
I corsi di formazione di Big Data dal vivo con istruttore iniziano con un´introduzione ai concetti elementali sui Big Data, quindi avanzano nei linguaggi di programmazione e nelle metodologie utilizzate per eseguire l´analisi dei dati. Gli strumenti e l´infrastruttura per abilitare l´archiviazione dei Big Data, l´elaborazione distribuita e la scalabilità sono discussi, confrontati e implementati nelle sessioni di pratica dimostrativa. La formazione sui Big Data è disponibile come formazione dal vivo sul posto o formazione dal vivo a distanza. La formazione on-site in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente a Italia o nei centri di formazione NobleProg a Italia. La formazione in remoto dal vivo viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo. NobleProg, Il tuo fornitore di formazione locale.
Recensioni
Il fatto che tutti i dati e il software fossero pronti per l'uso su una VM già preparata, fornita dal trainer in dischi esterni.
vyzVoice
Corso: Hadoop for Developers and Administrators
Machine Translated
gamma di materiali
Maciej Jonczyk
Corso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
sistematizzare le conoscenze nel campo della ML
Orange Polska
Corso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Un sacco di problemi che possono essere esplorati dopo la formazione
Klaudia Kłębek
Corso: Data Mining z wykorzystaniem R
Machine Translated
L'allenatore era così preparato e comprendeva le aree che mi interessavano.
Mohamed Salama
Corso: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
Molto su misura per esigenze.
Yashan Wang
Corso: Data Mining with R
Machine Translated
Richard è molto calmo e metodico, con una visione analitica - esattamente le qualità necessarie per presentare questo tipo di corso.
Kieran Mac Kenna
Corso: Spark for Developers
Machine Translated
Mi piacciono gli esercizi fatti.
Nour Assaf
Corso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
L'esercizio pratico e la capacità del formatore di spiegare argomenti complessi in termini semplici.
youssef chamoun
Corso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Le informazioni fornite sono state interessanti e la parte migliore è stata verso la fine quando ci sono stati forniti i dati di Durex e abbiamo lavorato su dati con cui abbiamo familiarità e che eseguiamo operazioni per ottenere risultati.
Jessica Chaar
Corso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Mi è piaciuto soprattutto l'allenatore dando esempi reali dal vivo.
Simon Hahn
Corso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Ho davvero apprezzato le grandi competenze di Trainer.
Grzegorz Gorski
Corso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Ho davvero apprezzato le molte sessioni pratiche.
Jacek Pieczątka
Corso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
condividere lo schema del concetto e anche il campione per le mani sporche
Mark Yang - FMR
Corso: Spark for Developers
Machine Translated
Ho pensato che l'informazione fosse interessante.
Allison May
Corso: Data Visualization
Machine Translated
Ho davvero apprezzato il fatto che Jeff abbia utilizzato dati ed esempi applicabili ai dati sull'istruzione. Lo ha reso interessante e interattivo.
Carol Wells Bazzichi
Corso: Data Visualization
Machine Translated
Informazioni su tutti i tipi di grafici e su cosa sono utilizzati. Imparare il valore del disordine. Informazioni sui metodi per mostrare i dati temporali.
Susan Williams
Corso: Data Visualization
Machine Translated
L'allenatore era entusiasta.
Diane Lucas
Corso: Data Visualization
Machine Translated
Mi è piaciuto molto il contenuto / Istruttore.
Craig Roberson
Corso: Data Visualization
Machine Translated
Sono uno studente pratico e questo è stato qualcosa che ha fatto molto.
Lisa Comfort
Corso: Data Visualization
Machine Translated
Mi sono piaciuti gli esempi.
Peter Coleman
Corso: Data Visualization
Machine Translated
Generalmente ho tratto beneficio dagli esempi.
Peter Coleman
Corso: Data Visualization
Machine Translated
Mi sono piaciuti i buoni esempi del mondo reale, le recensioni dei rapporti esistenti.
Ronald Parrish
Corso: Data Visualization
Machine Translated
Scenari e casi applicabili
zhaopeng liu - Fmr
Corso: Spark for Developers
Machine Translated
Analisi del caso
国栋 张
Corso: Spark for Developers
Machine Translated
tutte le parti di questa sessione
Eric Han - Fmr
Corso: Spark for Developers
Machine Translated
Ho davvero beneficiato della volontà del formatore di condividere di più.
