
現地のインストラクターによるライブビッグデータトレーニングコースは、ビッグデータの基本概念の紹介から始め、データ分析を実行するために使用されるプログラミング言語と方法論へと進んでいきます。ビッグデータストレージ、分散処理、およびスケーラビリティを実現するためのツールとインフラストラクチャについては、デモ演習セッションで説明し、比較し、実装します。ビッグデータトレーニングは、「オンサイトライブトレーニング」または「リモートライブトレーニング」として利用できます。現地でのトレーニングは、 NobleProg提携の企業研修センターで受講可能です。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。
お客様の声
トレーナーが外部ディスクに提供した、すでに準備されたVMですべてのデータとソフトウェアを使用できる状態になったこと。
vyzVoice
コース: Hadoop for Developers and Administrators
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材料の範囲
Maciej Jonczyk
コース: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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MLの分野における知識の体系化
Orange Polska
コース: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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研修後に検討することができる多くの問題
Klaudia Kłębek
コース: Data Mining z wykorzystaniem R
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トレーナーは非常に知識が豊富で、私が興味を持った分野が含まれていました。
Mohamed Salama
コース: Data Mining & Machine Learning with R
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非常にニーズに合わせて調整。
Yashan Wang
コース: Data Mining with R
Machine Translated
リチャードは、非常に落ち着いて組織的で、分析的な洞察力を持っています。まさにこの種のことを提示するのに必要な資質です。
Kieran Mac Kenna
コース: Spark for Developers
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私は行なわれた練習が好きです。
Nour Assaf
コース: Data Mining and Analysis
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実践的なエクササイズとトレーナーは、複雑なトピックを簡単に説明することができます。
youssef chamoun
コース: Data Mining and Analysis
Machine Translated
提供された情報は面白かったし、デュレックスのデータが提供され、私たちがよく知っているデータを処理し、結果を得るための操作を実行したときに、最も重要な部分が終わりに向かっていた。
Jessica Chaar
コース: Data Mining and Analysis
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私は主にトレーナーが実際に生き生きとした例を与えるのを好んだ
Simon Hahn
コース: Administrator Training for Apache Hadoop
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私は真剣にトレーナーの大きな能力を享受しました。
Grzegorz Gorski
コース: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
私は本当に多くの実践的なセッションを楽しんだ。
Jacek Pieczątka
コース: Administrator Training for Apache Hadoop
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私はその情報が面白かったと思った。
Allison May
コース: Data Visualization
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Jeffは教育データに適用できるデータと例を利用してくれて本当に感謝しています。彼はそれを面白くインタラクティブにしました。
Carol Wells Bazzichi
コース: Data Visualization
Machine Translated
すべてのグラフの種類とそのグラフの種類について学習します。混乱の価値を学ぶ。時間データを表示する方法について学習する。
Susan Williams
コース: Data Visualization
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トレーナーは熱狂的でした。
Diane Lucas
コース: Data Visualization
Machine Translated
私はコンテンツ/インストラクターが本当に好きだった。
Craig Roberson
コース: Data Visualization
Machine Translated
私は実践的な学習者であり、これは彼がたくさん行ったことでした。
Lisa Comfort
コース: Data Visualization
Machine Translated
私は例を気に入った。
Peter Coleman
コース: Data Visualization
Machine Translated
私は一般的に例の恩恵を受けていました。
Peter Coleman
コース: Data Visualization
Machine Translated
私は良い現実世界の例、既存のレポートのレビューを楽しんだ。
Ronald Parrish
コース: Data Visualization
Machine Translated
考えられるシナリオとケース
zhaopeng liu - Fmr
コース: Spark for Developers
Machine Translated
ケーススタディ
国栋 张
コース: Spark for Developers
Machine Translated
セッションのすべての部分
Eric Han - Fmr
コース: Spark for Developers
Machine Translated
私は本当にトレーナーのより多くを分かち合う意欲から恩恵を受けました。
Balaram Chandra Paul
コース: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
私たちは、環境全体についてもっと知っています。
John Kidd
コース: Spark for Developers
Machine Translated
トレーナーはクラスを面白くて面白くし、終日のトレーニングでかなり役立ちました。
Ryan Speelman
コース: Spark for Developers
Machine Translated
トレーナーは、ユーモアと現実のストーリーを組み合わせて優れたスタイルを持っていて、手元にある人に近づけることができたと思います。私はこの教授を将来的に強く勧めます。
コース: Spark for Developers
Machine Translated
インタラクティブな学習方法を非常に気に入っていました。
Luigi Loiacono
コース: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
非常に実践的なトレーニングであり、私は実践的な練習が好きでした。
Proximus
コース: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
私は良い概観、理論と演習の間の良いバランスから恩恵を受けました。
Proximus
コース: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
バーチャルマシンのおかげで、ダイナミックなやりとりを楽しんで、テーマを「実践」しました。とても刺激的でした!
