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
Mi sono davvero piaciuti gli esercizi di lavoro con il cluster per vedere le prestazioni dei nodi attraverso il cluster e funzionalità estese.
CACI Ltd
Corso: Apache NiFi for Developers
Machine Translated
Mi piace l'approccio globale alla materia insegnata. Il corso è stato ben strutturato, gli argomenti sono stati preparati e presentati in un buon ordine, aiutandoci a capire la logica passo-passo come funzionano aspetti particolari di Teradata . Soprattutto mi piace il fatto che un grande impatto sia stato posto sul tema degli indici. Pablo è una persona molto simpatica e un buon insegnante. Il tempo dedicato a questa formazione è stato decisamente speso bene.
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Corso: Teradata Fundamentals
Machine Translated
interaction
Maastricht University | UMIO
Corso: Teradata Fundamentals
Discussing many examples.
Emily Chesworth - Maastricht University | UMIO
Corso: Teradata Fundamentals
exercises & subquery
Maastricht University | UMIO
Corso: Teradata Fundamentals
I liked the depth of the training. I was able to understand most of it and definitely learned from this training
Maastricht University | UMIO
Corso: Teradata Fundamentals
passionate trainer
Sylvia Baniak - Maastricht University | UMIO
Corso: Teradata Fundamentals
x
Maastricht University | UMIO
Corso: Teradata Fundamentals
New learned skills
Maastricht University | UMIO
Corso: Teradata Fundamentals
The enthusiasm of the trainer
Maastricht University | UMIO
Corso: Teradata Fundamentals
Spiegare il passaggio da eseguire quando si tenta di rispondere a una domanda tramite SQL
Maastricht University | UMIO
Corso: Teradata Fundamentals
Machine Translated
The Topic
Accenture Inc.
Corso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Content was good
Northrop Grumman
Corso: Apache Accumulo Fundamentals
Instructor very knowledgeable and very happy to stop and explain stuff to the group or to an individual.
Paul Anstee - Northrop Grumman
Corso: Apache Accumulo Fundamentals
the follow along style instead of just sitting and listening.
Jack Gallacher - Northrop Grumman
Corso: Apache Accumulo Fundamentals
The ability of the trainer to break down complex topics to simple topics.
Northrop Grumman
Corso: Apache Accumulo Fundamentals
Fulvio took time and attention from the outset to check what delegates wanted most out of their training days and in particular I liked that he focused quite a lot of attention to working with the Shell e.g. scan, grep, egrep commands – particularly filtering over a system time period e.g. last hour. Fulvio's style and pace can be quite quick at times which mostly suited me as there were a lot of topics covered especially in the last 2 days. I realise that the class was a bit of a mixed audience with varying technical skills, so it was good to see that he was able to allow others to catchup and to help them fix their problems whenever encountered. Nothing seemed to be too much trouble for Fulvio and enjoyed this course a lot.
Northrop Grumman
Corso: Apache Accumulo Fundamentals
Conoscenza trasferita molto bene dall'insegnante Nessuna domanda senza risposta.
Karolin Papaj - Mowi Poland SA
Corso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Covered a lot in a short space of time. Gained a good overall knowledge of Accumulo and knowledge gained will be useful for other NoSQL databases.
Lauren Rees - Northrop Grumman
Corso: Apache Accumulo Fundamentals
The trainers in depth knowledge of the subject
CACI Ltd
Corso: Apache NiFi for Administrators
Ajay è stato un consulente di grande esperienza ed è stato in grado di rispondere a tutte le nostre domande e ha anche fornito suggerimenti sulle migliori pratiche per il progetto al quale stiamo lavorando.
CACI Ltd
Corso: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
That I had it in the first place.
Peter Scales - CACI Ltd
Corso: Apache NiFi for Developers
content & detail to the point
Sirat Khwaja - Northrop Grumman
Corso: Apache Accumulo Fundamentals
Esempi di codice che seguono in esercizi pratici.
Northrop Grumman
Corso: Apache Accumulo Fundamentals
Machine Translated
L'insegnante ha adattato il programma di formazione alle nostre attuali esigenze.
EduBroker Sp. z o.o.
Corso: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
The NIFI workflow excercises
Politiets Sikkerhetstjeneste
Corso: Apache NiFi for Administrators
answers to our specific questions
MOD BELGIUM
Corso: Apache NiFi for Administrators
every question we had, he explained it with great details. i also liked the facts that Fulvio gets excited when there is an interaction.
Solvinity B.V.
