a nagyméretű adatkészletek felett valós időben A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: A Vespa használatával gyorsan kiszámíthatja az adatokat (tárolja, keresheti, rendezi, rendszerezi) a kiszolgálás ideje alatt, amíg a felhasználó vár A Vespa megvalósítása a meglévő alkalmazásokban, szolgáltatáskereséssel, ajánlásokkal és személyre szabással Integrálja és telepítse a Vespát meglévő nagy adatrendszereivel, mint például a Hadoop és a Storm Közönség Fejlesztők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
21 hours
Overview
Az Apache Apex egy YARNnative platform, amely egységesíti az adatfolyamokat és a tételek feldolgozását A nagy adatinformációt olyan méretezhető, teljesítményű, hibatűrő, állapotos, biztonságos, elosztott és könnyen működőképes módszerekkel dolgozza fel Ez az oktatott, élő képzés bemutatja az Apache Apex egységes stream feldolgozási architektúráját, és a résztvevőket egy megosztott alkalmazás létrehozásával hozza létre az Apex a Hadoop használatával A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Ismertesse az adatfeldolgozó csővezeték fogalmakat, például a források és mosdók csatlakozóit, a közös adatátalakításokat stb Építsen, skálázzon és optimalizálja az Apex alkalmazást A valós idejű adatfolyamokat megbízhatóan és minimális késleltetéssel valósítja meg Használja az Apex Core és az Apex Malhar könyvtárat a gyors alkalmazásfejlesztés érdekében Használja az Apex API-t a meglévő Java kód megírásához és újrafelhasználásához Integrálja az Apex-et más alkalmazásokba feldolgozó motorként Tune, teszt és skála Apex alkalmazások Közönség Fejlesztők Vállalati építészek A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
7 hours
Overview
Alluxio egy nyílt forráskódú, elosztott tárolórendszer, amely egyesíti az eltérő tárolórendszereket, és lehetővé teszi az alkalmazások számára, hogy az adatokkal memóriasebességgel lépjenek kapcsolatba. Olyan cégek használják, mint az Intel, a Baidu és az Alibaba.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet az Alluxio t felhasználni a különféle számítási keretrendszerek áthidalására a tárolórendszerekkel, és hatékonyan kezelni a Alluxio méretű adatokat az Alluxio alkalmazásának létrehozása során.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Készítsen egy alkalmazást az Alluxio
- Csatlakoztasson nagy adatrendszereket és alkalmazásokat, miközben megőriz egy névteret
- Hatékonyan nyerje ki az értékeket a nagy adatokból bármilyen tárolási formátumban
- Javítsa a munkaterhelést
- Telepítse és kezelje az Alluxio önálló vagy fürtözött Alluxio

Közönség

- Adattudós
- Fejlesztő
- Rendszergazda

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
28 hours
Overview
Apache flink egy nyílt forráskódú keretrendszer skálázható Stream és kötegelt adatfeldolgozás.

Ez oktató által vezetett, él képzés bemutat a elvek és megközelítés hátsórész elosztott patak és egy tétel adat feldolgozás, és séta résztvevő átmenő a teremtés-ból egy valóságos-idő, adat folyó alkalmazás-ban gyorsan flink.

végére ez a képzés, a résztvevők képesek lesznek:

- a környezet létrehozása az adatelemzési alkalmazások fejlesztéséhez.
- csomag, végrehajtás, és a monitor flink-alapú, hibatűrő, adatfolyam-alkalmazások.
- kezelése sokszínű workloads.
- végezze el a fejlett Analitika flink ML.
- egy többcsomópontos flink csoport létrehozása.
- mér és jobbá tenni előadás.
- kiegészít flink-val különböző nagy adat rendszereket.
- összehasonlítása flink képességeit azokkal a többi nagy adatfeldolgozási keretek.

formátuma a kurzus

- rész előadás, részben vita, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
14 hours
Overview
Az AI az intelligens rendszerek megépítésére szolgáló technológiák gyűjteménye, amelyek képesek megérteni az adatokat és az adatokat körülvevő tevékenységeket az "intelligens döntések" meghozatalához. A távközlési szolgáltatók számára az AI-t használó építési alkalmazások és szolgáltatások nyithatják az utat a jobb működéshez és a szervizeléshez olyan területeken, mint a karbantartás és a hálózat optimalizálása.

Ebben a kurzusban megvizsgáljuk az AI-t alkotó különféle technológiákat és az azok használatához szükséges készségeket. A tanfolyam során megvizsgáljuk az AI speciális alkalmazásait a távközlési iparban.

Közönség

- Hálózati mérnökök
- Hálózati üzemeltetési személyzet
- Távközlési műszaki vezetők

