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
Machine Translated
材料の範囲
Maciej Jonczyk
コース: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
私は行なわれた練習が好きです。
Nour Assaf
コース: Data Mining and Analysis
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
私はその情報が面白かったと思った。
Allison May
コース: Data Visualization
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
演習例;実務経験の共有
澳新银行
コース: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
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
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
ビッグデータコース概要
コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
35 時間
概要
技術の進歩と情報量の増加は、政府を含む多くの業界でビジネスの運営方法を変革しています。 Go vernmentデータの生成を、デジタルアーカイブ率が原因モバイルデバイスとアプリケーション、スマートセンサーやデバイス、クラウド・コンピューティング・ソリューション、および市民向けのポータルの急速な成長に増加しています。デジタル情報が拡大し、より複雑になるにつれて、情報管理、処理、保管、セキュリティ、および配置もより複雑になります。新しいキャプチャ、検索、発見、および分析ツールは、組織化されていないデータから組織が洞察を得るのを助けています。政府市場は転換点にあり、情報が戦略的資産であることを認識しており、政府はミッションの要件をより適切に満たすために、構造化情報と非構造化情報の両方を保護、活用、分析する必要があります。政府の指導者たちがミッションを成功させるためにデータ駆動型組織を進化させるように努力しているとき、彼らは出来事、人、プロセス、および情報にわたる依存関係を相関させるための基礎を築いています。
価値の高い政府ソリューションは、最も破壊的なテクノロジのマッシュアップから生まれます。
- モバイル機器とアプリケーション
- クラウドサービス
- ソーシャルビジネス技術とネットワーキング
- Big Dataと分析
IDCは、2020年までにIT業界は5兆ドルに達し、今日よりも約1.7兆ドル大きくなり、業界の成長の80％がこれらの第3のプラットフォーム技術によってもたらされると予測しています。長期的には、これらのテクノロジは、増加するデジタル情報の複雑さに対処するための重要なツールとなります。 Big Dataはインテリジェントな業界ソリューションの1つであり、政府は大量のデータ関連および無関係の構造化および非構造化を分析することによって明らかにされたパターンに基づいて行動を起こすことによって、より良い決定を下すことができます。
しかし、これらの偉業を達成することは、単にデータの膨大な量を蓄積よりもはるかにかかります。「のthesevolumesの感覚を作るBig DataトムKalilとフェン、情報の膨大かつ多様な流れから有益な知識を分析して抽出することができ、最先端のツールや技術を必要とします」ホワイトハウス科学技術政策局のZhaoがOSTPブログに投稿しました。
ホワイトハウスは、それが国家を確立する際機関はこれらの技術を見つける手助けに向けたステップかかったBig Data 2012年に研究開発イニシアティブのイニシアチブは爆発の最大限に活用するために以上$ 2億含まBig Data 、それを分析するために必要なツールを。
Big Dataもたらす課題は、その約束が奨励するのと同じくらい困難です。データを効率的に保存することは、これらの課題の1つです。いつものように、予算は限られているので、エージェンシーはメガバイトあたりのストレージの価格を最小限に抑え、必要なときに必要なときに利用できるようにデータに簡単にアクセスできるようにしなければなりません。膨大な量のデータをバックアップすることは、この課題をさらに深刻にします。
データを効果的に分析することは、もう1つの大きな課題です。多くの機関は、彼らがより効率的に運営するのを助けることができる傾向を発見して、彼らがデータの山をふるいにかけることを可能にする商業的なツールを採用します。 （MeriTalkによる最近の調査によると、連邦のIT担当役員は、 Big Dataが代理店の目的を達成しながら、機関が5000億ドル以上を節約するのに役立つと考えています。）
カスタム開発のBig Dataツールを使用することで、機関はデータを分析する必要性に対処することができます。たとえば、オークリッジ国立研究所の計算データ分析グループは、そのピラニアデータ分析システムを他の機関が利用できるようにしました。このシステムは、医療研究者が大動脈瘤に襲う前に医師に警告することができるリンクを見つけるのに役立ちました。また、履歴書を見て求職者と採用管理者を結び付けるなど、より日常的な作業にも使用されます。
価値の高い政府ソリューションは、最も破壊的なテクノロジのマッシュアップから生まれます。
- モバイル機器とアプリケーション
- クラウドサービス
- ソーシャルビジネス技術とネットワーキング