Corso: SolrCloud
ampio aspetto del knolwedge Teradata - avvio della finitura di monitoraggio dell'architettura di base
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Corso: Teradata Fundamentals
Machine Translated
Fare esercizi simili in modi diversi aiuta davvero a capire cosa può fare ogni componente ( Hadoop / Spark, standalone / cluster) da solo e insieme. Mi ha dato idee su come dovrei testare la mia applicazione sul mio computer locale quando sviluppo vs quando è distribuito su un cluster.
Thomas Carcaud - IT Frankfurt GmbH
Corso: Spark for Developers
Machine Translated
The lessons were taught in a Jupyter notebook. The topics were structured with a logical sequence and naturally helped develop the session from the easier parts to the more complex. I'm already an advanced user of Python with background in Machine Learning, so found the course easier to follow than, possibly, some of my classmates that took the training course. I appreciate that some of the most elementary concepts were skipped and that he focused on the most substantial matters.
Angela DeLaMora - ADT, LLC
Corso: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Corso: Data Science for Big Data Analytics
NA
DBS
Corso: Python and Spark for Big Data (PySpark)
R programming
Osden Jokonya - University of the Western Cape
Corso: A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Practical exercises
JOEL CHIGADA - University of the Western Cape
Corso: A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Conoscenza dell'istruttore della materia
Juan Francisco Trejo Escoto
Corso: Advanced Teradata
Machine Translated
Exercises.
David Lehotak - NVision Czech Republic ICT a.s.
Corso: Apache Ignite for Developers
Very useful in because it helps me understand what we can do with the data in our context. It will also help me
Nicolas NEMORIN - Adecco Groupe France
Corso: KNIME Analytics Platform for BI
hands on Training..
Abraham Thomas - PPL
Corso: Python and Spark for Big Data (PySpark)
l'attenzione individuale.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Corso: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
get to learn spark streaming , databricks and aws redshift
Lim Meng Tee - Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Corso: Apache Spark in the Cloud
The content and the knowledge .
Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.
Corso: Apache Spark in the Cloud
It was very informative. I've had very little experience with Spark before and so far this course has provided a very good introduction to the subject.
Intelligent Medical Objects
Corso: Apache Spark in the Cloud
È stato bello capire cosa sta succedendo sotto il cofano di Spark. Sapere cosa sta succedendo sotto il cofano aiuta a capire meglio perché il codice è o non sta facendo quello che ci si aspetta che faccia. Un sacco di formazione era mani su cui è sempre grande e la sezione sulle ottimizzazioni era eccezionalmente rilevante per il mio lavoro attuale che era bello.
Intelligent Medical Objects
Corso: Apache Spark in the Cloud
Machine Translated
This is a great class! I most appreciate that Andras explains very clearly what Spark is all about, where it came from, and what problems it is able to solve. Much better than other introductions I've seen that just dive into how to use it. Andras has a deep knowledge of the topic and explains things very well.
Intelligent Medical Objects
Corso: Apache Spark in the Cloud
Schema generale del corso Big Data
Nome del corso
Durata
Overview
Nome del corso
Durata
Overview
21 hours
Overview
Apache Accumulo è un archivio chiave / valore ordinato e distribuito che fornisce archiviazione e recupero dei dati affidabili e scalabili. Si basa sul design della BigTable di Go ogle ed è basato su Apache Hadoop , Apache Zookeeper e Apache Thrift .
Questo corso dal vivo con istruttore copre i principi di funzionamento di Accumulo e guida i partecipanti attraverso lo sviluppo di un'applicazione di esempio su Apache Accumulo .
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, sviluppo pratico e implementazione, test occasionali per valutare la comprensione
Questo corso dal vivo con istruttore copre i principi di funzionamento di Accumulo e guida i partecipanti attraverso lo sviluppo di un'applicazione di esempio su Apache Accumulo .
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, sviluppo pratico e implementazione, test occasionali per valutare la comprensione
21 hours
Overview
La scoperta della conoscenza nei database (KDD) è il processo di scoperta di conoscenze utili da una raccolta di dati. Le applicazioni reali per questa tecnica di data mining includono marketing, rilevamento di frodi, telecomunicazioni e produzione.
In questo corso dal vivo con istruttore, presentiamo i processi coinvolti in KDD ed eseguiamo una serie di esercizi per esercitarsi nella realizzazione di tali processi.
Pubblico
- Analisti di dati o chiunque sia interessato a imparare a interpretare i dati per risolvere i problemi
Formato del corso
- Dopo una discussione teorica su KDD, l'istruttore presenterà casi di vita reale che richiedono l'applicazione di KDD per risolvere un problema. I partecipanti prepareranno, selezioneranno e ripuliranno i set di dati di esempio e useranno le loro conoscenze precedenti sui dati per proporre soluzioni basate sui risultati delle loro osservazioni.