A tantárgy formátuma

- Rész előadás, rész vita, gyakorlati gyakorlatok
7 hours
Overview
Az Apache Drill egy schemafree, elosztott, inmemória oszlopos SQL lekérdező motor Hadoop, NoSQL és egyéb Cloud és fájl tároló rendszerekhez Az Apache Drill hatalma abban rejlik, hogy egyetlen lekérdezéssel több adattárból származó adatot is összekapcsolhat Az Apache Drill számos NoSQL adatbázis és fájlrendszer, köztük a HBase, a MongoDB, a MapRDB, a HDFS, a MapRFS, az Amazon S3, az Azure Blob Storage, a Google Cloud Storage, a Swift, a NAS és a helyi fájlok támogatását támogatja Az Apache Drill a Google Dremel rendszerének nyílt forráskódú változata, amely a Google BigQuery nevű infrastrukturális szolgáltatásként érhető el Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan optimalizálják és ellenőrizzék az Apache Drill-et, hogy a lekérdezések teljesítményét javítsák a nagyon nagy adatkészleteken A kurzus az Apache Drill és más interaktív adatelemző eszközök architektúrájának áttekintése és összehasonlítása A résztvevők ezután lépnek át egy sor interaktív, handson gyakorlati munkameneten, amelyek tartalmazzák a telepítés, konfiguráció, teljesítményértékelés, lekérdezés optimalizálás, adatmegosztás és az Apache Drill példány hibakeresését egy élő labor környezetben A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Az Apache Drill telepítése és konfigurálása Ismerje meg az Apache Drill architektúráját és funkcióit Megérteni, hogy az Apache fúrók hogyan fogadják és futtatják a lekérdezéseket Optimalizálja a fúrási lekérdezéseket az elosztott SQL-végrehajtáshoz Debug Apache Drill Közönség Fejlesztők Rendszergazdák Adatelemzők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat Megjegyzések Ha erre a kurzusra személyre szabott képzést szeretne kérni, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot .
14 hours
Overview
Apache Arrow nyílt forráskódú, memórián belüli adatfeldolgozási keret. Gyakran más adattudományi eszközökkel együtt használják különféle adattárakhoz való hozzáféréshez elemzés céljából. Jól integrálódik más technológiákkal, mint például a GPU adatbázisok, gépi tanulási könyvtárak és eszközök, végrehajtó motorok és az adatok megjelenítésének keretei.

A helyszíni oktatók által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet az Apache Arrow t különféle Data Science keretekkel integrálni, hogy eltérő adatforrásokból érhessenek el adatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Telepítse és konfigurálja az Apache Arrow elosztott fürtözött környezetben
- Az Apache Arrow segítségével különféle adatforrásokból érheti el az adatokat
- Az Apache Arrow segítségével megkerülheti az összetett ETL csővezetékek építésének és karbantartásának szükségességét
- Elemezze az adatokat különálló adatforrások között anélkül, hogy össze kellene foglalnia azokat egy központi adattárba

Közönség

- Adattudósok
- Adatmérnökök

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

jegyzet

- Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
7 hours
Overview
Ez az oktató által irányított, élő (helyszíni vagy távoli) képzés olyan műszaki személyeknek szól, akik meg akarják tanulni, hogyan kell végrehajtani a gépi tanulási stratégiát, miközben maximalizálják a nagy adatok felhasználását.

A képzés végére a résztvevők:

- Megérteni a gépi tanulás fejlődését és trendeit.
- Tudja, hogy a gépi tanulást hogyan használják a különböző iparágakban.
- Ismerkedjen meg a szervezeten belüli gépi tanulás megvalósításához rendelkezésre álló eszközökkel, készségekkel és szolgáltatásokkal.
- Tudja meg, hogyan lehet a gépi tanulást felhasználni az adatbányászat és az elemzés javítására.
- Tudja meg, mi az adatközép háttér és hogyan használják azt a vállalkozások.
- Tudja meg, hogy a nagy adatok és az intelligens alkalmazások milyen szerepet játszanak az iparágakban.

A tantárgy formátuma

- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszélést szervezzen.
14 hours
Overview
Teradata is a popular Relational Database Management System for building large scale data warehousing applications. Teradata achieves this by way of parallelism.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at application developers and engineers who wish to master more sophisticated usages of the Teradata database.

By the end of this training, participants will be able to:

- Manage Teradata space.
- Protect and distribute data in Teradata.
- Read Explain Plan.
- Improve SQL proficiency.
- Use main utilities of Teradata.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
35 hours
Overview
KNIME is a free and open-source data analytics, reporting and integration platform. KNIME integrates various components for machine learning and data mining through its modular data pipelining concept. A graphical user interface and use of JDBC allows assembly of nodes blending different data sources, including preprocessing (ETL: Extraction, Transformation, Loading), for modeling, data analysis and visualization without, or with only minimal, programming. To some extent as advanced analytics tool KNIME can be considered as a SAS alternative.

Since 2006, KNIME has been used in pharmaceutical research, it also used in other areas like CRM customer data analysis, business intelligence and financial data analysis.
21 hours
Overview
Pivotal Greenplum is a Massively Parallel Processing (MPP) Data Warehouse platform based on PostgreSQL.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to set up a multi-node Greenplum database.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure Pivotal Greenplum.
- Model data in accordance to current needs and future expansion plans.
- Carry out different techniques for distributing data across multiple nodes.
- Improve database performance through tuning.
- Monitor and troubleshoot a Greenplum database.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Weekend Big Data courses, Evening Big Data training, Big Data boot camp, Big Data instructor-led, Weekend Big Data training, Evening Big Data courses, Big Data coaching, Big Data instructor, Big Data trainer, Big Data training courses, Big Data classes, Big Data on-site, Big Data private courses, Big Data one on one training

Course Discounts

Hírlevél kedvezmény

Tiszteletben tartjuk adatai bizalmas jellegét. A NobleProg soha nem továbbítja e-mail címét harmadik személyeknek.
Hírlevelünkről bármikor leiratkozhat.

Kiemelt ügyfeleink

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Hungary!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Hungary
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!