- Big Dataと分析
IDCは、2020年までにIT業界は5兆ドルに達し、今日よりも約1.7兆ドル大きくなり、業界の成長の80％がこれらの第3のプラットフォーム技術によってもたらされると予測しています。長期的には、これらのテクノロジは、増加するデジタル情報の複雑さに対処するための重要なツールとなります。 Big Dataはインテリジェントな業界ソリューションの1つであり、政府は大量のデータ関連および無関係の構造化および非構造化を分析することによって明らかにされたパターンに基づいて行動を起こすことによって、より良い決定を下すことができます。
しかし、これらの偉業を達成することは、単にデータの膨大な量を蓄積よりもはるかにかかります。「のthesevolumesの感覚を作るBig DataトムKalilとフェン、情報の膨大かつ多様な流れから有益な知識を分析して抽出することができ、最先端のツールや技術を必要とします」ホワイトハウス科学技術政策局のZhaoがOSTPブログに投稿しました。
ホワイトハウスは、それが国家を確立する際機関はこれらの技術を見つける手助けに向けたステップかかったBig Data 2012年に研究開発イニシアティブのイニシアチブは爆発の最大限に活用するために以上$ 2億含まBig Data 、それを分析するために必要なツールを。
Big Dataもたらす課題は、その約束が奨励するのと同じくらい困難です。データを効率的に保存することは、これらの課題の1つです。いつものように、予算は限られているので、エージェンシーはメガバイトあたりのストレージの価格を最小限に抑え、必要なときに必要なときに利用できるようにデータに簡単にアクセスできるようにしなければなりません。膨大な量のデータをバックアップすることは、この課題をさらに深刻にします。
データを効果的に分析することは、もう1つの大きな課題です。多くの機関は、彼らがより効率的に運営するのを助けることができる傾向を発見して、彼らがデータの山をふるいにかけることを可能にする商業的なツールを採用します。 （MeriTalkによる最近の調査によると、連邦のIT担当役員は、 Big Dataが代理店の目的を達成しながら、機関が5000億ドル以上を節約するのに役立つと考えています。）
カスタム開発のBig Dataツールを使用することで、機関はデータを分析する必要性に対処することができます。たとえば、オークリッジ国立研究所の計算データ分析グループは、そのピラニアデータ分析システムを他の機関が利用できるようにしました。このシステムは、医療研究者が大動脈瘤に襲う前に医師に警告することができるリンクを見つけるのに役立ちました。また、履歴書を見て求職者と採用管理者を結び付けるなど、より日常的な作業にも使用されます。
35 時間
概要
概要
コミュニケーションサービスプロバイダ（CSP）は、優れた顧客経験を保証しながら、コストを削減し、ユーザーあたりの平均収入（ARPU）を最大化するという圧力に直面していますが、データ量は増加を続けています。グローバルモバイルデータトラフィックは、年間平均成長率（CAGR）が78％から2016に増加し、月間10.8エクサバイトに達するでしょう。
一方、CSPは、コール・ディテール・レコード（CDR）、ネットワーク・データおよび顧客データを含む大量のデータを生成しています。このデータを十分に活用している企業は、競争上の優位性を獲得しています。最近のThe Economist Intelligence Unitの調査によると、データ指向の意思決定を使用する企業は、生産性を5〜6％向上させることができます。しかし、企業の53％は貴重なデータの半分しか活用しておらず、回答者の4分の1は膨大な量の有用なデータが未利用になっていると指摘しています。データ量が非常に多く、手作業による分析が不可能であり、ほとんどの従来のソフトウェアシステムは追いつくことができず、貴重なデータが破棄または無視されます。
ビッグデータ＆アナリティクスの高速でスケーラブルなビッグデータソフトウェアにより、CSPはすべてのデータをマイニングしてより短期間でより良い意思決定を行うことができます。異なるビッグデータの製品と技術は、ビッグデータからの洞察を収集、準備、分析、提示するためのエンドツーエンドのソフトウェアプラットフォームを提供します。アプリケーション領域には、ネットワークパフォーマンス監視、詐欺検出、顧客チャーン検出、信用リスク分析などがあります。 Big Data＆Analytics製品は、テラバイトのデータを扱うように拡張されますが、そのようなツールの実装には、Hadoopや大規模並列計算プロセッサ（KPUなど）のような新しい種類のクラウドベースのデータベースシステムが必要です。
Big Data BI for Telcoのこのコースは、CSPが生産性向上のために投資している新たな新しい分野を網羅し、新しいビジネス収益の流れを開くものです。このコースでは、TelcoのBig Data BIを完全に360度見て、意思決定者と管理者がTelcoのBig Data BIの可能性について非常に幅広く包括的に把握できるようになります。
コースの目的
このコースの主な目的は、テレコミュニケーションビジネス（マーケティング/セールス、ネットワークオペレーション、ファイナンシャルオペレーション、カスタマーリレーションシップマネジメント）の4つのセクターに新しいビッグデータビジネスインテリジェンス技術を導入することです。学生は次のように紹介されます：
- ビッグデータの紹介 - ビッグデータの4V（音量、速度、多様性、真実性） - Telcoの観点からの抽出、管理
- ビッグデータ分析と従来のデータ分析との違い
- Big Dataの社内での正当性--Telcoの視点