In questo corso dal vivo con istruttore, presentiamo i processi coinvolti in KDD ed eseguiamo una serie di esercizi per esercitarsi nella realizzazione di tali processi.
Pubblico
- Analisti di dati o chiunque sia interessato a imparare a interpretare i dati per risolvere i problemi
Formato del corso
- Dopo una discussione teorica su KDD, l'istruttore presenterà casi di vita reale che richiedono l'applicazione di KDD per risolvere un problema. I partecipanti prepareranno, selezioneranno e ripuliranno i set di dati di esempio e useranno le loro conoscenze precedenti sui dati per proporre soluzioni basate sui risultati delle loro osservazioni.
28 hours
Overview
MonetDB è un database open source che ha aperto la strada all'approccio della tecnologia di archivio di colonne.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare MonetDB e come trarne il massimo valore.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi MonetDB e le sue caratteristiche
- Installa e inizia con MonetDB
- Esplora ed esegui diverse funzioni e attività in MonetDB
- Accelera la consegna del loro progetto massimizzando le capacità di MonetDB
Pubblico
- Sviluppatori
- Esperti tecnici
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare MonetDB e come trarne il massimo valore.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi MonetDB e le sue caratteristiche
- Installa e inizia con MonetDB
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- Accelera la consegna del loro progetto massimizzando le capacità di MonetDB
Pubblico
- Sviluppatori
- Esperti tecnici
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
7 hours
Overview
Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolta a persone tecniche che desiderano apprendere come implementare una strategia di apprendimento automatico massimizzando l'utilizzo dei big data.
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.
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.
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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.
28 hours
Overview
Mem SQL è un sistema di gestione di database SQL in memoria, distribuito per cloud e locale. È un data warehouse in tempo reale che fornisce immediatamente informazioni dettagliate su dati storici e in tempo reale.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno gli elementi essenziali di Mem SQL per lo sviluppo e l'amministrazione.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i concetti e le caratteristiche chiave di Mem SQL
- Installa, progetta, mantieni e gestisci Mem SQL
- Ottimizza gli schemi in Mem SQL
- Migliora le query in Mem SQL
- Prestazioni di benchmark in Mem SQL
- Crea applicazioni di dati in tempo reale utilizzando Mem SQL
Pubblico
- Sviluppatori
- Amministratori
- Ingegneri Operativi
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno gli elementi essenziali di Mem SQL per lo sviluppo e l'amministrazione.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i concetti e le caratteristiche chiave di Mem SQL
- Installa, progetta, mantieni e gestisci Mem SQL
- Ottimizza gli schemi in Mem SQL
- Migliora le query in Mem SQL
- Prestazioni di benchmark in Mem SQL
- Crea applicazioni di dati in tempo reale utilizzando Mem SQL
Pubblico
- Sviluppatori
- Amministratori
- Ingegneri Operativi
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
7 hours
Overview
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno i concetti chiave dietro MapR Stream Architecture mentre sviluppano un'applicazione di streaming in tempo reale.
Entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di creare applicazioni per produttori e consumatori per l'elaborazione dei dati di flusso in tempo reale.
Pubblico
- Sviluppatori
- Amministratori
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.
Entro la fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di creare applicazioni per produttori e consumatori per l'elaborazione dei dati di flusso in tempo reale.
Pubblico
- Sviluppatori
- Amministratori
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.
14 hours
Overview
Magellan è un motore di esecuzione distribuito open source per analisi geospaziali su big data. Implementato su Apache Spark , estende Spark SQL e fornisce un'astrazione relazionale per l'analisi geospaziale.
Questa formazione dal vivo con istruttore introduce i concetti e gli approcci per l'implementazione dell'analisi geospaziale e guida i partecipanti attraverso la creazione di un'applicazione di analisi predittiva utilizzando Magellan su Spark.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Eseguire query, analisi e unire in modo efficiente set di dati geospaziali su vasta scala
- Implementare i dati geospaziali nelle applicazioni di business intelligence e di analisi predittiva
- Utilizzare il contesto spaziale per estendere le capacità di dispositivi mobili, sensori, log e dispositivi indossabili
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 introduce i concetti e gli approcci per l'implementazione dell'analisi geospaziale e guida i partecipanti attraverso la creazione di un'applicazione di analisi predittiva utilizzando Magellan su Spark.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Eseguire query, analisi e unire in modo efficiente set di dati geospaziali su vasta scala
- Implementare i dati geospaziali nelle applicazioni di business intelligence e di analisi predittiva
- Utilizzare il contesto spaziale per estendere le capacità di dispositivi mobili, sensori, log e dispositivi indossabili
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.
