
A helyi, oktató által vezetett élő Apache Hadoop tanfolyamok interaktív gyakorlati gyakorlattal demonstrálják a Hadoop ökoszisztéma alapvető elemeit, és azt, hogy ezekkel a technológiákkal hogyan lehet nagyszabású problémák megoldására használni. A Hadoop-képzés "on-site 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
Vélemények
Nagyon kézenfekvő volt, félidőn át töltöttük a dolgokat a Felhő / Keménytáblban, különböző parancsokat futtattunk, ellenőrztük a rendszert és így tovább. Az extra anyagok (könyvek, weboldalak stb.) Valóban nagyra értékelték, tovább kell tanulnunk. A létesítmények meglehetősen szórakoztatóak voltak, és nagyon praktikusak voltak, a klaszter beállítása a semmiből valóban jó volt.
Ericsson
Kurzus: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Sok gyakorló gyakorlatok.
Ericsson
Kurzus: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Ambari menedzsment eszköz. Képesség a Hadoop gyakorlati tapasztalatainak megvitatására a telekommunikációtól eltérő egyéb üzleti ügyekből.
Ericsson
Kurzus: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Az a tény, hogy az összes adat és szoftver már készen áll egy már elkészített VM-re, amelyet a tréner külső lemezekből készített.
vyzVoice
Kurzus: Hadoop for Developers and Administrators
Machine Translated
Leginkább a valódi élő példát adta a tréner.
Simon Hahn
Kurzus: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Igazán élveztem a Trainer nagy kompetenciáit.
Grzegorz Gorski
Kurzus: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Igazán élveztem a sok gyakorlati foglalkozást.
Jacek Pieczątka
Kurzus: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Nagyon tetszett az interaktív tanulási mód.
Luigi Loiacono
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Nagyon gyakorlati képzés volt, tetszett a gyakorlati gyakorlatok.
Proximus
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
A jó áttekintés, a jó egyensúly az elmélet és a gyakorlatok között volt előnyös.
Proximus
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Élveztem a dinamikus interakciót és a "gyakorlati" témát, köszönhetően a virtuális gépnek, nagyon stimuláló !.
Philippe Job
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
A tréner kompetenciáját és ismereteit kihasználtam.
Jonathan Puvilland
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
A tréner fantasztikus volt és nagyon ismerte a dolgát. Sokat tanultam a korábban nem ismert szoftverről, ami sokat segít a munkámban !.
Steve McPhail - Alberta Health Services - Information Technology
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
A magas szintű elvek a Hive, HDFS ...
Geert Suys - Proximus Group
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
A kezem. A mix gyakorlat / theroy
Proximus Group
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
A Fulvio képes volt megérteni cégeink üzleti helyzetét, és szinte azonnal képes volt összekapcsolódni a kurzus anyagával.
Samuel Peeters - Proximus Group
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Azt hittem, egy nagy munka a szabás a tapasztalat, hogy a közönség. Ez az osztály a legtöbb célja, hogy fedezze az adatok elemzését HIVE, de én és az én munkatársa csinálnak HIVE adminisztráció nem valódi adatok Analitika felelősséget.
ian reif - Franchise Tax Board
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
A VM én szeretett nagyon sok A tanár nagyon tájékozott volt a témával kapcsolatban, valamint más témákban, nagyon kedves és barátságos volt. Tetszett a létesítmény Dubaiban.
Safar Alqahtani - Elm Information Security
Kurzus: Big Data Analytics in Health
Machine Translated
Edzési témák és a tréner szerepvállalása
Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Kurzus: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Kapcsolattartás a képzésen részt vevő emberekkel.
Andrzej Szewczuk - Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Kurzus: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
gyakorlati dolgok, az elméletet is szolgálja az Ajay
Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.
Kurzus: Hadoop Administration on MapR
Machine Translated
Feladatok
Capgemini Polska Sp. z o.o.
Kurzus: Hadoop Administration on MapR
Machine Translated
gyakorlatok hasznossága
Algomine sp.z.o.o sp.k.
Kurzus: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Jónak, nagyon informatívnak találtam a tréninget, de 4 vagy 5 nap alatt elterjedt volna, ami lehetővé tette számunkra, hogy több részletet tudjunk megvizsgálni a különböző szempontokról.
Veterans Affairs Canada
Kurzus: Hadoop Administration
Machine Translated
Nagyon élveztem a képzést. Anton sok tudással rendelkezik, és a szükséges elméletet nagyon hozzáférhető módon fogalmazta meg. Nagyszerű, hogy a képzés sok érdekes gyakorlat volt, tehát a technológiával már a kezdetektől fogva kapcsolatba kerültünk.
Szymon Dybczak - Algomine sp.z.o.o sp.k.
Kurzus: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Megállapítottam, hogy ez a kurzus nagyszerű áttekintést nyújt, és gyorsan megérintett néhány olyan területet, amelyre még nem is gondoltam.
Veterans Affairs Canada
Kurzus: Hadoop Administration
Machine Translated
Nagyon tetszett a klaszterrel végzett munkagyakorlatok, hogy megnézhessük a csomópontok teljesítményét a klaszterben és a kibővített funkcionalitást.
