Apache Zookeeperのトレーニングコース

To meet compliance of the regulators, CSPs (Communication service providers) can tap into Big Data Analytics which not only help them to meet compliance but within the scope of same project they can increase customer satisfaction and thus reduce the churn. In fact since compliance is related to Quality of service tied to a contract, any initiative towards meeting the compliance, will improve the “competitive edge” of the CSPs. Therefore, it is important that Regulators should be able to advise/guide a set of Big Data analytic practice for CSPs that will be of mutual benefit between the regulators and CSPs.

The course consists of 8 modules (4 on day 1, and 4 on day 2)

テクノロジーの進歩と情報量の増加により、政府を含む多くの業界でビジネスの運営方法が変わりつつあります。 Go モバイル デバイスとアプリケーション、スマート センサーとデバイス、クラウド コンピューティング ソリューション、および市民向けポータルの急速な成長により、政府データの生成とデジタル アーカイブの割合が増加しています。デジタル情報が拡大し、より複雑になるにつれて、情報の管理、処理、保管、セキュリティ、および処分もより複雑になります。新しいキャプチャ、検索、検出、分析ツールは、組織が非構造化データから洞察を得るのに役立ちます。政府市場は転換点にあり、情報は戦略的資産であり、政府は構造化情報と非構造化情報の両方を保護、活用、分析して、より適切にサービスを提供し、ミッション要件を満たす必要があると認識しています。政府のリーダーは、ミッションを成功裏に達成するためにデータドリブンな組織を進化させることに努めており、イベント、人、プロセス、情報間の依存関係を相関させるための基礎を築いています。

高価値の政府ソリューションは、最も破壊的なテクノロジーのマッシュアップから作成されます。

モバイル デバイス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 テクノロジーとネットワーキング Big Data および分析

IDC は、IT 業界の規模は 2020 年までに 5 兆ドルに達し、現在より約 1 兆 7,000 億ドル拡大し、業界の成長の 80% がこれらの第 3 のプラットフォーム テクノロジによって推進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ーは、増大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るでしょう。 Big Data はインテリジェントな産業ソリューションの 1 つであり、政府が大量のデータ (関連するデータと関連しないデータ、構造化されたデータと非構造化されたデータ) を分析することで明らかになったパターンに基づいて行動を起こすことで、より適切な意思決定を行うことができます。

しかし、これらの偉業を達成するには、単に大量のデータを蓄積するだけでは不十分です。「これらの量の Big Data を理解するには、膨大で多様な情報の流れを分析して有用な知識を抽出できる最先端のツールとテクノロジーが必要です」とトム・カリル氏とホワイトハウス科学技術政策局のFen Zhao氏はOSTPブログへの投稿でこう述べた。

ホワイトハウスは、2012 年に国家 Big Data 研究開発イニシアチブを設立し、各機関がこれらのテクノロジーを発見できるよう支援する一歩を踏み出しました。このイニシアチブには、Big Data の爆発的増加とそれに必要なツールを最大限に活用するための 2 億ドル以上が含まれていました。それを分析してください。

Big Data がもたらす課題は、その約束が勇気を与えるものであるのと同じくらい困難なものです。データを効率的に保存することも課題の 1 つです。いつものことですが、予算は限られているため、政府機関はストレージのメガバイトあたりの価格を最小限に抑え、ユーザーが必要なときに、必要な方法でデータを取得できるように、データをアクセスしやすい場所に維持する必要があります。大量のデータをバックアップすると、課題がさらに高まります。

データを効果的に分析することも大きな課題です。多くの政府機関は、大量のデータを選別して、業務の効率化に役立つ傾向を特定できる商用ツールを採用しています。 (MeriTalk による最近の調査では、連邦 IT 幹部は Big Data が政府機関の任務目標を達成しながら 5,000 億ドル以上を節約できると考えていることがわかりました。)

カスタム開発された Big Data ツールにより、政府機関はデータ分析のニーズに対応できるようになります。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、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、医学研究者が大動脈瘤を発症する前に医師に警告できるリンクを見つけるのに役立ちました。また、求職者と採用担当者を結び付けるために履歴書を精査するなど、より日常的なタスクにも使用されます。

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。

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

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。

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。

このインストラクターによるライブ・トレーニングを修了した受講者は、Big Dataとそれに関連する技術、方法論、ツールについて、実践的かつ実戦的な理解を得ることができます。

参加者は、実践的なエクササイズを通して、この知識を実践する機会を得る。グループでの交流とインストラクターからのフィードバックが授業の重要な要素となっている。

このコースは、ビッグデータの基本的な概念の紹介から始まり、データ分析を行うために使用されるプログラミング言語や方法論へと進みます。最後に、ビッグデータのストレージ、分散処理、Scalaビリティを可能にするツールとインフラについて説明します。

コースは、データサイエンティストスキルセット（ドメイン：データと技術）の一部です。

This classroom based training session will explore Big Data. Delegates will have computer based examples and case study exercises to undertake with relevant big data tools

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。

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。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、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行する方法を学びたい技術者を対象としています。

このトレーニングが終了するまでに、参加者は以下のことを身につけます：

• 機械学習の進化とトレンドを理解する
。
• 機械学習がさまざまな業界でどのように利用されているかを知る
。
• 組織内で機械学習を実装するために利用可能なツール、スキル、サービスに精通する。
• 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する。
• データミドルバックエンドとは何か、企業でどのように利用されているかを学ぶ
。
• ビッグデータとインテリジェントなアプリケーションが業界全体で果たす役割を理解する
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、SqoopとFlumeをビッグデータのために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時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• SqoopとFlumeを使用したビッグデータのインジェスト。
• 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と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する。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Talend Open Studio for Big Dataを導入し、ビッグデータを読み解くプロセスを簡素化したい技術者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• TalendOpen Studio for Big Dataのインストールと設定
。
• Cloudera、HortonWorks、MapR、Amazon EMR、Apacheなどのビッグデータシステムに接続する
。
• Open Studioのビッグデータコンポーネントとコネクターを理解し、設定する
。
• MapReduceコードを自動生成するためのパラメータを設定する
。
• Open Studioのドラッグアンドドロップインターフェースを使用してHadoopジョブを実行する
。
• ビッグデータパイプラインをプロトタイプする
。
• ビッグデータ統合プロジェクトを自動化する
。