14 hours
Overview
Apache Kylin è un motore di analisi estremo e distribuito per i big data.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare Apache Kylin per creare un data warehouse in tempo reale.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Consuma dati di streaming in tempo reale utilizzando Kylin
- Utilizza le potenti funzionalità di Apache Kylin , la ricca interfaccia SQL , il cubo di scintille e la latenza delle query in secondi
Nota
- Utilizziamo l'ultima versione di Kylin (al momento della stesura di questo articolo, Apache Kylin v2.0)
Pubblico
- Ingegneri di big data
- Analisti di Big Data
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare Apache Kylin per creare un data warehouse in tempo reale.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Consuma dati di streaming in tempo reale utilizzando Kylin
- Utilizza le potenti funzionalità di Apache Kylin , la ricca interfaccia SQL , il cubo di scintille e la latenza delle query in secondi
Nota
- Utilizziamo l'ultima versione di Kylin (al momento della stesura di questo articolo, Apache Kylin v2.0)
Pubblico
- Ingegneri di big data
- Analisti di Big Data
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
7 hours
Overview
Confluent KSQL is a stream processing framework built on top of Apache Kafka. It enables real-time data processing using SQL operations.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to implement Apache Kafka stream processing without writing code.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Confluent KSQL.
- Set up a stream processing pipeline using only SQL commands (no Java or Python coding).
- Carry out data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization entirely in SQL.
- Design and deploy interactive, continuous queries for streaming ETL and real-time analytics.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to implement Apache Kafka stream processing without writing code.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Confluent KSQL.
- Set up a stream processing pipeline using only SQL commands (no Java or Python coding).
- Carry out data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization entirely in SQL.
- Design and deploy interactive, continuous queries for streaming ETL and real-time analytics.
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.
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
La piattaforma di analisi KNIME è un'opzione open source leader per l'innovazione basata sui dati, che ti aiuta a scoprire il potenziale nascosto nei tuoi dati, a estrarre nuove informazioni o a prevedere nuovi futuri. Con oltre 1000 moduli, centinaia di esempi pronti per l'uso, una gamma completa di strumenti integrati e la più ampia scelta di algoritmi avanzati disponibili, la piattaforma di analisi KNIME è la cassetta degli attrezzi perfetta per qualsiasi scienziato di dati e analista aziendale.
Questo corso per KNIME Analytics Platform è un'opportunità ideale per principianti, utenti avanzati ed esperti KNIME da presentare a KNIME , per imparare a usarlo in modo più efficace e come creare report chiari e completi basati su flussi di lavoro KNIME
Questo corso per KNIME Analytics Platform è un'opportunità ideale per principianti, utenti avanzati ed esperti KNIME da presentare a KNIME , per imparare a usarlo in modo più efficace e come creare report chiari e completi basati su flussi di lavoro KNIME
7 hours
Overview
Kafka Streams è una libreria lato client per la creazione di applicazioni e microservizi i cui dati vengono trasmessi da e verso un sistema di messaggistica Kafka. Tradizionalmente, Apache Kafka ha fatto affidamento su Apache Spark o Apache Storm per elaborare i dati tra produttori di messaggi e consumatori. Chiamando l'API Kafka Streams dall'interno di un'applicazione, i dati possono essere elaborati direttamente all'interno di Kafka, evitando la necessità di inviare i dati a un cluster separato per l'elaborazione.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come integrare Kafka Streams in una serie di applicazioni Java di esempio che trasmettono dati da e verso Apache Kafka per l'elaborazione in streaming.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi le funzionalità e i vantaggi di Kafka Streams rispetto ad altri framework di elaborazione dei flussi
- Elaborare i dati del flusso direttamente all'interno di un cluster Kafka
- Scrivi un'applicazione o un microservizio Java o Scala che si integri con Kafka e Kafka Streams
- Scrivi un codice conciso che trasforma gli argomenti di Kafka di input in argomenti di Kafka di output
- Compilare, impacchettare e distribuire l'applicazione
Pubblico
- Sviluppatori
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
Gli appunti
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come integrare Kafka Streams in una serie di applicazioni Java di esempio che trasmettono dati da e verso Apache Kafka per l'elaborazione in streaming.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi le funzionalità e i vantaggi di Kafka Streams rispetto ad altri framework di elaborazione dei flussi
- Elaborare i dati del flusso direttamente all'interno di un cluster Kafka
- Scrivi un'applicazione o un microservizio Java o Scala che si integri con Kafka e Kafka Streams
- Scrivi un codice conciso che trasforma gli argomenti di Kafka di input in argomenti di Kafka di output
- Compilare, impacchettare e distribuire l'applicazione
Pubblico
- Sviluppatori
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
Gli appunti
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare
21 hours
Overview
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) è una piattaforma integrata per la logistica dei dati in tempo reale e la semplice elaborazione di eventi che consente lo spostamento, il monitoraggio e l'automazione dei dati tra i sistemi. È scritto utilizzando la programmazione basata sul flusso e fornisce un'interfaccia utente basata sul Web per gestire i flussi di dati in tempo reale.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto), i partecipanti impareranno come distribuire e gestire Apache NiFi in un ambiente di laboratorio dal vivo.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installa e configura Apachi NiFi.
