Data Virtualization with Denodo Platform Kurzusok

To meet compliance of the regulators, CSPs (Communication service providers) can tap into Big Data Analytics which not only help them to meet compliance but within the scope of same project they can increase customer satisfaction and thus reduce the churn. In fact since compliance is related to Quality of service tied to a contract, any initiative towards meeting the compliance, will improve the “competitive edge” of the CSPs. Therefore, it is important that Regulators should be able to advise/guide a set of Big Data analytic practice for CSPs that will be of mutual benefit between the regulators and CSPs.

The course consists of 8 modules (4 on day 1, and 4 on day 2)

A technológiák fejlődése és a növekvő információmennyiség számos iparágban, köztük a kormányzatban is megváltoztatja az üzletvitelt. GoAz állami adatgenerálás és a digitális archiválás aránya növekszik a mobileszközök és alkalmazások, az intelligens érzékelők és eszközök, a felhőalapú számítástechnikai megoldások és a polgároknak szánt portálok gyors növekedése miatt. A digitális információk bővülésével és összetettebbé válásával az információkezelés, feldolgozás, tárolás, biztonság és selejtezés is egyre összetettebbé válik. Az új rögzítési, keresési, felfedezési és elemzési eszközök segítségével a szervezetek betekintést nyerhetnek strukturálatlan adataikból. A kormányzati piac egy fordulóponthoz ért, felismerve, hogy az információ stratégiai eszköz, és a kormányzatnak meg kell védenie, ki kell használnia és elemeznie kell a strukturált és a strukturálatlan információkat is, hogy jobban szolgálja és megfeleljen a küldetés követelményeinek. Miközben a kormányzati vezetők arra törekednek, hogy adatvezérelt szervezeteket fejlesszenek ki, hogy sikeresen teljesítsék küldetésüket, lefektetik az alapot az események, személyek, folyamatok és információk közötti függőségek korrelációjához.

Nagy értékű kormányzati megoldások születnek a legrombolóbb technológiák halmazából:

Mobileszközök és alkalmazások Felhőszolgáltatások Társadalmi üzleti technológiák és hálózatépítés Big Data és elemzés

Az IDC előrejelzése szerint 2020-ra az IT-ipar eléri az 5 billió dollárt, ami körülbelül 1,7 billió dollárral nagyobb a jelenleginél, és az iparág növekedésének 80%-át ezek a 3. platformtechnológiák hajtják majd. Hosszú távon ezek a technológiák kulcsfontosságú eszközök lesznek a megnövekedett digitális információk összetettségének kezelésében. A Big Data az egyik intelligens iparági megoldás, és lehetővé teszi a kormányzat számára, hogy jobb döntéseket hozzon azáltal, hogy a nagy mennyiségű – kapcsolódó és független, strukturált és strukturálatlan – adatelemzés során feltárt minták alapján fellép.

De ezeknek a bravúroknak a megvalósítása sokkal többre van szükség, mint egyszerűen hatalmas mennyiségű adat felhalmozása. „E Big Data-mennyiségek értelmezéséhez olyan élvonalbeli eszközökre és technológiákra van szükség, amelyek képesek elemezni és hasznos ismereteket kinyerni a hatalmas és sokrétű információáramokból” – mondta Tom Kalil és Fen Zhao, a Fehér Ház Tudományos és Technológiai Politikai Hivatalának munkatársa az OSTP Blogon írt bejegyzésében.

A Fehér Ház tett egy lépést afelé, hogy segítsen az ügynökségeknek megtalálni ezeket a technológiákat, amikor 2012-ben létrehozta a Nemzeti Big Data Kutatási és Fejlesztési Kezdeményezést. A kezdeményezés több mint 200 millió dollárt tartalmazott a Big Data robbanásából és az ahhoz szükséges eszközökből. elemezze azt.

A Big Data által jelentett kihívások majdnem olyan ijesztőek, mint amennyire az ígérete biztató. Az adatok hatékony tárolása az egyik ilyen kihívás. Mint mindig, a költségvetések szűkösek, ezért az ügynökségeknek minimálisra kell csökkenteniük a tárhely megabájtonkénti árát, és könnyű hozzáférést kell biztosítaniuk az adatokhoz, hogy a felhasználók akkor kaphassák meg, amikor és ahogyan szükségük van rá. A hatalmas mennyiségű adat biztonsági mentése fokozza a kihívást.

Az adatok hatékony elemzése egy másik nagy kihívás. Sok ügynökség alkalmaz olyan kereskedelmi eszközöket, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy átvizsgálják az adatok hegyeit, és felfedezzék azokat a trendeket, amelyek elősegíthetik a hatékonyabb működést. (A MeriTalk legutóbbi tanulmánya szerint a szövetségi informatikai vezetők úgy gondolják, Big Data segíthet az ügynökségeknek több mint 500 milliárd dolláros megtakarításban, miközben teljesíti a küldetés céljait.).