- Hadoopエコシステムの紹介 - Hive、Pig、SPARCなどのすべてのHadoopツールに精通していて、どのようにBig Dataの問題を解決するか
- 分析ツール用に分析するために抽出されるデータの量 - 統合されたHadoopダッシュボードアプローチを使用してビジネス分析がデータの収集および分析の苦境をどのように低減できるか
- TelcoのInsightアナリティクス、ビジュアライゼーション分析、予測分析の基本導入
- Customer Churnの分析とビッグデータ - どのようなビッグデータ分析によって、通信事業者のケーススタディにおける顧客の不満や顧客の不満を減らすことができるか
- ネットワークメタデータおよびIPDRからのネットワーク障害およびサービス障害分析
- 財務分析 - 販売データと運用データからの詐欺、廃棄、ROI推定
- 顧客獲得の問題 - 販売データからのターゲットマーケティング、顧客セグメンテーション、クロスセリング
- すべてのビッグデータ分析製品の概要と概要、およびTelco分析スペースに適合する場所
- 結論 - 組織にビッグデータビジネスインテリジェンスを導入するための段階的なアプローチ
対象読者
- TelcoのCIOオフィスのネットワーク運用、財務マネージャ、CRMマネージャ、トップITマネージャ。
- Telcoのビジネスアナリスト
- CFOオフィスマネージャー/アナリスト
- 運用マネージャー
- 品質管理担当者
コミュニケーションサービスプロバイダ（CSP）は、優れた顧客経験を保証しながら、コストを削減し、ユーザーあたりの平均収入（ARPU）を最大化するという圧力に直面していますが、データ量は増加を続けています。グローバルモバイルデータトラフィックは、年間平均成長率（CAGR）が78％から2016に増加し、月間10.8エクサバイトに達するでしょう。
一方、CSPは、コール・ディテール・レコード（CDR）、ネットワーク・データおよび顧客データを含む大量のデータを生成しています。このデータを十分に活用している企業は、競争上の優位性を獲得しています。最近のThe Economist Intelligence Unitの調査によると、データ指向の意思決定を使用する企業は、生産性を5〜6％向上させることができます。しかし、企業の53％は貴重なデータの半分しか活用しておらず、回答者の4分の1は膨大な量の有用なデータが未利用になっていると指摘しています。データ量が非常に多く、手作業による分析が不可能であり、ほとんどの従来のソフトウェアシステムは追いつくことができず、貴重なデータが破棄または無視されます。
ビッグデータ＆アナリティクスの高速でスケーラブルなビッグデータソフトウェアにより、CSPはすべてのデータをマイニングしてより短期間でより良い意思決定を行うことができます。異なるビッグデータの製品と技術は、ビッグデータからの洞察を収集、準備、分析、提示するためのエンドツーエンドのソフトウェアプラットフォームを提供します。アプリケーション領域には、ネットワークパフォーマンス監視、詐欺検出、顧客チャーン検出、信用リスク分析などがあります。 Big Data＆Analytics製品は、テラバイトのデータを扱うように拡張されますが、そのようなツールの実装には、Hadoopや大規模並列計算プロセッサ（KPUなど）のような新しい種類のクラウドベースのデータベースシステムが必要です。
Big Data BI for Telcoのこのコースは、CSPが生産性向上のために投資している新たな新しい分野を網羅し、新しいビジネス収益の流れを開くものです。このコースでは、TelcoのBig Data BIを完全に360度見て、意思決定者と管理者がTelcoのBig Data BIの可能性について非常に幅広く包括的に把握できるようになります。
コースの目的
このコースの主な目的は、テレコミュニケーションビジネス（マーケティング/セールス、ネットワークオペレーション、ファイナンシャルオペレーション、カスタマーリレーションシップマネジメント）の4つのセクターに新しいビッグデータビジネスインテリジェンス技術を導入することです。学生は次のように紹介されます：
- ビッグデータの紹介 - ビッグデータの4V（音量、速度、多様性、真実性） - Telcoの観点からの抽出、管理
- ビッグデータ分析と従来のデータ分析との違い
- Big Dataの社内での正当性--Telcoの視点
- Hadoopエコシステムの紹介 - Hive、Pig、SPARCなどのすべてのHadoopツールに精通していて、どのようにBig Dataの問題を解決するか
- 分析ツール用に分析するために抽出されるデータの量 - 統合されたHadoopダッシュボードアプローチを使用してビジネス分析がデータの収集および分析の苦境をどのように低減できるか
- TelcoのInsightアナリティクス、ビジュアライゼーション分析、予測分析の基本導入
- Customer Churnの分析とビッグデータ - どのようなビッグデータ分析によって、通信事業者のケーススタディにおける顧客の不満や顧客の不満を減らすことができるか
- ネットワークメタデータおよびIPDRからのネットワーク障害およびサービス障害分析
- 財務分析 - 販売データと運用データからの詐欺、廃棄、ROI推定
- 顧客獲得の問題 - 販売データからのターゲットマーケティング、顧客セグメンテーション、クロスセリング
- すべてのビッグデータ分析製品の概要と概要、およびTelco分析スペースに適合する場所
- 結論 - 組織にビッグデータビジネスインテリジェンスを導入するための段階的なアプローチ
対象読者