CACI Ltd
Kurzus: Apache NiFi for Developers
Machine Translated
Ajay nagyon tapasztalt tanácsadó volt, és képes volt válaszolni minden kérdésre, sőt még javaslatokat tett a bevált gyakorlatokkal kapcsolatban a jelenlegi projektünkben.
CACI Ltd
Kurzus: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
Gyakorlati rész. A feladatokat jól választották ki a megvitatott kérdésekre.
Rossmann SDP
Kurzus: HBase for Developers
Machine Translated
Apache Hadoop Subcategories
Hadoop Course Outlines
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) olyan fejlesztőknek szól, akik szeretnék használni és integrálni a Spark-t, Hadoop, és Python a nagy és összetett adatkészletek feldolgozására, elemzésére és átalakítására.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Hozzon létre a szükséges környezetet a nagy adatok feldolgozásának megkezdéséhez a Spark, Hadoop, és Python segítségével. Ismerje meg a tulajdonságokat, a központi összetevőket és az építészet a Spark és Hadoop. Ismerje meg, hogyan kell integrálni a Spark, Hadoop, és Python a nagy adatfeldolgozás. Fedezze fel az eszközöket a Spark ökoszisztémában (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka és Flume). Hozzon létre együttműködő szűrő ajánlás rendszerek hasonló Netflix, YouTube, Amazon, Spotify, és Google. Használja az Apache Mahout-ot a gépi tanulási algoritmusok méretezéséhez.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Course goal:
Getting knowledge regarding Hadoop cluster administration
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.
This course is intended to demystify big data/hadoop technology and to show it is not difficult to understand.
Közönség : fejlesztők
Időtartam: három nap
Formátum: előadások (50%) és gyakorlati laborok (50%).
We will walk a developer through HBase architecture and data modelling and application development on HBase. It will also discuss using MapReduce with HBase, and some administration topics, related to performance optimization. The course is very hands-on with lots of lab exercises.
Duration : 3 days
Audience : Developers & Administrators
„… Az anyagok nagyon jól felkészültek és alaposan lefedtek. A Lab nagyon hasznos és jól szervezett volt ”
- Andrew Nguyen, a fő integrációs DW mérnök, a Microsoft Online Advertising
Közönség
Hadoop rendszergazdák
Formátum
Előadások és gyakorlati laboratóriumok, közelítő egyensúly 60% előadások, 40% laboratóriumok.
Audience
Business Analysts
Duration
three days
Format
Lectures and hands on labs.
- Developers
Format of the Course
- Lectures, hands-on practice, small tests along the way to gauge understanding
A kurzus fókuszában az adatok kezelése és átalakítása áll.
A Hadoop ökoszisztéma eszközei között ez a kurzus magában foglalja a Pig és a Hive is, amelyeket mindkettőt erősen használnak az adatok átalakításához és a manipulációhoz.
Ez a képzés a teljesítménymutatókkal és a teljesítmény optimalizálásával is foglalkozik.
A kurzus teljes egészében elkészült, és az elméleti szempontok bemutatásával elválasztva van.
Audience
- Project Managers wishing to implement Hadoop into their existing development or IT infrastructure
- Project Managers needing to communicate with cross-functional teams that include big data engineers, data scientists and business analysts
Ez az oktató által vezetett, élő képzés bemutatja az üzenetküldő rendszerek és az elosztott adatfolyam-feldolgozás mögött meghúzódó alapelveket, miközben a résztvevőket egy minta Samza-alapú projekt létrehozásával és a feladat végrehajtásával járja el.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A Samza segítségével egyszerűsítheti az üzenetek előállításához és fogyasztásához szükséges kódot.
- Válasszuk szét az üzenetek kezelését egy alkalmazásról.
- Használja a Samzát a valósidejű aszinkron számítás megvalósításához.
- Használjon adatfeldolgozást, hogy magasabb absztrakciót biztosítson az üzenetküldő rendszerek felett.
Közönség
- Fejlesztők
A tantárgy formátuma
- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan kell használni Alluxio különböző számítási kereteket tároló rendszerekkel és hatékonyan kezelni a multi-petabyte méretű adatokat, miközben egy alkalmazás létrehozásán keresztül lépnek Alluxio.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Fejleszteni egy alkalmazást Alluxio A nagy adatrendszerek és alkalmazások összekapcsolása egy névtér megőrzésével Hatékonyan kivonja az értékeket a nagy adatokból bármely tárolási formátumban A munkaerő teljesítményének javítása Elhelyezése és kezelése Alluxio önálló vagy csoportosított
közönség
adat tudós Fejlesztő rendszer adminisztrátor
A kurzus formázása
Részes előadások, részes viták, gyakorlatok és nehéz gyakorlatok
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.
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.