- Fonte, trasformazione e gestione dei dati da fonti di dati disparate e distribuite, inclusi database e Big Data Lakes.
- Automatizza i flussi di dati.
- Abilita analisi di streaming.
- Applicare vari approcci per l'immissione dei dati.
- Trasforma i Big Data e le informazioni aziendali.
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 corso di formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto), i partecipanti impareranno come distribuire e gestire Apache NiFi in un ambiente di laboratorio dal vivo.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installa e configura Apachi NiFi.
- Fonte, trasformazione e gestione dei dati da fonti di dati disparate e distribuite, inclusi database e Big Data Lakes.
- Automatizza i flussi di dati.
- Abilita analisi di streaming.
- Applicare vari approcci per l'immissione dei dati.
- Trasforma i Big Data e le informazioni aziendali.
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.
21 hours
Overview
Stream Processing riferisce all'elaborazione in tempo reale di "dati in movimento", ovvero l'esecuzione di calcoli sui dati man mano che vengono ricevuti. Tali dati vengono letti come flussi continui da fonti di dati quali eventi dei sensori, attività dell'utente del sito Web, operazioni finanziarie, passaggi di carte di credito, flussi di clic, ecc. I framework di Stream Processing flussi sono in grado di leggere grandi volumi di dati in entrata e fornire informazioni preziose quasi istantaneamente.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto), i partecipanti impareranno come impostare e integrare diversi framework di Stream Processing con i sistemi di archiviazione dei big data esistenti e le relative applicazioni software e microservizi.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installa e configura diversi framework di Stream Processing flussi, come Spark Streaming e Kafka Streaming.
- Comprendere e selezionare il framework più appropriato per il lavoro.
- Elaborazione dei dati in modo continuo, simultaneo e in modo record per record.
- Integrare le soluzioni di Stream Processing con database esistenti, data warehouse, data lake, ecc.
- Integra la libreria di elaborazione del flusso più appropriata con applicazioni e microservizi aziendali.
Pubblico
- Sviluppatori
- Architetti del software
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
Gli appunti
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto), i partecipanti impareranno come impostare e integrare diversi framework di Stream Processing con i sistemi di archiviazione dei big data esistenti e le relative applicazioni software e microservizi.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installa e configura diversi framework di Stream Processing flussi, come Spark Streaming e Kafka Streaming.
- Comprendere e selezionare il framework più appropriato per il lavoro.
- Elaborazione dei dati in modo continuo, simultaneo e in modo record per record.
- Integrare le soluzioni di Stream Processing con database esistenti, data warehouse, data lake, ecc.
- Integra la libreria di elaborazione del flusso più appropriata con applicazioni e microservizi aziendali.
Pubblico
- Sviluppatori
- Architetti del software
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
Gli appunti
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
14 hours
Overview
audience
- sviluppatori
formato del corso
- lezioni, esercitazioni pratiche, piccoli test lungo la strada per valutare la comprensione
- sviluppatori
formato del corso
- lezioni, esercitazioni pratiche, piccoli test lungo la strada per valutare la comprensione
21 hours
Overview
Cloudera Impala è un motore di query SQL elaborazione massiccia in parallelo (MPP) open source per i cluster Apache Hadoop .
Impala consente agli utenti di inviare query SQL bassa latenza ai dati archiviati in Hadoop Distributed File System e Apache Hbase senza richiedere lo spostamento o la trasformazione dei dati.
Pubblico
Questo corso è rivolto ad analisti e data scientist che eseguono analisi sui dati archiviati in Hadoop tramite strumenti di Business Intelligence o SQL .
Dopo questo corso, i delegati potranno farlo
- Estrai informazioni significative dai cluster Hadoop con Impala .
- Scrivi programmi specifici per facilitare la Business Intelligence in Impala SQL Dialect.
- Impala problemi di Impala .
Impala consente agli utenti di inviare query SQL bassa latenza ai dati archiviati in Hadoop Distributed File System e Apache Hbase senza richiedere lo spostamento o la trasformazione dei dati.
Pubblico
Questo corso è rivolto ad analisti e data scientist che eseguono analisi sui dati archiviati in Hadoop tramite strumenti di Business Intelligence o SQL .
Dopo questo corso, i delegati potranno farlo
- Estrai informazioni significative dai cluster Hadoop con Impala .
- Scrivi programmi specifici per facilitare la Business Intelligence in Impala SQL Dialect.
- Impala problemi di Impala .
7 hours
Overview
Questo corso illustra come utilizzare il linguaggio Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL on Hive , Hive QL) per le persone che estraggono dati da Hive
21 hours
Overview
Hortonworks Data Platform (HDP) è una piattaforma di supporto open source Apache Hadoop che fornisce una base stabile per lo sviluppo di soluzioni per big data sull'ecosistema Apache Hadoop .
Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto) introduce la Hortonworks Data Platform (HDP) e guida i partecipanti attraverso l'implementazione della soluzione Spark + Hadoop .
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Utilizzare Hortonworks per eseguire in modo affidabile Hadoop su larga scala.
- Unifica le funzionalità di sicurezza, governance e operazioni di Hadoop con i flussi di lavoro analitici agili di Spark.
- Utilizzare Hortonworks per indagare, convalidare, certificare e supportare ciascuno dei componenti in un progetto Spark.
- Elaborazione di diversi tipi di dati, inclusi strutturati, non strutturati, in movimento e a riposo.
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 remoto) introduce la Hortonworks Data Platform (HDP) e guida i partecipanti attraverso l'implementazione della soluzione Spark + Hadoop .
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Utilizzare Hortonworks per eseguire in modo affidabile Hadoop su larga scala.
- Unifica le funzionalità di sicurezza, governance e operazioni di Hadoop con i flussi di lavoro analitici agili di Spark.
- Utilizzare Hortonworks per indagare, convalidare, certificare e supportare ciascuno dei componenti in un progetto Spark.
- Elaborazione di diversi tipi di dati, inclusi strutturati, non strutturati, in movimento e a riposo.
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.
21 hours
Overview
Questo corso introduce HBase, un archivio No SQL su Hadoop . Il corso è destinato agli sviluppatori che useranno HBase per sviluppare applicazioni e agli amministratori che gestiranno i cluster HBase.
Seguiremo uno sviluppatore attraverso l'architettura HBase e la modellazione dei dati e lo sviluppo di applicazioni su HBase. Discuterà anche dell'uso di MapReduce con HBase e di alcuni argomenti di amministrazione relativi all'ottimizzazione delle prestazioni. Il corso è molto pratico con molti esercizi di laboratorio.
Durata : 3 giorni
Pubblico : sviluppatori e amministratori
Seguiremo uno sviluppatore attraverso l'architettura HBase e la modellazione dei dati e lo sviluppo di applicazioni su HBase. Discuterà anche dell'uso di MapReduce con HBase e di alcuni argomenti di amministrazione relativi all'ottimizzazione delle prestazioni. Il corso è molto pratico con molti esercizi di laboratorio.
Durata : 3 giorni
Pubblico : sviluppatori e amministratori
28 hours
Overview
Hadoop è un famoso framework per l'elaborazione di Big Data Python è un linguaggio di programmazione di alto livello famoso per la sua chiara sintassi e leggibilità del codice In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come lavorare con Hadoop, MapReduce, Pig e Spark usando Python mentre passano attraverso più esempi e casi d'uso Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Comprendi i concetti di base di Hadoop, MapReduce, Pig e Spark Usa Python con Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, Pig e Spark Usa Snakebite per accedere a livello di codice HDFS in Python Usa mrjob per scrivere lavori MapReduce in Python Scrivi programmi Spark con Python Estendi le funzionalità di pig usando le UDF di Python Gestisci i lavori MapReduce e gli script Pig usando Luigi Pubblico Sviluppatori Professionisti IT Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
28 hours
Overview
Pubblico:
Questo corso ha lo scopo di demistificare la tecnologia dei big data / hadoop e di dimostrare che non è difficile da capire.
Questo corso ha lo scopo di demistificare la tecnologia dei big data / hadoop e di dimostrare che non è difficile da capire.
14 hours
Overview
Man mano che sempre più software e progetti IT migrano dall'elaborazione locale e dalla gestione dei dati all'elaborazione distribuita e all'archiviazione di big data, i Project Manager stanno riscontrando la necessità di aggiornare le proprie conoscenze e competenze per cogliere concetti e pratiche pertinenti ai progetti e alle opportunità dei Big Data Questo corso introduce i Project Manager al più popolare framework di elaborazione dei Big Data: Hadoop In questo corso di formazione istruito, i partecipanti apprenderanno i componenti principali dell'ecosistema Hadoop e come queste tecnologie possano essere utilizzate per risolvere problemi su vasta scala Nell'apprendimento di queste basi, i partecipanti miglioreranno anche la loro capacità di comunicare con gli sviluppatori e gli implementatori di questi sistemi, nonché con i data scientist e gli analisti coinvolti in molti progetti IT Pubblico Project Manager che desiderano implementare Hadoop nello sviluppo o nell'infrastruttura IT esistente Project Manager che hanno bisogno di comunicare con team interfunzionali che includono ingegneri dei big data, scienziati dei dati e analisti aziendali Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
21 hours
Overview
Hadoop è il framework di elaborazione Big Data più popolare .
21 hours
Overview
Apache Spark is a distributed processing engine for analyzing very large data sets. It can process data in batches and real-time, as well as carry out machine learning, ad-hoc queries, and graph processing. .NET for Apache Spark is a free, open-source, and cross-platform big data analytics framework that supports applications written in C# or F#.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to carry out big data analysis using Apache Spark in their .NET applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache Spark.
- Understand how .NET implements Spark APIs so that they can be accessed from a .NET application.
- Develop data processing applications using C# or F#, capable of handling data sets whose size is measured in terabytes and pedabytes.
- Develop machine learning features for a .NET application using Apache Spark capabilities.
- Carry out exploratory analysis using SQL queries on big data sets.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to carry out big data analysis using Apache Spark in their .NET applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache Spark.
- Understand how .NET implements Spark APIs so that they can be accessed from a .NET application.
- Develop data processing applications using C# or F#, capable of handling data sets whose size is measured in terabytes and pedabytes.
- Develop machine learning features for a .NET application using Apache Spark capabilities.
- Carry out exploratory analysis using SQL queries on big data sets.
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.
7 hours
Overview
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) è una piattaforma integrata per la logistica dei dati in tempo reale e la semplice elaborazione di eventi che consente lo spostamento, il monitoraggio e l'automazione dei dati tra i sistemi. È scritto utilizzando la programmazione basata sul flusso e fornisce un'interfaccia utente basata sul Web per gestire i flussi di dati in tempo reale.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti apprenderanno i fondamenti della programmazione basata sul flusso mentre sviluppano una serie di estensioni demo, componenti e processori utilizzando Apache NiFi .
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i concetti di architettura e flusso di dati di NiFi.
- Sviluppa estensioni utilizzando NiFi e API di terze parti.
- Personalizza lo sviluppo del proprio processore Apache Nifi.
- Importa ed elabora dati in tempo reale da formati di file e fonti di dati disparati e non comuni.
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 corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti apprenderanno i fondamenti della programmazione basata sul flusso mentre sviluppano una serie di estensioni demo, componenti e processori utilizzando Apache NiFi .
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i concetti di architettura e flusso di dati di NiFi.
- Sviluppa estensioni utilizzando NiFi e API di terze parti.
- Personalizza lo sviluppo del proprio processore Apache Nifi.
- Importa ed elabora dati in tempo reale da formati di file e fonti di dati disparati e non comuni.
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.
28 hours
Overview
Apache Hadoop è il framework più popolare per l'elaborazione di Big Data su cluster di server. Questo corso introdurrà uno sviluppatore a vari componenti (HDFS, MapReduce, Pig, Hive e HBase) dell'ecosistema Hadoop .
7 hours
Overview
Spark SQL è il modulo di Apache Spark per lavorare con dati strutturati e non strutturati. Spark SQL fornisce informazioni sulla struttura dei dati e sul calcolo eseguito. Queste informazioni possono essere utilizzate per eseguire ottimizzazioni. Due usi comuni per Spark SQL sono:
- per eseguire query SQL .
- leggere i dati da un'installazione Hive esistente.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto), i partecipanti impareranno come analizzare vari tipi di set di dati utilizzando Spark SQL .
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installa e configura Spark SQL .
- Eseguire l'analisi dei dati utilizzando Spark SQL .
- Interroga set di dati in diversi formati.
- Visualizza i dati e i risultati delle query.
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.
- per eseguire query SQL .
- leggere i dati da un'installazione Hive esistente.
In questo corso di formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto), i partecipanti impareranno come analizzare vari tipi di set di dati utilizzando Spark SQL .
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installa e configura Spark SQL .
- Eseguire l'analisi dei dati utilizzando Spark SQL .
- Interroga set di dati in diversi formati.