- TelcoのCIOオフィスのネットワーク運用、財務マネージャ、CRMマネージャ、トップITマネージャ。
- Telcoのビジネスアナリスト
- CFOオフィスマネージャー/アナリスト
- 運用マネージャー
- 品質管理担当者
21 時間
概要
観客
あなたがアクセスできるデータから意味を成し遂げようとしたり、ネット上で利用可能な非構造化データ（Twitter、Linked inなど）を分析したいのであれば、このコースはあなたのためです。
これは主に意思決定者や、収集する価値のあるデータと分析する価値のあるデータを選択する必要がある人を対象としています。
それはソリューションを構成する人々を対象としていません、それらの人々はしかし全体像から利益を得るでしょう。
配送モード
コース期間中、参加者には主にオープンソース技術の実用的な例が提示されます。
短い講義の後、参加者による発表と簡単な演習が行われます。
使用されているコンテンツとソフトウェア
使用されるすべてのソフトウェアはコースが実行されるたびに更新されるので、私たちは可能な限り最新のバージョンをチェックします。
機械学習を使用して意思決定プロセスを自動化する方法を説明するために、データの取得、フォーマット、処理、および分析からのプロセスについて説明します。
あなたがアクセスできるデータから意味を成し遂げようとしたり、ネット上で利用可能な非構造化データ（Twitter、Linked inなど）を分析したいのであれば、このコースはあなたのためです。
これは主に意思決定者や、収集する価値のあるデータと分析する価値のあるデータを選択する必要がある人を対象としています。
それはソリューションを構成する人々を対象としていません、それらの人々はしかし全体像から利益を得るでしょう。
配送モード
コース期間中、参加者には主にオープンソース技術の実用的な例が提示されます。
短い講義の後、参加者による発表と簡単な演習が行われます。
使用されているコンテンツとソフトウェア
使用されるすべてのソフトウェアはコースが実行されるたびに更新されるので、私たちは可能な限り最新のバージョンをチェックします。
機械学習を使用して意思決定プロセスを自動化する方法を説明するために、データの取得、フォーマット、処理、および分析からのプロセスについて説明します。
35 時間
概要
1日目 - 重要なBig Dataトピック分野の概要を説明します。このモジュールは一連のセクションに分かれており、各セクションには実践的な演習が付いています。
2日目 - Big Data環境の分析手法とツールに関連するさまざまなトピックを探ります。実装やプログラミングの詳細には触れませんが、代わりに、参加者がBig Dataソリューションによって提供される一般的な分析機能と機能についての包括的な理解を深めることができるトピックに焦点を合わせて、概念レベルでカバレッジを保ちます。
3日目 - Big Dataソリューションプラットフォームアーキテクチャに関連する基本的および本質的なトピック領域の概要を説明します。 Big Dataソリューションプラットフォームの開発に必要なBig Dataメカニズムと、データ処理プラットフォームを組み立てるためのアーキテクチャ上のオプションについて説明します。 Big Dataソリューションプラットフォームの一般的な使用方法についての基本的な理解を深めるために、一般的なシナリオも提示されています。
4日目 - 3日目には、 Big Dataソリューションプラットフォームアーキテクチャに関連する高度なトピックを探ります。特に、データソース、データ入力、データストレージ、データ処理、セキュリティなど、 Big Dataソリューションプラットフォームを構成するさまざまなアーキテクチャ層について紹介し、説明します。
5日目 - 3日目と4日目にカバーされたトピックの知識を適用する代表者の能力をテストするために設計されたいくつかの演習と問題をカバーします。
2日目 - Big Data環境の分析手法とツールに関連するさまざまなトピックを探ります。実装やプログラミングの詳細には触れませんが、代わりに、参加者がBig Dataソリューションによって提供される一般的な分析機能と機能についての包括的な理解を深めることができるトピックに焦点を合わせて、概念レベルでカバレッジを保ちます。
3日目 - Big Dataソリューションプラットフォームアーキテクチャに関連する基本的および本質的なトピック領域の概要を説明します。 Big Dataソリューションプラットフォームの開発に必要なBig Dataメカニズムと、データ処理プラットフォームを組み立てるためのアーキテクチャ上のオプションについて説明します。 Big Dataソリューションプラットフォームの一般的な使用方法についての基本的な理解を深めるために、一般的なシナリオも提示されています。
4日目 - 3日目には、 Big Dataソリューションプラットフォームアーキテクチャに関連する高度なトピックを探ります。特に、データソース、データ入力、データストレージ、データ処理、セキュリティなど、 Big Dataソリューションプラットフォームを構成するさまざまなアーキテクチャ層について紹介し、説明します。
5日目 - 3日目と4日目にカバーされたトピックの知識を適用する代表者の能力をテストするために設計されたいくつかの演習と問題をカバーします。
21 時間
概要
Big Dataは、大規模データセットの保存と処理を目的としたソリューションを指す用語です。 Go ogleによって最初に開発されたこれらのBig Dataソリューションは、他の同様のプロジェクトを発展させ、それらを奮い立たせました。それらの多くはオープンソースとして利用可能です。 Rは金融業界で人気のあるプログラミング言語です。