Philippe Job
コース: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Ernestoは、Sparkとそのさまざまなモジュールを使用するという高水準の概念について説明してくれました。
Michael Nemerouf
コース: Spark for Developers
Machine Translated
私はトレーナーの能力と知識の恩恵を受けました。
Jonathan Puvilland
コース: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
私は一般的に技術の恩恵を受けていました。
Continental AG / Abteilung: CF IT Finance
コース: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
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全体的にコンテンツは良好でした。
Sameer Rohadia
コース: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
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演習例;実務経験の共有
澳新银行
コース: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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データウェアハウスに関する教師の知識は非常に包括的であり、賞賛です。
澳新银行
コース: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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先生は詳細を説明し、雰囲気について話し合った。
澳新银行
コース: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Michael氏のトレーナーは、Big DataとRの主題について非常に精通しており、熟練しています。彼は非常に柔軟で、トレーニング会議の顧客のニーズを迅速にカスタマイズできます。彼はまた、外出先で技術的および主題の問題を解決する能力も非常に高いです。ファンタスティックでプロフェッショナルなトレーニング!
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
コース: Programming with Big Data in R
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私は本当に新しいパッケージの導入を楽しんだ。
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
コース: Programming with Big Data in R
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チューターのマイケル・ヤン氏は聴衆と非常によく交流し、指示は明確でした。また、チューターは、トレーニング中の生徒からのリクエストに基づいて、より多くの情報を追加します。
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
コース: Programming with Big Data in R
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主題とペースは完璧でした。
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
コース: Programming with Big Data in R
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例とトレーニングの資料は十分で、あなたがしていることを理解しやすくなりました。
Teboho Makenete
コース: Data Science for Big Data Analytics
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これは、私がこれまでに受けたエクササイズプログラミングコースの最も実践的なものの1つです。
Laura Kahn
コース: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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これは私が13年のキャリアで務めた最高品質のオンライントレーニングの1つです。これからもいい結果を出し続けてください!。
コース: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
とても実践的でしたが、Clouded / Hardtopで実際にやっている時間の半分を過ごし、異なるコマンドを実行したり、システムをチェックしたりしました。余分な資料(書籍、ウェブサイトなど)は本当に感謝しており、私たちは引き続き学習しなければなりません。インストールは非常に面白かったし、とても便利でした。最初からクラスタをセットアップするのは本当に良かったです。
Ericsson
コース: Administrator Training for Apache Hadoop
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リチャードのトレーニングスタイルは興味深いものでしたが、実際の使用例はこのコンセプトを家庭に持ち込むのを助けました。
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
コース: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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内容は、とても面白かったし、大学の最後の1年で私が助けてくれると思ったので。
Krishan Mistry - NBrown Group
コース: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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トレーナーは、ユーモアと現実のストーリーを組み合わせて優れたスタイルを持っていて、手元にある人に近づけることができたと思います。私はこの教授を将来的に強く勧めます。
コース: Spark for Developers
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これは私が13年のキャリアで務めた最高品質のオンライントレーニングの1つです。これからもいい結果を出し続けてください!。
コース: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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ビッグデータコース概要
このインストラクター主導のライブコースは、Accumuloの背後にある動作原理をカバーし、 Apache Accumuloでのサンプルアプリケーションの開発を参加者にApache Accumuloます。
コースの形式
- 一部の講義、一部のディスカッション、実践的な開発と実装、理解度を測定するための時折のテスト
この講師主導のライブコースでは、KDDに関連するプロセスを紹介し、それらのプロセスの実装を実践するための一連の演習を実施します。
観客
- データアナリスト、または問題を解決するためにデータを解釈する方法を学ぶことに興味がある人
コースの形式
- KDDの理論的な議論の後、インストラクターは問題を解決するためにKDDの適用を要求する実際のケースを提示します。参加者は、サンプルデータセットを準備、選択、および整理し、データに関する以前の知識を使用して、観察結果に基づいて解決策を提案します。
このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者はどのように MonetDB を使用して、どのようにそれから最も価値を得るために学ぶことができます。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:
- MonetDB とその特徴を理解する
- のインストールと MonetDB
を開始 - MonetDB
でさまざまな機能やタスクを探索して実行する - は、MonetDB 機能を最大限に活用して、プロジェクトの配信を加速し
観客
- 開発者
- 技術専門家
コース の
形式
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
このトレーニングの終わりまでに、参加者は以下のことを行います。
- 機械学習の進化と傾向を理解する
- 機械学習がさまざまな業界でどのように使用されているかを知ってください。
- 組織内で機械学習を実装するために利用できるツール、スキル、およびサービスに精通してください。
- データマイニングと分析を強化するために機械学習をどのように使用できるかを理解します。
- データミドルバックエンドとは何か、そしてそれが企業によってどのように使用されているかを学びましょう。
- ビッグデータとインテリジェントアプリケーションが業界全体で果たしている役割を理解します。
コースの形式
- インタラクティブな講演と討論
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。
コースのカスタマイズオプション
- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は開発と管理のためのMem SQLの本質を学びSQL 。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- Mem SQL主な概念と特徴を理解する
- Mem SQLインストール、設計、保守、および運用
- Mem SQLスキーマを最適化する
- Mem SQLクエリを改善する
- Mem SQLベンチマークパフォーマンス
- Mem SQLを使用してリアルタイムデータアプリケーションを構築する
観客
- 開発者
- 管理者
- 運用エンジニア
コースの形式
- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
このトレーニングの終わりまでに、参加者はリアルタイムのストリームデータ処理のためのプロデューサアプリケーションとコンシューマアプリケーションを構築できるようになります。
観客
- 開発者
- 管理者
コースの形式
- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
注意
- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、地理空間分析を実装するための概念とアプローチを紹介し、SparkでMagellanを使用して予測分析アプリケーションを作成する方法を説明します。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- 大規模な地理空間データセットの効率的なクエリ、解析、結合
- ビジネスインテリジェンスおよび予測分析アプリケーションで地理空間データを実装する
- 空間コンテキストを使用して、モバイルデバイス、センサー、ログ、ウェアラブルの機能を拡張します
コースの形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。
コースのカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はApache Kylinを使用してリアルタイムのデータウェアハウスを設定する方法を学びます。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- Kylinを使ってリアルタイムストリーミングデータを消費する
- Apache Kylinの強力な機能、豊富なSQLインターフェース、スパークキューブ、1秒未満のクエリ待ち時間を活用
注意
- Kylinの最新バージョンを使用しています(これを書いている時点では、 Apache Kylin v2.0)
観客
- ビッグデータエンジニア
- Big Dataアナリスト
コースの形式
- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
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.
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.