Az egyedi fejlesztésű Big Data eszközök is lehetővé teszik az ügynökségek számára, hogy foglalkozzanak adataik elemzésével. Például az Oak Ridge National Laboratory Computational Data Analytics Group más ügynökségek számára is elérhetővé tette Piranha adatelemző rendszerét. A rendszer segített az orvoskutatóknak olyan kapcsolatot találni, amely figyelmeztetheti az orvosokat az aorta aneurizmáira, mielőtt azok fellépnének. A hétköznapibb feladatokhoz is használják, például az önéletrajzok áttanulmányozására, hogy összekapcsolják a jelölteket a munkaerő-felvételi vezetőkkel.

1. nap - magas szintű áttekintést nyújt az alapvető Big Data területéről. A modul szekciók sorozatára oszlik, amelyek mindegyikét gyakorlati gyakorlat kísérik.

2. nap - a Big Data környezetek elemzési gyakorlataival és eszközeivel kapcsolatos témaköröket vizsgálja. Nem kerül be a megvalósításba vagy programozási részletekbe, hanem a fogalom szintjén tartja a lefedettséget, és olyan témákra összpontosít, amelyek lehetővé teszik a résztvevők számára a Big Data megoldások által kínált közös elemzési funkciók és funkciók átfogó megértését.

3. nap - áttekintést ad a Big Data megoldás platform architektúrájához kapcsolódó alapvető és alapvető témakörökről. Magában foglalja a Big Data megoldások platformjának és az adatfeldolgozó platform összeszereléséhez szükséges architekturális lehetőségek fejlesztéséhez szükséges Big Data mechanizmusokat. Gyakori forgatókönyvek is bemutatásra kerülnek, hogy alapvető ismereteket kapjanak arról, hogyan használják általában a Big Data megoldást.

4. nap - a 3. napra építve a Big Data megoldás platform architektúrájához kapcsolódó fejlett témák feltárásával. Különösen a Big Data megoldás platformját alkotó különböző építészeti rétegeket ismertetik és tárgyalják, beleértve az adatforrásokat, az adatok bejutását, az adatok tárolását, az adatfeldolgozást és a biztonságot.

Az 5. nap számos olyan gyakorlattal és problémával foglalkozik, amelyek célja, hogy teszteljék a küldöttek azon képességét, hogy a 3. és 4. napra vonatkozó témaköröket tudják alkalmazni.

A technológiai fejlődés és a növekvő információmennyiség átalakítja a bűnüldözés végrehajtását. A kihívások, amelyeket a Big Data jelent, majdnem olyan félelmetes, mint a Big Data ígéretét. Az adatok hatékony tárolása az egyik ilyen kihívás; ez egy másik elemzés.

Ebben oktató által vezetett, az élő képzés, a résztvevők megtanulják a gondolkodásmód, amellyel megközelíteni Big Data technológiák azok hatásának értékelése a meglévő folyamatok és politikák, és alkalmazza ezeket a technológiákat azonosítása céljából bűncselekmények és a bűncselekmények megelőzésére. A világ minden részén működő rendészeti szervezetek esettanulmányait megvizsgálják, hogy betekintést nyerjenek elfogadási megközelítéseikbe, kihívásaiba és eredményeikbe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Kombinálja a Big Data technológiát a hagyományos adatgyűjtési folyamatokkal, hogy egy történetet összeállítson a nyomozás során
• Ipari nagy adattárolási és -feldolgozási megoldások végrehajtása az adatok elemzéséhez
• Készítsen elő javaslatot a bűnügyi nyomozás adatközpontú megközelítését lehetővé tevő legmegfelelőbb eszközök és folyamatok elfogadására

Közönség

• Rendészeti szakemberek műszaki háttérrel

A tantárgy formátuma

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

Big Data olyan kifejezés, amely nagy adathalmazok tárolására és feldolgozására szánt megoldásokra vonatkozik. A Go ogle által kifejlesztett Big Data megoldások más hasonló projekteket fejlesztettek ki és inspiráltak, amelyek közül sok nyílt forráskódú. Az R egy népszerű programozási nyelv a pénzügyi ágazatban.

Ha a hagyományos tárolási technológiák nem kezelik a tárolni kívánt adatmennyiséget, alternatívák vannak. Ez a kurzus megpróbálja irányítani a résztvevőket, hogy milyen lehetőségek állnak rendelkezésre a Big Data tárolására és elemzésére, és mi a saját előnye és hátránya.

Ez a kurzus többnyire a megoldások megvitatására és bemutatására összpontosít, bár a gyakorlati gyakorlatok igény szerint rendelkezésre állnak.