14 時間
概要
従来のストレージテクノロジでは、格納する必要があるデータ量を処理できない場合、代替手段が捜し出されます。このコースでは、 Big Dataを保存および分析するための代替手段と、その長所と短所について説明します。
このコースは主にソリューションの議論と発表に焦点を当てていますが、実地演習もオンデマンドで利用できます。
このコースは主にソリューションの議論と発表に焦点を当てていますが、実地演習もオンデマンドで利用できます。
35 時間
概要
ビッグデータは非常に膨大で複雑なデータセットであるため、従来のデータ処理アプリケーションソフトウェアでは処理できません。ビッグデータの課題には、データのキャプチャ、データストレージ、データ分析、検索、共有、転送、視覚化、クエリ、更新、および情報のプライバシーが含まれます。
35 時間
概要
このインストラクターによるトレーニングを修了した
の参加者は、ビッグデータとその関連技術、方法論、ツールについて、実用的で現実的な理解を得ることができます。
の参加者は、実践的な演習を通して、この知識を実践に移す機会を得ることができます。グループの対話とインストラクターのフィードバックは、クラスの重要なコンポーネントを構成します。
このコースは、ビッグデータの要素概念入門から始まり、その後、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に進みます。最後に、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ツールとインフラストラクチャについて説明します。
コースの形式
- は、パート・レクチャー、パート・ディスカッション、ハンズオン・プラクティスおよび実装を行い、進行状況を測定するために時折 quizing を行います。
の参加者は、ビッグデータとその関連技術、方法論、ツールについて、実用的で現実的な理解を得ることができます。
の参加者は、実践的な演習を通して、この知識を実践に移す機会を得ることができます。グループの対話とインストラクターのフィードバックは、クラスの重要なコンポーネントを構成します。
このコースは、ビッグデータの要素概念入門から始まり、その後、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に進みます。最後に、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ツールとインフラストラクチャについて説明します。
コースの形式
- は、パート・レクチャー、パート・ディスカッション、ハンズオン・プラクティスおよび実装を行い、進行状況を測定するために時折 quizing を行います。
14 時間
概要
ベスパは、オープンソースのビッグデータ処理とエンジンを提供するヤフーによって作成されます。 ユーザーのクエリに応答し、推奨事項を作成し、パーソナライズされたコンテンツと広告をリアルタイムで提供するために使用します。
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
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
14 時間
概要
規制当局のコンプライアンスを満たすために、CSP（ Communicationサービスプロバイダ）はビッグデータ分析を活用して、コンプライアンスの達成を支援するだけでなく、同じプロジェクトの範囲内で顧客満足度を高め、それにより解約を減らすことができます。実際、コンプライアンスは契約に結び付けられたサービスの質に関連しているため、コンプライアンスを満たすためのあらゆるイニシアチブはCSPの「競争力」を向上させます。したがって、規制当局は、規制当局とCSPの間で相互に利益をもたらすことになる、CSPのための一連のBig Data分析慣行を助言/指導することができるべきであることが重要です。
コースは8つのモジュールで構成されています（1日目に4つ、2日目に4つ）
コースは8つのモジュールで構成されています（1日目に4つ、2日目に4つ）
35 時間
概要
技術の進歩と情報量の増加は、法執行の実施方法を変えています。課題Big Dataもたらすは同じくらい手ごわいあるBig Dataの約束。データを効率的に保存することは、これらの課題の1つです。それを効果的に分析することは別です。
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、 Big Dataテクノロジーにアプローチするための考え方を学び、既存のプロセスとポリシーへの影響を評価し、犯罪行為を特定して犯罪を防止する目的でこれらのテクノロジーを実装します。世界中の法執行機関のケーススタディを調査し、採用アプローチ、課題、結果に関する洞察を獲得します。
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。
- Big Dataテクノロジーと従来のデータ収集プロセスを組み合わせて、調査中にストーリーをまとめる
- データ分析用の産業用ビッグデータストレージおよび処理ソリューションを実装する
- 犯罪捜査へのデータ駆動型アプローチを可能にするための最も適切なツールとプロセスの採用に関する提案を準備する
聴衆
- 技術的背景を持つ法執行機関のスペシャリスト
コースの形式
- 一部の講義、一部のディスカッション、演習、および実践的な実践
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、 Big Dataテクノロジーにアプローチするための考え方を学び、既存のプロセスとポリシーへの影響を評価し、犯罪行為を特定して犯罪を防止する目的でこれらのテクノロジーを実装します。世界中の法執行機関のケーススタディを調査し、採用アプローチ、課題、結果に関する洞察を獲得します。
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。
- Big Dataテクノロジーと従来のデータ収集プロセスを組み合わせて、調査中にストーリーをまとめる
- データ分析用の産業用ビッグデータストレージおよび処理ソリューションを実装する
- 犯罪捜査へのデータ駆動型アプローチを可能にするための最も適切なツールとプロセスの採用に関する提案を準備する
聴衆
- 技術的背景を持つ法執行機関のスペシャリスト
コースの形式
- 一部の講義、一部のディスカッション、演習、および実践的な実践
14 時間
概要
この教室ベースのトレーニングセッションでは、 Big Dataを探索しBig Data 。参加者は、関連するビッグデータツールを使って実施するために、コンピュータベースの例とケーススタディ演習を行います。
14 時間
概要
目的 ：このトレーニングコースは、 Big Dataが私たちの生活を変えている理由、そしてビジネスが私たちを消費者と見なす方法をどのように変えているかを参加者に理解させることを目的としています。実際、ビジネスでビッグデータを使用しているユーザーは、ビッグデータによって、利益の増加、コストの削減、およびリスクの軽減につながる豊富な情報と洞察が得られることがわかります。しかし、個々のテクノロジに重点を置きすぎ、ビッグデータ管理の柱に十分に焦点を当てていない場合、不利な点が時々あります。
このコースでは、ビッグデータを実際のビジネス価値に変えるために、データ統合、データガバナンス、およびデータセキュリティの3つの柱を使用してビッグデータを管理する方法を参加者が学びます。顧客管理のケーススタディで行われたさまざまな演習は、参加者が基礎となるプロセスをよりよく理解するのに役立ちます。
このコースでは、ビッグデータを実際のビジネス価値に変えるために、データ統合、データガバナンス、およびデータセキュリティの3つの柱を使用してビッグデータを管理する方法を参加者が学びます。顧客管理のケーススタディで行われたさまざまな演習は、参加者が基礎となるプロセスをよりよく理解するのに役立ちます。
7 時間
概要
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、ビッグデータを最大限に活用しながら機械学習戦略を実装する方法を学びたい技術者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。
7 時間
概要
Apache Sqoop は、リレーショナル データベースやHadoopからデータを移動するためのコマンドラインインターフェイスです。Apache Flumeは、ビッグデータを管理するための分散ソフトウェアです。Sqoop と Flume を使用すると、システム間でデータを転送し、ビッグ データを Hadoopなどのストレージ アーキテクチャにインポートできます。
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、システム間でデータを転送するためにSqoopとFlumeを使用したいソフトウェアエンジニアを対象としています。
このトレーニングの終了までに、参加者は以下の情報を得られます。
- SqoopとFlumeでビッグデータを取り込む。
- 複数のデータ ソースからデータを取り込む。
- リレーショナル データベースから HDFS および Hiveにデータを移動する 。
- HDFS からリレーショナル データベースにデータをエクスポートします。
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。
- 練習や練習の多く。
- ライブ ラボ環境でのハンズオン実装。
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、システム間でデータを転送するためにSqoopとFlumeを使用したいソフトウェアエンジニアを対象としています。
このトレーニングの終了までに、参加者は以下の情報を得られます。
- SqoopとFlumeでビッグデータを取り込む。
- 複数のデータ ソースからデータを取り込む。
- リレーショナル データベースから HDFS および Hiveにデータを移動する 。
- HDFS からリレーショナル データベースにデータをエクスポートします。
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。
- 練習や練習の多く。
- ライブ ラボ環境でのハンズオン実装。
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。
28 時間
概要
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at technical persons who wish to deploy Talend Open Studio for Big Data to simplifying the process of reading and crunching through Big Data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Talend Open Studio for Big Data.
