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
Ajánlások
★★★★★
★★★★★
Mit szerettél legjobban az edzésről ?: Minden eszközről részletes.
Amber Mehrotra - NIIT Limited
Kurzus: Hadoop Administration
Translated by
1. Első osztályú berendezések 2. Jó első bevezetés a Hadoop világához és a technológiákhoz Przemysł
Przemysław Ćwik
Kurzus: Hadoop Administration
Translated by
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
Translated by
Leginkább a valódi élő példát adta a tréner.
Simon Hahn
Kurzus: Administrator Training for Apache Hadoop
Translated by
Igazán élveztem a Trainer nagy kompetenciáit.
Grzegorz Gorski
Kurzus: Administrator Training for Apache Hadoop
Translated by
Igazán élveztem a sok gyakorlati foglalkozást.
Jacek Pieczątka
Kurzus: Administrator Training for Apache Hadoop
Translated by
Nagyon tetszett az interaktív tanulási mód.
Luigi Loiacono
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Translated by
Nagyon gyakorlati képzés volt, tetszett a gyakorlati gyakorlatok.
Proximus
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Translated by
A jó áttekintés, a jó egyensúly az elmélet és a gyakorlatok között volt előnyös.
Proximus
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Translated by
Élveztem a dinamikus interakciót és a "gyakorlati" témát, köszönhetően a virtuális gépnek, nagyon stimuláló !.
Philippe Job
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Translated by
A tréner kompetenciáját és ismereteit kihasználtam.
Jonathan Puvilland
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Translated by
A további javasolt témákat is lefedtük
German Alonso Durango Colmenares
Kurzus: Administrator Training for Apache Hadoop
Translated by
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
Translated by
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
Translated by
A magas szintű elvek a Hive, HDFS ...
Geert Suys - Proximus Group
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Translated by
A kezem. A mix gyakorlat / theroy
Proximus Group
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Translated by
A Fulvio képes volt felfogni cégeink üzleti ügyét, és csaknem azonnal tudott korrelálni a tananyaggal.
Samuel Peeters - Proximus Group
Kurzus: Data Analysis with Hive/HiveQL
Translated by
Sok gyakorló gyakorlatok.
Ericsson
Kurzus: Administrator Training for Apache Hadoop
Translated by
Ambari menedzsment eszköz. Képes megvitatni a gyakorlati Hadoop tapasztalatait más üzleti ügyekről, mint a távközlésről.
Ericsson
Kurzus: Administrator Training for Apache Hadoop
Translated by
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
Translated by
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
Translated by
Edzési témák és a tréner szerepvállalása
Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Kurzus: Apache NiFi for Administrators
Translated by
Kapcsolattartás a képzésen részt vevő emberekkel.
Andrzej Szewczuk - Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Az Alexio egy nyílt forráskódú virtuális elosztott tárolórendszer, amely egyesíti a különböző tárolási rendszereket, és lehetővé teszi az alkalmazások számára, hogy kölcsönhatásba lépjenek az adatok memória sebességével Ezt olyan vállalatok használják, mint az Intel, a Baidu és az Alibaba Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják használni az Alexio-t, hogy áthidalják a különböző számítási kereteket a tárolórendszerekkel és hatékonyan kezelhessék a többasztalos méretadatokat, miközben átmegyek egy alkalmazás létrehozásával az Alluxio-val A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Fejleszteni kell egy alkalmazást az Alluxio-val Nagy adatrendszerek és alkalmazások csatlakoztatása egy névtér megőrzése mellett Hatékony adat kivonása nagy adatokból bármilyen tároló formátumban Javítani kell a munkateher teljesítményét Telepítse és kezelje az Alluxio önálló vagy fürtözött Közönség Adatkutató Fejlesztő Rendszergazda A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
A Sqoop egy nyílt forráskódú szoftvereszköz az adatok Hadoop és relációs adatbázisok vagy nagyszámítógépek közötti átvitelére A relációs adatbázis-kezelő rendszer (RDBMS), például a MySQL vagy az Oracle vagy a mainframe adatait a Hadoop Distributed File System (HDFS) rendszerbe importálhatja Ezután az adatok átalakíthatók a Hadoop MapReduce-ban, majd újra exportálhatók RDBMS-be Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják használni a Sqoop-ot, hogy adatokat importáljanak egy hagyományos relációs adatbázisból a Hadoop tárolóba, például a HDFS-re vagy a Hive-ra és fordítva A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Az Sqoop telepítése és konfigurálása Adatok importálása a MySQL-ről a HDFS-re és a Hive-re Adatok importálása a HDFS és a Hive adatbázisból a MySQL-be Közönség Rendszergazdák Adatmérnökök A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat jegyzet Ha erre a kurzusra személyre szabott képzést szeretne kérni, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot .
Az Apache Samza egy nyílt forráskódú nearrealtime, aszinkron számítási keretfolyam a folyam feldolgozásához Az Apache Kafka az üzenetküldést használja, és az Apache Hadoop YARN a hibatűrésre, a processzor elszigetelésére, a biztonságra és az erőforrás-gazdálkodásra Ez az oktatott, élő képzés bemutatja az üzenetkezelő rendszerek és az elosztott adatfolyam-feldolgozás mögött álló elveket, miközben a résztvevőket a Samzabased minta és a munka végrehajtása révén hozza létre A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Használja a Samza-t az üzenetek előállításához és fogyasztásához szükséges kód egyszerűsítéséhez Távolítsa el az üzenetek kezelését egy alkalmazásból Használja a Samza-t a nearrealtime aszinkron számítás végrehajtásához Használja az adatfolyam-feldolgozást, hogy magasabb szintű absztrakciót biztosítson az üzenetküldő rendszereknél Közönség Fejlesztők A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
Az Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) valós idejű integrált adatlogisztika és egyszerű eseményfeldolgozó platform, amely lehetővé teszi az adatok közötti mozgatást, nyomon követést és automatizálást Flow-alapú programozással van írva, és egy webbased felhasználói felületet biztosít az adatfolyamok valós időben történő kezelésére Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megismerik az áramlás alapú programozás alapjait, mivel számos demo kiterjesztést, összetevőt és processzort fejlesztenek az Apache NiFi segítségével A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Ismerje meg a NiFi architektúráját és adatfolyam-koncepcióit Fejlessze a bővítményeket a NiFi és a harmadik fél API-k használatával Egyéni fejleszteni saját Apache Nifi processzort Lerontani és feldolgozni valós idejű adatokat különböző és nem gyakori fájlformátumokból és adatforrásokból Közönség Fejlesztők Adatmérnökök A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
Az Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) valós idejű integrált adatlogisztika és egyszerű eseményfeldolgozó platform, amely lehetővé teszi az adatok közötti mozgatást, nyomon követést és automatizálást Flow-alapú programozással van írva, és egy webbased felhasználói felületet biztosít az adatfolyamok valós időben történő kezelésére Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan alkalmazzák és kezeljék az Apache NiFi-t egy élő labor környezetben A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Az Apachi NiFi telepítése és beállítása Adatforrások forrása, átalakítása és kezelése különböző, elosztott adatforrásokból, beleértve az adatbázisokat és a nagy adatkészleteket Az adatfolyamok automatizálása A streaming analytics engedélyezése Különböző megközelítéseket alkalmaz az adatbevitelhez A nagy adatok átalakítása és üzleti megismerések Közönség Rendszergazdák Adatmérnökök Fejlesztők DevOps A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
A Cloudera Impala egy nyílt forráskódú, nagymértékben párhuzamos feldolgozás (MPP) SQL lekérdezőmotor az Apache Hadoop klaszterek számára Az Impala lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy alacsony szintű SQL lekérdezéseket bocsássanak ki a Hadoop Distributed File System és az Apache Hbase tárolt adatokra anélkül, hogy adatmozgást vagy átalakítást igényelnének Közönség A kurzus célja az elemzők és az adatok tudósai, akik a Hadoop-ban tárolt adatok elemzését végzik a Business Intelligence vagy az SQL eszközök segítségével Ezt követően a résztvevők képesek lesznek Készítsen értelmes információkat a Hadoop klaszterektől Impala-val Írjon specifikus programokat az üzleti intelligencia megkönnyítésére az Impala SQL dialektusban Az Impala hibaelhárítása .