KNIME Analytics Platformのこのコースは、初心者、上級ユーザー、 KNIME専門家がKNIMEより効果的に使用する方法、およびKNIMEワークフローに基づいて明確で包括的なレポートを作成する方法を学ぶ理想的な機会です。
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は、Kafka Streamsを、ストリーム処理のためにApache Kafkaとの間でデータをやり取りする一連のサンプルJavaアプリケーションに統合する方法を学習します。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- Kafka Streamsの機能と他のストリーム処理フレームワークに対する利点を理解する
- Kafkaクラスタ内で直接ストリームデータを処理する
- KafkaおよびKafka Streamsと統合するJavaまたはScalaアプリケーションまたはマイクロサービスを書く
- 入力Kafkaトピックを出力Kafkaトピックに変換する簡潔なコードを書く
- アプリケーションをビルド、パッケージ化、およびデプロイする
観客
- 開発者
コースの 形式
- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
ノート
- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するために、手配するために私達に連絡してください
この講師主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)では、参加者はライブラボ環境でのApache NiFi配置および管理方法を学びます。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- Apachi NiFiをインストールして設定します。
- データベースやビッグデータレーキなど、異種の分散データソースからデータを取得、変換、管理します。
- データフローを自動化します。
- ストリーミング分析を有効にします。
- データ取り込みにさまざまなアプローチを適用します。
- Big Dataをビジネス洞察に変換します。
コースの形式
- インタラクティブな講演と討論
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。
コースのカスタマイズオプション
- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
この講師主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)では、参加者はさまざまなStream Processingフレームワークを設定し、既存のビッグデータストレージシステムおよび関連するソフトウェアアプリケーションとマイクロサービスを統合する方法を学びます。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- Spark StreamingやKafka StreamingなどのさまざまなStream Processingフレームワークをインストールして設定します。
- 仕事に最も適した枠組みを理解し選択する。
- 連続的に、同時に、そしてレコードごとの方法でデータを処理します。
- Stream Processingソリューションを既存のデータベース、データウェアハウス、データレーキなどと統合する
- 最も適切なストリーム処理ライブラリをエンタープライズアプリケーションおよびマイクロサービスと統合します。
観客
- 開発者
- ソフトウェアアーキテクト
コースの 形式
- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
ノート
- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
- 開発者
コースの形式
- 講義、ハンズオン練習、理解度を測るための方法に沿った小さなテスト
Impala使用すると、ユーザーはデータの移動や変換を必要とせずに、 Hadoop分散ファイルシステムとApache Hbaseに格納されているデータに対して低遅延のSQLクエリを発行できます。
観客
このコースは、 Hadoop格納されているデータをBusiness IntelligenceまたはSQLツールを介して分析するアナリストおよびデータ科学者を対象としています。
このコースの後、参加者はできるようになります
- Impala使ってHadoopクラスターから意味のある情報を抽出します。
- Impala SQL方言でBusiness Intelligenceを促進するための特定のプログラムを作成しSQL 。
- Impalaトラブルシューティング
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)は、 Hortonworks Data Platform (HDP)を紹介し、参加者にSpark + Hadoopソリューションの展開を説明します。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- Hortonworksを使用して、 Hadoopを大規模に確実に実行します。
- Sparkのアジャイル分析ワークフローでHadoopのセキュリティ、ガバナンス、運用機能を統合します。
- Hortonworksを使用して、Sparkプロジェクトの各コンポーネントを調査、検証、認定、サポートします。
- 構造化、非構造化、移動中、保存中など、さまざまなタイプのデータを処理します。
コースの形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。
コースのカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
HBaseのアーキテクチャー、データのモデリング、およびHBase上でのアプリケーション開発について開発者を紹介します。また、HBaseでMapReduceを使用する方法、およびパフォーマンスの最適化に関連するいくつかの管理トピックについても説明します。このコースは実習で、ラボの練習がたくさんあります。
期間 :3日
対象読者 :開発者および管理者
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、複数の例とユースケースをステップ実行する際に、Python を使用して Hadoop、MapReduce、Pig、スパークを操作する方法を受講者が学習します。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:
- は、Hadoop、MapReduce、ブタ、スパーク
の背後にある基本的な概念を理解しています。 - は、Hadoop 分散ファイルシステム (HDFS)、MapReduce、ブタ、およびスパーク
で Python を使用します。 - ヘビを使用して、Python
内の HDFS にプログラムでアクセスする - は mrjob を使用して MapReduce のジョブを Python
に書き込みます。 - は、Python
でスパークプログラムを書く - は、Python udf を使用してブタの機能を拡張し
ルイージ を使用して MapReduce ジョブとブタのスクリプトを管理 -
観客
- 開発者
- it プロフェッショナル
コース の
形式
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
このコースは、ビッグデータ/ハドープテクノロジを分かりやすく説明し、理解するのが難しくないことを示すことを目的としています。
このコースでは、最も人気のあるビッグデータ処理フレームワークにプロジェクトマネージャを紹介します。
このインストラクター主導のトレーニングでは、Hadoop エコシステムの中核となるコンポーネントと、これらのテクノロジを使用して大規模な問題を解決する方法を受講者が学習します。これらの基盤を学習するにあたって、参加者は、これらのシステムの開発者や実装元とのコミュニケーション能力を向上させるとともに、多くの IT プロジェクトが関与するデータ科学者やアナリストも改善します。
観客
- プロジェクトマネージャは、既存の開発または IT インフラストラクチャに Hadoop を実装することを希望して
- は、ビッグデータエンジニア、データサイエンティスト、ビジネスアナリストを含む、部門横断的なチームとのコミュニケーションを必要とするプロジェクトマネージャを
コース の
形式
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
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.