- Connect with Big Data systems such as Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR and Apache.
- Understand and set up Open Studio's big data components and connectors.
- Configure parameters to automatically generate MapReduce code.
- Use Open Studio's drag-and-drop interface to run Hadoop jobs.
- Prototype big data pipelines.
- Automate big data integration projects.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Talend Open Studio for Big Data.
- Connect with Big Data systems such as Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR and Apache.
- Understand and set up Open Studio's big data components and connectors.
- Configure parameters to automatically generate MapReduce code.
- Use Open Studio's drag-and-drop interface to run Hadoop jobs.
- Prototype big data pipelines.
- Automate big data integration projects.
21 時間
概要
このコースは、分散システム環境で大規模データセットを保存および処理するためのソリューションを探しているITスペシャリストを対象としています。
コース目標：
Hadoopクラスター管理に関する知識を得る
コース目標：
Hadoopクラスター管理に関する知識を得る
35 時間
概要
観客：
このコースは、分散システム環境で大規模データセットを保存および処理するためのソリューションを探しているITスペシャリストを対象としています。
Go ：
Hadoopクラスタ管理に関する深い知識。
このコースは、分散システム環境で大規模データセットを保存および処理するためのソリューションを探しているITスペシャリストを対象としています。
Go ：
Hadoopクラスタ管理に関する深い知識。
28 時間
概要
Audience:
This course is intended to demystify big data/hadoop technology and to show it is not difficult to understand.
This course is intended to demystify big data/hadoop technology and to show it is not difficult to understand.
28 時間
概要
Apache Hadoopは、サーバーのクラスタ上でBig Dataを処理するための最も一般的なフレームワークです。このコースでは、開発者にさまざまなコンポーネント（HDFS、MapReduce、Pig、 Hive 、およびHBase）のHadoopエコシステムを紹介します。
21 時間
概要
Apache Hadoopは、サーバーのクラスタでBig Dataを処理するための最も一般的なフレームワークの1つです。このコースでは、HDFS、高度なPig、 Hive 、HBaseのデータ管理について学びます。これらの高度なプログラミング技術は、経験豊富なHadoop開発者にとって有益です。
観客 ：開発者
期間： 3日間
形式：講義（50％）および実習（50％）
観客 ：開発者
期間： 3日間
形式：講義（50％）および実習（50％）
21 時間
概要
このコースではHBaseを紹介しSQL - Hadoop上にNo SQLストアがありSQL 。このコースは、HBaseを使用してアプリケーションを開発する開発者と、HBaseクラスターを管理する管理者を対象としています。
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
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
21 時間
概要
Apache Hadoopは、サーバーのクラスタ上でBig Dataを処理するための最も一般的なフレームワークです。この3（必要に応じて、4）日間のコースでは、参加者は、ビジネス上の利点について学習しますとのために例を使用Hadoopインストールする方法を、クラスタの展開と成長を計画、管理、監視、トラブルシューティングおよび最適化する方法、およびその生態系Hadoop 。また、クラスターのバルクデータロードの練習、さまざまなHadoopディストリビューションの理解、およびHadoopエコシステムツールのインストールと管理の練習も行います。このコースは、Kerberosを使用してクラスターを保護する方法についての説明を終えて終了します。
「……資料は非常によく準備されていて、徹底的に覆われていました。ラボはとても親切でよく組織されていました」
- Andrew Nguyen、マイクロソフトオンラインAdvertising 、プリンシパルインテグレーションDWエンジニア
観客
Hadoop管理者
フォーマット
講義と実習で、おおよそバランスが60％の講義と40％の講座です。
「……資料は非常によく準備されていて、徹底的に覆われていました。ラボはとても親切でよく組織されていました」
- Andrew Nguyen、マイクロソフトオンラインAdvertising 、プリンシパルインテグレーションDWエンジニア
観客
Hadoop管理者