- Visualizza i dati e i risultati delle query.
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.
14 hours
Overview
Apache Zeppelin è un notebook basato sul Web per l'acquisizione, l'esplorazione, la visualizzazione e la condivisione di dati basati su Hadoop e Spark.
Questa formazione dal vivo con istruttore introduce i concetti alla base dell'analisi interattiva dei dati e guida i partecipanti attraverso l'implementazione e l'utilizzo di Zeppelin in un ambiente a utente singolo o multiutente.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installa e configura Zeppelin
- Sviluppa, organizza, esegui e condividi dati in un'interfaccia basata su browser
- Visualizza i risultati senza fare riferimento alla riga di comando o ai dettagli del cluster
- Esegui e collabora su lunghi flussi di lavoro
- Funziona con uno qualsiasi dei vari linguaggi plug-in / backend di elaborazione dati, come Scala (con Apache Spark ), Python (con Apache Spark ), Spark SQL , JDBC, Markdown e Shell.
- Integra Zeppelin con Spark, Flink e Map Reduce
- Proteggi le istanze multiutente di Zeppelin con Apache Shiro
Pubblico
- Ingegneri dei dati
- Analisti di dati
- Data scientist
- Sviluppatori di software
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
Questa formazione dal vivo con istruttore introduce i concetti alla base dell'analisi interattiva dei dati e guida i partecipanti attraverso l'implementazione e l'utilizzo di Zeppelin in un ambiente a utente singolo o multiutente.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installa e configura Zeppelin
- Sviluppa, organizza, esegui e condividi dati in un'interfaccia basata su browser
- Visualizza i risultati senza fare riferimento alla riga di comando o ai dettagli del cluster
- Esegui e collabora su lunghi flussi di lavoro
- Funziona con uno qualsiasi dei vari linguaggi plug-in / backend di elaborazione dati, come Scala (con Apache Spark ), Python (con Apache Spark ), Spark SQL , JDBC, Markdown e Shell.
- Integra Zeppelin con Spark, Flink e Map Reduce
- Proteggi le istanze multiutente di Zeppelin con Apache Shiro
Pubblico
- Ingegneri dei dati
- Analisti di dati
- Data scientist
- Sviluppatori di software
Formato del corso
- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
14 hours
Overview
Vespa è un motore open source per l'elaborazione e il trattamento dei big data creato da Yahoo È utilizzato per rispondere alle domande degli utenti, formulare raccomandazioni e fornire contenuti e annunci personalizzati in tempo reale Questo corso di formazione dal vivo con istruttore introduce le sfide di offrire dati di grandi dimensioni e partecipa ai partecipanti attraverso la creazione di un'applicazione in grado di calcolare le risposte alle richieste degli utenti, su dataset di grandi dimensioni in tempo reale Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Usa Vespa per calcolare rapidamente i dati (memorizzare, cercare, classificare, organizzare) al momento di servire mentre un utente aspetta Implementa Vespa in applicazioni esistenti che includono ricerca di funzionalità, consigli e personalizzazione Integrare e distribuire Vespa con i sistemi di big data esistenti come Hadoop e Storm Pubblico Sviluppatori Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
14 hours
Overview
Tigon è un open source, in tempo reale, a bassa latenza, highthroughput, nativo YARN, framework di elaborazione del flusso che si basa su HDFS e HBase per la persistenza Le applicazioni Tigon indirizzano i casi d'uso come rilevamento e analisi delle intrusioni della rete, analisi dei mercati dei social media, analisi della posizione e raccomandazioni in tempo reale agli utenti Questo corso di formazione dal vivo con istruttore introduce l'approccio di Tigon alla combinazione di elaborazione in tempo reale e in batch mentre accompagna i partecipanti alla creazione di un'applicazione di esempio Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Crea potenti applicazioni di elaborazione dei flussi per gestire grandi volumi di dati Elabora sorgenti di streaming come Twitter e registri di Webserver Usa Tigon per unire, filtrare e aggregare rapidamente i flussi Pubblico Sviluppatori Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
Prossimi corsi Big Data
2020-11-12 09:30:00
7 ore
2020-12-11 09:30:00
7 ore
2021-01-01 09:30:00
7 ore
2021-02-23 09:30:00
7 ore
2021-04-15 09:30:00
7 ore
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Fine settimana Big Data corsi, Sera Big Data training, Big Data centro di addestramento, Big Data con istruttore, Fine settimana Big Data training, Sera Big Data corsi, Big Data coaching, Big Data istruttore, Big Data trainer, Big Data corsi di formazione, Big Data classi, Big Data in loco, Big Data corsi privati, Big Data training individuale
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