この講師主導のライブトレーニングでは、 Apache NiFiを使用して多数のデモ拡張機能、コンポーネント、およびプロセッサを開発する際に、参加者はフローベースプログラミングの基礎を学びます。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- NiFiのアーキテクチャとデータフローの概念を理解する。
- NiFiとサードパーティのAPIを使って拡張機能を開発する。
- カスタムは、独自のApache Nifiプロセッサを開発します。
- 異種で珍しいファイル形式やデータソースからリアルタイムデータを取り込み、処理します。
コースの形式
- インタラクティブな講演と討論
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。
コースのカスタマイズオプション
- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)は、 Teradataデータベースのより高度な使用法を習得したいアプリケーション開発者およびエンジニアを対象としています。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- Teradataスペースを管理します。
- Teradataデータを保護および配布します。
- 説明計画を読む。
- SQL習熟度を向上させSQL 。
- Teradataメインユーティリティを使用します。
コースの形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。
コースのカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
- SQLクエリを実行しSQL 。
- 既存のHiveインストールからデータを読み取る。
この講師主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)では、参加者はSpark SQLを使用してさまざまな種類のデータセットを分析する方法を学習しSQL 。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- Spark SQLをインストールして設定しSQL 。
- Spark SQLを使用してデータ分析を実行しSQL 。
- さまざまな形式でデータセットをクエリします。
- データを視覚化し、結果を問い合わせます。
コースの形式
- インタラクティブな講演と討論
- たくさんの練習と練習。
- 実習ラボ環境での実践的な実装。
コースのカスタマイズオプション
- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
この講師主導のライブトレーニングでは、対話型データ分析の背後にある概念を紹介し、シングルユーザー環境またはマルチユーザー環境でのZeppelinの展開と使用方法について参加者に説明します。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。
- Zeppelinをインストールして設定する
- ブラウザベースのインタフェースでデータを開発、整理、実行、および共有する
- コマンドラインやクラスタの詳細を参照せずに結果を視覚化する
- 長いワークフローで実行して共同作業する
- Scala ( Apache Spark )、 Python ( Apache Spark )、Spark SQL 、JDBC、Markdown、およびShellなど、さまざまなプラグイン言語/データ処理バックエンドのいずれかをSQLします。
- ZeppelinをSpark、Flink、Map Reduceと統合する
- Apache Shiroを使用してZeppelinのマルチユーザーインスタンスを保護する
観客
- データエンジニア
- データアナリスト
- データ科学者
- ソフトウェア開発者
コースの形式
- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
は、このインストラクター主導のライブトレーニングでは、大規模なデータを提供するという課題を紹介し、ユーザーの要求への応答を計算できるアプリケーションを作成することにより、参加者をリアルタイムで大量に処理します。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:
- を使用してベスパはすぐにデータを計算する (ストア, 検索, ランク, 整理) ユーザーが待機している間に時間を提供する
- は、機能検索、推奨事項、およびパーソナライゼーション
を含む既存のアプリケーションにベスパを実装します。 - は、Hadoop やストームなどの既存のビッグデータシステムとベスパを統合して展開します。
観客
- 開発者
コース の
形式
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習