Azok a résztvevők, akik elvégzik ezt az oktató által vezetett, élő képzést Magyarország-ban, gyakorlati, valós ismereteket szereznek a Big Data-ról és a kapcsolódó technológiáról, módszertanról és eszközről.

A résztvevők gyakorlati gyakorlatokon keresztül lehetőséget kapnak arra, hogy ezt a tudást a gyakorlatba is átültessék. A csoportos interakció és az oktatói visszajelzések az óra fontos részét képezik.

A kurzus a Big Data elemi fogalmainak bemutatásával kezdődik, majd az adatelemzés végrehajtásához használt programozási nyelvek és módszertanok felé halad. Végül megvitatjuk azokat az eszközöket és infrastruktúrát, amelyek lehetővé teszik a Big Data tárolását, az elosztott feldolgozást és a Scalaképességet.

A kurzus a Data Scientist készségkészlet része (Domain: Data and Technology).

This classroom based training session will explore Big Data. Delegates will have computer based examples and case study exercises to undertake with relevant big data tools

Közönség

Ha megpróbálja megérteni az adatokból, amelyekhez hozzáférhet, vagy elemezni kívánja a net strukturált adatokat (például Twitter, Linked in, stb.), Ez a kurzus az Ön számára.

Leginkább a döntéshozóknak és azoknak az embereknek szól, akiknek ki kell választaniuk, hogy milyen adatokat érdemes gyűjteni és mit érdemes elemezni.

Nem a megoldást konfiguráló emberekre irányul.

Szállítási mód

A tanfolyam során a küldöttek többnyire nyílt forráskódú technológiákkal foglalkozó példákat mutatnak be.

A rövid előadásokat előadások és egyszerű gyakorlatok követik a résztvevők

Tartalom és szoftver

Minden használt szoftver frissül minden alkalommal, amikor a kurzust futtatják, így ellenőrizzük a legújabb verziókat.

Ez az adatgyűjtés, -formázás, -feldolgozás és -elemzés folyamatát foglalja magában, hogy elmagyarázza, hogyan automatizálható a döntéshozatali folyamat a gépi tanulással.

A nagy adat olyan adatkészletek, amelyek annyira terjedelmesek és összetettek, hogy a hagyományos adatfeldolgozó alkalmazásszoftverek nem megfelelőek ezek kezelésére. A nagy adat kihívások között szerepel az adatok rögzítése, az adatok tárolása, az adatok elemzése, a keresés, a megosztás, az átvitel, a megjelenítés, a lekérdezés, a frissítés és az adatvédelem.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a műszaki szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan valósítsák meg a gépi tanulási stratégiát, miközben maximalizálják a big data felhasználását.

A képzés végére a résztvevők:

• Ismerje meg a gépi tanulás fejlődését és trendjeit.
• Ismerje meg, hogyan használják a gépi tanulást a különböző iparágakban.
• Ismerkedjen meg a gépi tanulás szervezeten belüli megvalósításához rendelkezésre álló eszközökkel, készségekkel és szolgáltatásokkal.
• Ismerje meg, hogyan használható a gépi tanulás az adatbányászat és -elemzés javítására.
• Ismerje meg, mi az a középső adatátviteli háttérrendszer, és hogyan használják azt a vállalkozások.
• Ismerje meg a big data és az intelligens alkalmazások szerepét az iparágakban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a szoftvermérnököknek szól, akik a Sqoop-ot és a Flume-ot szeretnék használni nagy adatokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fogyasszon nagy adatokat a Sqoop és a Flume segítségével.
• Adatok feldolgozása több adatforrásból.
• Adatok áthelyezése relációs adatbázisokból HDFS-be és Hive-ba.
• Exportáljon adatokat a HDFS-ből egy relációs adatbázisba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a műszaki személyeknek szól, akik szeretnék telepíteni az Talend Open Studio for Big Data alkalmazást, hogy leegyszerűsítsék a Big Data olvasásának és feldolgozásának folyamatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja az Talend Open Studio for Big Data alkalmazást.
• Csatlakozzon olyan Big Data rendszerekhez, mint a Cloudera, a HortonWorks, a MapR, az Amazon EMR és az Apache.
• Ismerje meg és állítsa be az Open Studio big data összetevőit és csatlakozóit.
• Konfigurálja a paramétereket a MapReduce kód automatikus generálásához.
• Használja az Open Studio fogd és vidd felületét a Hadoop-feladatok futtatásához.
• Nagy adatfolyamok prototípusa.
• Automatizálja a big data integrációs projekteket.

Közönség:

A kurzus olyan informatikai szakemberek számára készült, akik megoldást keresnek a nagy adatállományok tárolására és feldolgozására elosztott rendszerkörnyezetben

Go :

Mély tudás a Hadoop klaszter adminisztrációról.