Balaram Chandra Paul
Corso: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Sappiamo molto di più sull'intero ambiente.
John Kidd
Corso: Spark for Developers
Machine Translated
L'allenatore ha reso la classe interessante e divertente che aiuta un po 'con l'allenamento di tutti i giorni.
Ryan Speelman
Corso: Spark for Developers
Machine Translated
Penso che l'allenatore avesse uno stile eccellente nel combinare umorismo e storie di vita reale per rendere gli argomenti a portata di mano molto avvicinabili. Consiglio vivamente questo professore in futuro.
Corso: Spark for Developers
Machine Translated
È piaciuto molto il modo di apprendimento interattivo.
Luigi Loiacono
Corso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Era un allenamento molto pratico, mi piacevano gli esercizi pratici.
Proximus
Corso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Ho tratto beneficio dalla buona panoramica, dal buon equilibrio tra teoria ed esercizi.
Proximus
Corso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Mi è piaciuta l'interazione dinamica e "hands-on" il soggetto, grazie alla Virtual Machine, molto stimolante !.
Philippe Job
Corso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Ernesto ha fatto un ottimo lavoro spiegando i concetti di alto livello dell'uso di Spark e dei suoi vari moduli.
Michael Nemerouf
Corso: Spark for Developers
Machine Translated
Ho tratto beneficio dalla competenza e conoscenza del trainer.
Jonathan Puvilland
Corso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Generalmente ho tratto beneficio dalla presentazione delle tecnologie.
Continental AG / Abteilung: CF IT Finance
Corso: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
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Nel complesso il contenuto è stato buono.
Sameer Rohadia
Corso: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
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Esercizi di esempio, condivisione pratica di esperienze lavorative
澳新银行
Corso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Cubo e DV
Alan Xie
Corso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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L'insegnante ha una conoscenza completa del data warehouse.
澳新银行
Corso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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L'insegnante ha spiegato in dettaglio e discusso l'atmosfera
澳新银行
Corso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Michael il formatore è molto esperto e abile circa il tema di Big Data e R. È molto flessibile e personalizza rapidamente la formazione soddisfacendo le esigenze dei clienti. È anche molto capace di risolvere problemi tecnici e di argomento in movimento. Formazione fantastica e professionale !.
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Corso: Programming with Big Data in R
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Ho davvero apprezzato l'introduzione di nuovi pacchetti.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Corso: Programming with Big Data in R
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Il tutor, il signor Michael Yan, ha interagito molto bene con il pubblico, le istruzioni erano chiare. Il tutor può anche aggiungere ulteriori informazioni in base alle richieste degli studenti durante la formazione.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Corso: Programming with Big Data in R
Machine Translated
L'argomento e il ritmo erano perfetti.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Corso: Programming with Big Data in R
Machine Translated
L'esempio e il materiale di formazione erano sufficienti e hanno reso facile capire cosa stai facendo.
Teboho Makenete
Corso: Data Science for Big Data Analytics
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Questo è uno dei migliori corsi pratici di programmazione che abbia mai seguito.
Laura Kahn
Corso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Questo è uno dei migliori corsi di formazione online che abbia mai seguito nella mia carriera di 13 anni. Continuate così!.
Corso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
È stato molto pratico, abbiamo trascorso metà del tempo a fare cose in Clouded / Hardtop, eseguendo comandi diversi, controllando il sistema e così via. I materiali extra (libri, siti Web, ecc.) Sono stati molto apprezzati, dovremo continuare a imparare. Le installazioni erano abbastanza divertenti e molto pratiche, la configurazione del cluster da zero era davvero buona.
Ericsson
Corso: Administrator Training for Apache Hadoop
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Penso che l'allenatore avesse uno stile eccellente nel combinare umorismo e storie di vita reale per rendere gli argomenti a portata di mano molto avvicinabili. Consiglio vivamente questo professore in futuro.
Corso: Spark for Developers
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Questo è uno dei migliori corsi di formazione online che abbia mai seguito nella mia carriera di 13 anni. Continuate così!.
Corso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Schema generale del corso Big Data
Questo allenamento diretto da istruttori (online o on-site) è rivolto a sviluppatori che vogliono utilizzare e integrare Spark, Hadoop, e Python per elaborare, analizzare e trasformare grandi e complessi set di dati.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Crea l'ambiente necessario per iniziare il trattamento dei big data con Spark, Hadoop, e Python. Comprendere le caratteristiche, i componenti chiave e l'architettura di Spark e Hadoop. Scopri come integrare Spark, Hadoop, e Python per il trattamento dei big data. Esplora gli strumenti nell'ecosistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, e Flume). Costruisci sistemi di raccomandazione di filtrazione collaborativa simili a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify e Google. Apache Mahout per scalare gli algoritmi di apprendimento automatico.
Il formato del corso
Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
Questo istruttore guidato, la formazione in diretta (online o on-site) è rivolto ad analisti di dati e scienziati di dati che vogliono utilizzare Weka per svolgere compiti di mining dei dati.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Installazione e configurazione Weka Comprendere il Weka ambiente e il lavoro. Eseguire i compiti di mining dei dati utilizzando Weka.
Il formato del corso
Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
Questo allenamento guidato da istruttori, in diretta (online o on-site) è rivolto agli analisti dei dati o a chiunque desideri utilizzare SPSS Modeler per svolgere attività di mining dei dati.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Conoscere i fondamenti della miniera dei dati. Scopri come importare e valutare la qualità dei dati con il Modeller. Sviluppare, implementare e valutare i modelli di dati in modo efficiente.
Il formato del corso
Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
I partecipanti avranno l'opportunità di mettere questa conoscenza in pratica attraverso esercizi pratici. L'interazione di gruppo e il feedback degli istruttori costituiscono un componente importante della classe.
Il corso inizia con un'introduzione ai concetti elementari di Big Data, poi si sviluppa nelle lingue di programmazione e nelle metodologie utilizzate per eseguire Data Analysis. Infine, stiamo discutendo gli strumenti e le infrastrutture che consentono Big Data storage, elaborazione distribuita e Scalabilità.
Il formato del corso
Parziale lezione, parziale discussione, pratica e implementazione, occasionale quiz per misurare il progresso.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
In questo corso guidato da insegnanti, in diretta, introduciamo i processi coinvolti nel KDD e realizziamo una serie di esercizi per praticare la realizzazione di questi processi.
Il pubblico
Analisti di dati o chiunque sia interessato a imparare come interpretare i dati per risolvere i problemi
Il formato del corso
Dopo un dibattito teorico di KDD, l'insegnante presenterà casi di vita reale che richiedono l'applicazione di KDD per risolvere un problema. I partecipanti prepareranno, selezioneranno e purneranno i set di dati di campione e utilizzeranno le loro conoscenze precedenti sui dati per proporre soluzioni basate sui risultati delle loro osservazioni.
In questo allenamento diretto da istruttori, i partecipanti impareranno come utilizzare Apache Kylin per installare un magazzino di dati in tempo reale.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Consumo di dati in tempo reale tramite Kylin Utilize Apache Kylin's funzionalità potenti, richi SQL interfaccia, spark cubing e latenza della domanda subseconda
Nota
Utilizziamo la versione più recente di Kylin (sulla base di questa scrittura, Apache Kylin v2.0)
Il pubblico
Ingegnere Big Data Big Data Gli analisti
Il formato del corso
Lezioni parziali, discussioni parziali, esercizi e pratiche pesanti
Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolta agli scienziati dei dati che desiderano utilizzare Excel per il data mining.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Esplora i dati con Excel per eseguire il data mining e l'analisi.
- Utilizza gli algoritmi Microsoft per il data mining.
- Comprendi i concetti nel data mining di Excel .
Formato del corso
- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
In questo allenamento diretto da istruttori, i partecipanti impareranno come installare, configurare e utilizzare Dremio come strato unificante per gli strumenti di analisi dei dati e i repositori dei dati di base.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Installazione e configurazione Dremio Eseguire domande contro diverse fonti di dati, indipendentemente dalla posizione, dalla dimensione o dalla struttura Integrare Dremio con BI e fonti di dati come Tableau e Elasticsearch
Il pubblico
scienziati dati Business Gli analisti Ingegnere dati
Il formato del corso
Lezioni parziali, discussioni parziali, esercizi e pratiche pesanti
Notizie
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
In questa formazione dal vivo condotta da un istruttore in loco, i partecipanti impareranno come integrare Apache Arrow con vari framework di Data Science per accedere ai dati da diverse fonti di dati.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installa e configura Apache Arrow in un ambiente cluster distribuito
- Utilizzare la Apache Arrow per accedere ai dati da origini dati diverse
- Utilizzare Apache Arrow per aggirare la necessità di costruire e mantenere complesse pipeline ETL
- Analizza i dati attraverso diverse fonti di dati senza doverli consolidare in un repository centralizzato
Pubblico
- Data scientist
- Ingegneri dei dati
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
Nota
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
High-value government solutions will be created from a mashup of the most disruptive technologies:
- Mobile devices and applications
- Cloud services
- Social business technologies and networking
- Big Data and analytics
IDC predicts that by 2020, the IT industry will reach $5 trillion, approximately $1.7 trillion larger than today, and that 80% of the industry's growth will be driven by these 3rd Platform technologies. In the long term, these technologies will be key tools for dealing with the complexity of increased digital information. Big Data is one of the intelligent industry solutions and allows government to make better decisions by taking action based on patterns revealed by analyzing large volumes of data — related and unrelated, structured and unstructured.
But accomplishing these feats takes far more than simply accumulating massive quantities of data.“Making sense of thesevolumes of Big Datarequires cutting-edge tools and technologies that can analyze and extract useful knowledge from vast and diverse streams of information,” Tom Kalil and Fen Zhao of the White House Office of Science and Technology Policy wrote in a post on the OSTP Blog.
The White House took a step toward helping agencies find these technologies when it established the National Big Data Research and Development Initiative in 2012. The initiative included more than $200 million to make the most of the explosion of Big Data and the tools needed to analyze it.
The challenges that Big Data poses are nearly as daunting as its promise is encouraging. Storing data efficiently is one of these challenges. As always, budgets are tight, so agencies must minimize the per-megabyte price of storage and keep the data within easy access so that users can get it when they want it and how they need it. Backing up massive quantities of data heightens the challenge.
Analyzing the data effectively is another major challenge. Many agencies employ commercial tools that enable them to sift through the mountains of data, spotting trends that can help them operate more efficiently. (A recent study by MeriTalk found that federal IT executives think Big Data could help agencies save more than $500 billion while also fulfilling mission objectives.).
Custom-developed Big Data tools also are allowing agencies to address the need to analyze their data. For example, the Oak Ridge National Laboratory’s Computational Data Analytics Group has made its Piranha data analytics system available to other agencies. The system has helped medical researchers find a link that can alert doctors to aortic aneurysms before they strike. It’s also used for more mundane tasks, such as sifting through résumés to connect job candidates with hiring managers.
Se cerchi di dare un senso ai dati a cui hai accesso o desideri analizzare i dati non strutturati disponibili in rete (come Twitter, Linked in, ecc ...) questo corso fa per te.
Si rivolge principalmente ai decisori e alle persone che devono scegliere quali dati devono essere raccolti e quali vale la pena analizzare.
Non si rivolge alle persone che configurano la soluzione, ma quelle persone trarranno beneficio dal quadro generale.
Modalità di consegna
Durante il corso, ai delegati verranno presentati esempi funzionanti di tecnologie prevalentemente open source.
Seguiranno brevi lezioni con presentazione e semplici esercitazioni da parte dei partecipanti
Contenuto e software utilizzati
Tutto il software utilizzato viene aggiornato ogni volta che il corso viene eseguito, quindi controlliamo le versioni più recenti possibili.
Copre il processo dall'ottenimento, formattazione, elaborazione e analisi dei dati, per spiegare come automatizzare il processo decisionale con l'apprendimento automatico.
Giorno 2: esplora una serie di argomenti che mettono in relazione pratiche e strumenti di analisi per ambienti Big Data . Non si occupa di dettagli di implementazione o programmazione, ma mantiene invece la copertura a livello concettuale, concentrandosi su argomenti che consentono ai partecipanti di sviluppare una comprensione completa delle comuni funzioni di analisi e caratteristiche offerte dalle soluzioni Big Data .
Giorno 3: fornisce una panoramica delle aree tematiche fondamentali ed essenziali relative all'architettura della piattaforma di soluzioni Big Data . Copre i meccanismi di Big Data necessari per lo sviluppo di una piattaforma di soluzione di Big Data e opzioni di architettura per l'assemblaggio di una piattaforma di elaborazione dati. Vengono inoltre presentati scenari comuni per fornire una comprensione di base di come viene generalmente utilizzata una piattaforma di soluzioni Big Data .
Giorno 4: si basa sul Giorno 3 esplorando argomenti avanzati relativi all'architettura Big Data piattaforma di soluzioni Big Data . In particolare, vengono introdotti e discussi diversi livelli architettonici che compongono la piattaforma di soluzione Big Data , tra cui origini dati, ingresso dati, archiviazione dati, elaborazione e sicurezza dei dati.
Giorno 5: copre una serie di esercizi e problemi progettati per testare la capacità dei delegati di applicare la conoscenza degli argomenti trattati nei giorni 3 e 4.
Questo corso si concentra principalmente sulla discussione e la presentazione di soluzioni, sebbene siano disponibili esercitazioni pratiche su richiesta.
Il corso è composto da 8 moduli (4 il giorno 1 e 4 il giorno 2)
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno la mentalità con cui affrontare le tecnologie dei Big Data , valutare il loro impatto sui processi e sulle politiche esistenti e implementare queste tecnologie allo scopo di identificare l'attività criminale e prevenire la criminalità. Verranno esaminati casi di studio da parte delle forze dell'ordine di tutto il mondo per ottenere approfondimenti sugli approcci, le sfide e i risultati relativi all'adozione.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Combina la tecnologia dei Big Data con i tradizionali processi di raccolta dei dati per mettere insieme una storia durante un'indagine
- Implementare soluzioni industriali di archiviazione e elaborazione dei big data per l'analisi dei dati
- Preparare una proposta per l'adozione degli strumenti e dei processi più adeguati per consentire un approccio basato sui dati alle indagini penali
Pubblico
- Specialisti delle forze dell'ordine con un background tecnico
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
I partecipanti impareranno durante questo corso come gestire i big data usando i suoi tre pilastri di integrazione dei dati, governance dei dati e sicurezza dei dati al fine di trasformare i big data in un reale valore aziendale. Diversi esercizi condotti su un caso di studio sulla gestione dei clienti aiuteranno i partecipanti a comprendere meglio i processi sottostanti.
Al termine di questa formazione, i partecipanti dovranno:
- Comprendi l'evoluzione e le tendenze dell'apprendimento automatico.
- Sapere come l'apprendimento automatico viene utilizzato in diversi settori.
- Acquisire familiarità con gli strumenti, le competenze e i servizi disponibili per implementare l'apprendimento automatico all'interno di un'organizzazione.
- Comprendi come l'apprendimento automatico può essere utilizzato per migliorare il data mining e l'analisi.
- Scopri cos'è un back-end di dati medio e come viene utilizzato dalle aziende.
- Comprendi il ruolo svolto dai big data e dalle applicazioni intelligenti in tutti i settori.
Formato del corso
- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o a distanza) è rivolta agli ingegneri software che desiderano utilizzare Sqoop e Flume per il trasferimento dei dati tra sistemi.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Ingrandisci i Big Data con Sqoop e Flume.
- Inserimento di dati da più origini dati.
- Spostare i dati da database relazionali a HDFS e Hive.
- Esportare dati da HDFS in un database relazionale.
Formato del corso
- Lezione interattiva e discussione.
- Un sacco di esercizi e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, vi preghiamo di contattarci per organizzare.
Questo allenamento guidato da istruttori, dal vivo (online o on-site) è rivolto a persone tecniche che desiderano implementare Talend Open Studio per Big Data per semplificare il processo di lettura e crunching attraverso Big Data.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Installare e configurare Talend Open Studio per Big Data. Connettiti con sistemi Big Data come Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR e Apache. Comprendere e installare i componenti e i connettori di big data di Open Studio. Configurare i parametri per generare automaticamente il codice MapReduce. Utilizzare l'interfaccia drag-and-drop di Open Studio's per eseguire Hadoop lavori. Il prototipo dei big data pipeline. Progetti di integrazione dei big data.
Il formato del corso
Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
Course goal:
Getting knowledge regarding Hadoop cluster administration
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