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan kell dolgozni Hadoop, MapReduce, Pig, és Spark használatával Python, miközben több példa és használati esetek.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Ismerje meg az alapvető fogalmakat Hadoop, MapReduce, Pig, és Spark Használja Python Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, Pig, és Spark Használja a Snakebite-t, hogy programozottan hozzáférjen a HDFS-hez Python Használja a mrjobot a MapReduce munkák írásához Python Írja meg a Spark programokat Python Kiterjeszti a sertés funkcionalitását Python UDF-k használatával Menedzsment MapReduce munkák és Pig scripts használatával Luigi
közönség
Fejlesztők IT szakemberek
A kurzus formázása
Részes előadások, részes viták, gyakorlatok és nehéz gyakorlatok
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet az Sqoop segítségével adatokat importálni a hagyományos relációs adatbázisból a Hadoop tárolójába, például HDFS vagy Hive és fordítva.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és konfigurálja az Sqoop szoftvert
- Adatok importálása a My SQL a HDFS-hez és a Hive
- Adatok importálása a HDFS-ből és a Hive a My SQL
Közönség
- Rendszergazdák
- 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.
Az egészségügyi ágazat hatalmas mennyiségű komplex, heterogén orvosi és klinikai adatot tartalmaz. A nagy adatelemzés alkalmazása az egészségügyi adatokra hatalmas potenciállal jár ahhoz, hogy betekintést szerezzen az egészségügyi ellátás javításában. Ezen adatkészletek hatalmassága azonban nagy kihívást jelent az elemzésekben és a klinikai környezetben történő gyakorlati alkalmazásokban.
Ebben az oktató által vezetett, élő (távoli) képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan végezzen nagy adatelemzést az egészségben, miközben gyakorlati élő laboratóriumi gyakorlatokat végeznek.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és konfigurálja a nagy adatelemző eszközöket, például a Hadoop MapReduce és a Spark
- Megérteni az orvosi adatok jellemzőit
- Nagyméretű technikák alkalmazása az orvosi adatok kezelésére
- Tanulmányozza a nagy adatrendszereket és algoritmusokat az egészségügyi alkalmazások összefüggésében
Közönség
- Fejlesztők
- Adattudósok
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.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) olyan rendszergazdákra irányul, akik szeretnék megtanulni, hogyan kell létrehozni, telepíteni és kezelni Hadoop csoportokat szervezetükön belül.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Az Apache telepítése és konfigurálása Hadoop. Ismerje meg a Hadoop ökoszisztéma négy fő összetevőjét: HDFS, MapReduce, YARN és Hadoop Common. Használja Hadoop Distributed File System (HDFS), hogy egy oszlopot több száz vagy több ezer csomópontra méretezzen. • Telepítse a HDFS-t, hogy tárolómotorként működjön az on-premise Spark telepítésekhez. A Spark beállítása az alternatív tárolási megoldásokhoz való hozzáféréshez, mint például az Amazon S3 és NoSQL adatbázis-rendszerekhez, mint például a Redis, Elasticsearch, a Couchbase, Aerospike, stb. Végezzen adminisztratív feladatokat, mint például az Apache Hadoop klaszter biztosítása, kezelése, nyomon követése és biztosítása.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
Impala lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy alacsony frekvenciájú kérelmeket bocsátanak ki az Hadoop Distributed File System és az Apache Hbase-ban tárolt adatokra, anélkül, hogy adatmozgásra vagy átalakításra lenne szükségük.
közönség
Ez a kurzus arra irányul, hogy az elemzők és az adattudósok elemzést végezzenek az Hadoop eszközökben tárolt adatokról.
Ezután a képviselők képesek lesznek
Jelentős információkat kivonunk az Hadoop csoportokból Impala. Írjon konkrét programokat, hogy megkönnyítse Business Intelligence a Impala SQL Dialect. A probléma megoldása Impala.
Ebben az oktató által vezetett élő képzésen a résztvevők megtanulják az Ambari által biztosított menedzsment eszközöket és gyakorlatokat a Hadoop klaszterek sikeres kezeléséhez.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Állítson be egy élő Big Data fürtöt az Ambari használatával
- Alkalmazza az Ambari speciális szolgáltatásait és funkcióit különböző felhasználási esetekre
- Zökkenőmentesen adjon hozzá és távolítson el csomópontokat, ha szükséges
- Javítsa a Hadoop fürt teljesítményét hangolás és csípés révén
Közönség
- DevOps
- Rendszergazdák
- DBA
- Hadoop tesztelési szakemberek
A tantárgy formátuma
- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
Ez az oktató által irányított, élő (helyszíni vagy távoli) képzés bemutatja a Hortonworks Data Platform (HDP) és a résztvevőket a Spark + Hadoop megoldás telepítésével járja el.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Használja a Hortonworks alkalmazást a Hadoop nagyméretű megbízható futtatásához.
- Egyesítse a Hadoop biztonsági, irányítási és működési képességeit a Spark agilis elemző munkafolyamataival.
- A Hortonworks segítségével vizsgálhatja meg, érvényesítse, tanúsítsa és támogassa a Spark projekt minden egyes elemét.
- Különböző típusú adatok feldolgozása, ideértve a strukturált, nem strukturált, mozgásban lévő és nyugalmi állapotban lévő adatokat is.
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.
Last Updated: