Hadoopのトレーニングコース

Hadoopのトレーニングコース

地元のインストラクターによるライブApache Hadoopトレーニングコースでは、Hadoopエコシステムの中核となるコンポーネントと、これらのテクノロジーを使用して大規模な問題を解決する方法を実践的に実践します。 Hadoop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。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。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。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

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お客様の声

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Hadoopコース概要

コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
21 時間
Pythonは、データ科学および機械学習のためのスケール可能で柔軟で広く使用されるプログラミング言語です。 Spark は、大規模なデータの検索、分析、変換に使用されるデータ処理エンジンであり、 Hadoop は、大規模なデータの保存および処理のためのソフトウェア図書館フレームワークです。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、Spark、0、および1を使用して統合し、大規模かつ複雑なデータセットを処理し、分析し、変換したい開発者に向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

大型データの処理をSpark、0、および1で開始するために必要な環境を設定します。 特性、コアコンポーネント、およびSparkのアーキテクチャを理解する Hadoop. Spark, Hadoop, and Python for big data processing を統合する方法を学びます。 スパークのエコシステム(Spark MlLib、4、Kafka、Sqoop、Kafka、Flume)のツールを探索する。 (3)、YouTube、Amazon、Spotify、および Googleに似た協力フィルタリング推奨システムを構築します。 Apache Mahout を使用して、機械学習アルゴリズムをスケールします。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コース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、私たちに連絡して整理してください。
7 時間
このコースでは、使用する方法について説明Hive SQL言語を(AKA: Hive HQL、 SQL上のHive 、 Hive QL)からデータを抽出人々のためのHive
14 時間
Datameer は、Hadoop 上に構築されたビジネスインテリジェンスおよびアナリティクスプラットフォームです。これにより、エンドユーザーは、使いやすい方法で、大規模な構造化された半構造化データと非構造化情報にアクセスし、探索し、関連づけることができます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Datameer を使用して Hadoop & #39 を克服する方法について学習し、一連のビッグデータソースのセットアップと分析を段階的に実行します。

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:

- エンタープライズデータを作成、バーテン、対話的に探索する
湖 - アクセスビジネスインテリジェンスデータウェアハウス、トランザクションデータベース、およびその他の分析ストア
- エンドツーエンドのデータ処理パイプラインを設計するには、スプレッドシートのユーザーインターフェイスを使用します
- アクセス事前に構築された関数は、複雑なデータの関係を探るために
- ドラッグアンドドロップウィザードを使用してデータを視覚化し、ダッシュボードを作成する
- テーブル、グラフ、グラフ、およびマップを使用してクエリ結果を分析する

観客

- データアナリスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 時間
The course is dedicated to IT specialists that are looking for a solution to store and process large data sets in distributed system environment

Course goal:

Getting knowledge regarding Hadoop cluster administration
35 時間
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。
28 時間
Audience:

This course is intended to demystify big data/hadoop technology and to show it is not difficult to understand.
28 時間
Apache Hadoop is the most popular framework for processing Big Data on clusters of servers. This course will introduce a developer to various components (HDFS, MapReduce, Pig, Hive and HBase) Hadoop ecosystem.
21 時間
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%)
21 時間
This course introduces HBase – a NoSQL store on top of Hadoop. The course is intended for developers who will be using HBase to develop applications, and administrators who will manage HBase clusters.

We will walk a developer through HBase architecture and data modelling and application development on HBase. It will also discuss using MapReduce with HBase, and some administration topics, related to performance optimization. The course is very hands-on with lots of lab exercises.

Duration : 3 days

Audience : Developers & Administrators
21 時間
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。
21 時間
Apache Hadoop is the most popular framework for processing Big Data. Hadoop provides rich and deep analytics capability, and it is making in-roads in to tradional BI analytics world. This course will introduce an analyst to the core components of Hadoop eco system and its analytics

Audience

Business Analysts

Duration

three days

Format

Lectures and hands on labs.
21 時間
Hadoop は、最も人気のあるビッグデータ処理フレームワークです。
14 時間
Audience

- Developers

Format of the Course

- Lectures, hands-on practice, small tests along the way to gauge understanding
21 時間
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。
14 時間
In this instructor-led training in 日本, participants will learn the core components of the Hadoop ecosystem and how these technologies can be used to solve large-scale problems. By learning these foundations, participants will improve their ability to communicate with the developers and implementers of these systems as well as the data scientists and analysts that many IT projects involve.

Audience

- Project Managers wishing to implement Hadoop into their existing development or IT infrastructure
- Project Managers needing to communicate with cross-functional teams that include big data engineers, data scientists and business analysts
14 時間
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
7 時間
Alluxioは、異なるストレージシステムを統合し、アプリケーションがメモリ速度でデータと相互作用することを可能にするオープンソースの仮想配布ストレージシステムです。 インテル、バイドゥ、アリババなどの企業によって使用されています。

このインストラクターによって導かれたライブトレーニングでは、参加者は Alluxio によって異なる計算フレームワークをストレージシステムとブリッジする方法を学び、マルチペタバイトスケールデータを効率的に管理する方法を学びます。

このトレーニングの終了後、参加者は:

アプリケーションを開発する Alluxio 大型データシステムとアプリケーションを接続し、単一の名称スペースを保存 すべてのストレージ形式でビッグデータから効率的に価値を抽出する 作業負荷のパフォーマンスの向上 配布・管理 Alluxio 単独または集団