A Hortonworks Data Platform egy nyílt forráskódú Apache Hadoop támogató platform, amely stabil alapot nyújt az Apache Hadoop ökoszisztémában található nagy adat-megoldások fejlesztéséhez Ez az oktatott élő képzés bemutatja a Hortonworksot, és a Spark + Hadoop megoldás bevezetésével jár a résztvevők között A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Használja a Hortonworksot a Hadoop nagy megbízhatóságú futtatására Egyesítse a Hadoop biztonságát, irányítását és működését a Spark agilis analitikus munkafolyamataival Használja a Hortonworks-ot, hogy megvizsgálja, validálja, igazolja és támogassa az egyes komponenseket egy Spark projektben Feldolgozza a különböző típusú adatokat, beleértve a strukturált, strukturálatlan, inmotion és atrest Közönség Hadoop adminisztrátorok A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
Ez a kurzus bemutatja a HBase - egy NoSQL boltot a Hadoop tetején A kurzus olyan fejlesztők számára készült, akik a HBase-t használják alkalmazások fejlesztésére és a HBase klasztereket kezelő adminisztrátorokra A HBase architektúrán és az adatmodellezésen és alkalmazásfejlesztésen keresztül a HBase-on keresztül fogunk járni Meg fogja vitatni a MapReduce és a HBase használatát, valamint néhány adminisztratív témát is, amelyek a teljesítmény optimalizálásához kapcsolódnak A tanfolyam nagyon kézenfekvő sok laboratóriumi gyakorlattal Időtartam : 3 nap Közönség : Fejlesztők és rendszergazdák .
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 .
Ahogy egyre több szoftver és informatikai projekt migrál a helyi feldolgozásról és adatkezelésről az elosztott feldolgozásra és a nagy adattárolásra, a projektmenedzserek felismerik, hogy frissíteniük kell a tudásukat és készségeiket ahhoz, hogy megértsék a Big Data projektek és lehetőségek szempontjából releváns koncepciókat és gyakorlatokat Ez a kurzus bemutatja a projektmenedzsereket a legnépszerűbb nagy adatfeldolgozási keretrendszerhez: a Hadoop Ebben az oktatott képzésben a résztvevők megtanulják a Hadoop ökoszisztéma alapvető elemeit, és azt, hogy ezekkel a technológiákkal hogyan lehet nagymértékű problémákat megoldani Ezeknek az alapoknak a megismerésében a résztvevők tovább javíthatják kommunikációs képességüket ezen rendszerek fejlesztőivel és végrehajtóival, valamint az informatikai projektekhez tartozó adatkutatókkal és elemzőkkel Közönség Projektvezetők, akik a Hadoopot szeretnék megvalósítani a meglévő fejlesztési vagy informatikai infrastruktúrájukba A projektmenedzsereknek olyan keresztfunkcionális csapatokkal kell kommunikálniuk, amelyek nagy adatmérnököket, adatkutatókat és üzleti elemzőket foglalnak magukban A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
Az Apache Ambari egy nyílt forráskódú menedzsment platform az Apache Hadoop klaszterek biztosításához, kezeléséhez, felügyeletéhez és biztosításához Ebben az oktatott élő képzésben a résztvevők megtanulják az Ambari által biztosított menedzsment eszközöket és gyakorlatokat a Hadoop klaszterek sikeres kezelésére A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Állítson be egy élő Big Data clustert Ambari segítségével Alkalmazza az Ambari fejlett funkcióit és funkcióit a különféle használati esetekre A csomópontok szükség szerinti hozzáadása és eltávolítása Javítsa a Hadoop fürt teljesítményét a hangolás és a csípés révén Közönség DevOps Rendszergazdák DBA Hadoop tesztelő szakemberek A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
Az Apache Hadoop az egyik legnépszerűbb keret a Big Data feldolgozásához a szerverek csoportjaiban Ez a kurzus a HDFS, a fejlett sertés, a méhkas és a HBase adatkezelésébe kerül Ezek a fejlett programozási technikák hasznosak lesznek a tapasztalt Hadoop fejlesztőknek Közönség : a fejlesztők Időtartam: három nap Formátum: előadások (50%) és handson laborok (50%) .
Az Apache Hadoop a legnépszerűbb keret a Big Data feldolgozására a szerverek csoportjaiban Ez a kurzus bemutatja a fejlesztő különböző összetevők (HDFS, MapReduce, Pig, Hive és HBase) Hadoop ökoszisztéma .
Az Apache Hadoop a Big Data feldolgozásának legkedveltebb kerete A Hadoop gazdag és mély elemzési képességet kínál, és a tradicionális BI analytics világába lép Ez a kurzus bemutatja az elemzőt a Hadoop ökológiai rendszer alapvető összetevőire és analitikájára Közönség Üzleti elemzők tartam három nap Formátum Előadások és kezek a laborban .
Az Apache Hadoop a legnépszerűbb keret a Big Data feldolgozására a szerverek csoportjaiban Ebben a három (opcionálisan négy) napos kurzus során a résztvevők megtudják az üzleti előnyöket és a Hadoop és ökoszisztémájának használatát, a klaszter telepítésének és növekedésének megtervezését, a Hadoop telepítésének, karbantartásának, nyomon követésének, hibaelhárításának és optimalizálásának módját Ők is gyakorolni cluster ömlesztett adat terhelés, ismerkedjenek meg a különböző Hadoop terjesztések, és gyakorlat telepítése és kezelése Hadoop ökoszisztéma eszközök A kurzus befejeződik azzal a vitával, hogy biztosítja a klasztert a Kerberos-val " Az anyagok nagyon jól felkészültek és alaposan le voltak takarva A Lab nagyon hasznos és jól szervezett " - Andrew Nguyen, Principal Integration DW mérnök, Microsoft Online Advertising Közönség Hadoop adminisztrátorok Formátum Előadások és handson laborok, közelítő egyensúly 60% előadások, 40% laborok .
A kurzus olyan informatikai szakemberek számára készült, akik megoldást keresnek a nagy adathalmazok tárolására és feldolgozására az elosztott rendszerkörnyezetben Tanfolyam célja: Ismerkedés a Hadoop cluster adminisztrációval kapcsolatban .
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 .
A nagy adatelemzés magában foglalja a nagy mennyiségű változatos adatkészletek vizsgálatát a korrelációk, a rejtett minták és más hasznos ismeretek feltárása érdekében Az egészségügyi ágazat bonyolult heterogén orvosi és klinikai adatokat tartalmaz Nagy adatelemzés alkalmazása az egészségügyi adatokra hatalmas potenciállal rendelkezik az egészségügyi ellátás javításának betekintésében Mindazonáltal ezeknek az adatkészleteknek a nagysága nagy kihívást jelent az elemzések és gyakorlati alkalmazások számára egy klinikai környezetben Ebben az oktatott, élő képzésben (távoli) a résztvevők megtanulják, hogyan végezzenek nagy adatelemzéseket az egészségügyben, miközben egy sor kézmozdulatot végeznek A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Nagyméretű adatelemző eszközök telepítése és konfigurálása, mint például a Hadoop MapReduce és a Spark Ismerje meg az orvosi adatok jellemzőit Nagy adattechnikákat alkalmazzon az orvosi adatok kezelésére Tanulmányozzon nagy adatrendszert és algoritmust az egészségügyi alkalmazásokkal összefüggésben Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat jegyzet Ha erre a kurzusra személyre szabott képzést szeretne kérni, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot .
Ez a kurzus fejlesztőknek, építészeknek, adatkutatóknak vagy olyan profiloknak szól, amelyek intenzíven vagy rendszeresen hozzáférést igényelnek az adatokhoz A kurzus fő témája az adatok manipulálása és átalakítása A Hadoop ökoszisztéma eszközei közül ez a tanfolyam magában foglalja a sertés és a hasnyálmirigy használatát, amelyek mindegyikét nagymértékben használják az adatok átalakítására és manipulálására Ez a képzés a teljesítménymutatókra és a teljesítmény-optimalizálásra is vonatkozik A kurzus teljes mértékben kézen fogható, és az elméleti szempontok bemutatásával kerül sor .
Közönség: A kurzus IT-szakemberek számára készült, akik megoldást keresnek a nagy adathalmazok tárolására és feldolgozására egy elosztott rendszerkörnyezetben Cél: Hatékony ismeretek a Hadoop klaszteradagolásról .
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 .
.jpg "food and drug administration (fda)")
.png "new york stock exchange (nyse)")