フォーマット
講義と実習で、おおよそバランスが60％の講義と40％の講座です。
21 時間
概要
Apache Hadoop は、ビッグデータを処理するための最も一般的なフレームワークです。Hadoop は、豊富で深い分析機能を提供し、tradional BI アナリティクスの世界に向けて、インロードを行っています。このコースでは、Hadoop エコシステムの中核となるコンポーネントのアナリストとその分析
を紹介します。
聴衆
ビジネスアナリスト
期間
3 日
形式
の講義と実習
を紹介します。
聴衆
ビジネスアナリスト
期間
3 日
形式
の講義と実習
14 時間
概要
オーディエンス
- 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
- 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
21 時間
概要
このコースは、開発者、設計者、データサイエンティスト、または集中的にまたは定期的にデータにアクセスする必要があるプロファイルを対象としています。
このコースの主な焦点はデータの操作と変換です。
Hadoopエコシステムのツールの中で、このコースにはPigとHive使用が含まれています。どちらもデータの変換と操作に多用されています。
このトレーニングでは、パフォーマンス測定基準とパフォーマンスの最適化についても説明します。
コースは完全に実践的であり、理論的側面の提示によって句読されています。
このコースの主な焦点はデータの操作と変換です。
Hadoopエコシステムのツールの中で、このコースにはPigとHive使用が含まれています。どちらもデータの変換と操作に多用されています。
このトレーニングでは、パフォーマンス測定基準とパフォーマンスの最適化についても説明します。
コースは完全に実践的であり、理論的側面の提示によって句読されています。
14 時間
概要
は、より多くのソフトウェアおよび IT プロジェクトがローカル処理とデータ管理から分散処理およびビッグデータストレージに移行するにつれて、プロジェクトマネージャは、知識とスキルをアップグレードして、関連する概念と実践を把握する必要性を見つけています。ビッグデータプロジェクトとオポチュニティ
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
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
14 時間
概要
Apache Samzaは、ストリーム処理用のオープンソースの準リアルタイムの非同期計算フレームワークです。メッセージングにはApache Kafkaを使用し、フォールトトレランス、プロセッサの隔離、セキュリティ、およびリソース管理にはApache Hadoop YARNを使用します。
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、サンプルのSamzaベースのプロジェクトの作成とジョブの実行を通じて参加者をウォーキングしながら、メッセージングシステムと分散ストリーム処理の背後にある原則を紹介します。
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。
- Samzaを使用して、メッセージの生成と消費に必要なコードを単純化してください。
- アプリケーションからのメッセージの処理を切り離します。
- Samzaを使用して、ほぼリアルタイムの非同期計算を実装します。
- ストリーム処理を使用して、メッセージングシステムよりも高度な抽象化を提供します。
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
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、サンプルのSamzaベースのプロジェクトの作成とジョブの実行を通じて参加者をウォーキングしながら、メッセージングシステムと分散ストリーム処理の背後にある原則を紹介します。
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。
- Samzaを使用して、メッセージの生成と消費に必要なコードを単純化してください。
- アプリケーションからのメッセージの処理を切り離します。
- Samzaを使用して、ほぼリアルタイムの非同期計算を実装します。
- ストリーム処理を使用して、メッセージングシステムよりも高度な抽象化を提供します。
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
今後のビッグデータコース
2021-06-29 10:00:00
28 時間
2021-06-30 10:00:00
7 時間
2021-08-03 10:00:00
21 時間
2021-08-03 10:00:00
21 時間
2021-08-17 10:00:00
28 時間
週末ビッグデータコース, 夜のビッグデータトレーニング, ビッグデータブートキャンプ, ビッグデータ インストラクターよる, 週末ビッグデータトレーニング, 夜のビッグデータコース, ビッグデータ指導, ビッグデータインストラクター, ビッグデータレーナー, ビッグデータレーナーコース, ビッグデータクラス, ビッグデータオンサイト, ビッグデータプライベートコース, ビッグデータ1対1のトレーニング週末Big Dataコース, 夜のBig Dataトレーニング, Big Dataブートキャンプ, Big Data インストラクターよる, 週末Big Dataトレーニング, 夜のBig Dataコース, Big Data指導, Big Dataインストラクター, Big Dataレーナー, Big Dataレーナーコース, Big Dataクラス, Big Dataオンサイト, Big Dataプライベートコース, Big Data1対1のトレーニング
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