観客

データ科学者 開発者 システム管理者

コースの形式

部分講義、部分議論、練習、重い実践
14 時間
タイゴンは、オープンソース、リアルタイム、低レイテンシ、高スループット、ネイティブヤーン、持続性のために HDFS と HBase の上に位置するストリーム処理フレームワークです。タイゴンアプリケーションは、ネットワーク侵入検知と分析、ソーシャルメディア市場分析、ロケーション分析、ユーザーへのリアルタイムの推奨などのユースケースに対応しています。

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、サンプルアプリケーションの作成を通じて参加者をウォークする際に、リアルタイムおよびバッチ処理をブレンドするタイゴン & #39 のアプローチを紹介します。

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:

- は、大量のデータを処理するための強力なストリーム処理アプリケーションを作成し
- は、Twitter やウェブサーバのログなどのプロセスストリームのソースを
- は、ストリームの迅速な結合、フィルタリング、および集約のためにタイゴンを使用し

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
21 時間
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow)は、システム間のデータの移動、追跡、および自動化を可能にするリアルタイム統合データロジスティクスおよび単純なイベント処理プラットフォームです。フローベースのプログラミングを使用して書かれており、リアルタイムでデータフローを管理するためのWebベースのユーザーインターフェースを提供します。

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。
7 時間
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow)は、システム間のデータの移動、追跡、および自動化を可能にするリアルタイム統合データロジスティクスおよび単純なイベント処理プラットフォームです。フローベースのプログラミングを使用して書かれており、リアルタイムでデータフローを管理するためのWebベースのユーザーインターフェースを提供します。

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。
28 時間
Hadoopは人気のある Big Data処理フレームワークです。 Pythonは、明確な合成とコード読みやすさで有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター指導、ライブトレーニングでは、参加者は、複数の例を通過し、使用ケースを通過するにつれて、MapReduce、Pig、およびSparkを使用する方法を学びます。

このトレーニングの終了後、参加者は:

背後の基本的な概念を理解する Hadoop, MapReduce, Pig, and Spark 使用する Python と Hadoop 分散ファイルシステム(HDFS)、MapReduce、豚、およびSpark Snakebite を使用して、プログラミングで HDFS にアクセスできます。 mrjob を使用して MapReduce の仕事を書く Python スパークプログラムを書く Python 豚の機能を拡張する Python UDF マップ管理 ルイジを使用して仕事と豚のスクリプトを削減する

観客

開発者 IT専門家

コースの形式

部分講義、部分議論、練習、重い実践
14 時間
SqoopはHadoopとリレーショナルデータベースまたはメインフレーム間でデータを転送するためのオープンソースソフトウェアツールです。 My SQL 、 Oracleなどのリレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)またはメインフレームからHadoop分散ファイルシステム(HDFS)にデータをインポートするために使用できます。その後、データをHadoop MapReduceで変換してから、再度RDBMSにエクスポートすることができます。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はSqoopを使用して従来のリレーショナルデータベースからHDFSやHiveなどのHadoopストレージにデータをインポート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。

- Sqoopをインストールして構成する
- My SQLからHDFSおよびHiveへのデータのインポート
- HDFSとHiveからMy SQLへのデータのインポート

観客

- システム管理者
- データエンジニア

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

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。
21 時間
ビッグデータ分析では、相関関係、隠れたパターン、およびその他の有用な洞察を明らかにするために、大量のさまざまなデータセットを調べるプロセスが含まれます。

健康産業には、大量の複雑で異種の医療および臨床データがあります。医療データにビッグデータ分析を適用することは、医療の提供を改善するための洞察を引き出す大きな可能性を提示します。しかしながら、これらのデータセットの膨大さは、分析および臨床環境への実用化において大きな課題を投げかけている。

このインストラクター主導のライブトレーニング(リモート)では、参加者は一連の実践的なラボ実習を順を追って進めながら、ビッグデータ分析を健康のために実行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。

- Hadoop MapReduceやSparkなどのビッグデータ分析ツールをインストールして設定する
- 医療データの特徴を理解する
- 医療データを扱うためにビッグデータ技術を適用する
- 健康応用の文脈でビッグデータシステムとアルゴリズムを研究する

観客

- 開発者
- データ科学者

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、そして実地練習。

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。
35 時間
Apache Hadoop は、多くのコンピュータを通じて大規模なデータセットを処理するための人気のあるデータ処理フレームワークです。

このインストラクター指導、ライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、組織内でクラスターを構築、配置、管理する方法を学びたいシステム管理者に向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

Apacheをインストールして設定する(0) エコシステムの4つの主要な要素を理解する:HDFS、MapReduce、YARN、および0 Common。 Hadoop 分散ファイルシステム(HDFS)を使用してクラスターを数百または数千のノードにスケールします。 ■ HDFS を設定して、オンプレミス スパーク デロイメントのためのストレージ エンジンとして動作します。 Spark を設定して、Amazon S3 および NoSQL データベース システムなどの代替ストレージ ソリューションにアクセスできます。 Apache Hadoop クラスターの提供、管理、監視、セキュリティなどの行政課題を実行する。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コース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、私たちに連絡して整理してください。
21 時間
Cloudera Impala は Apache Hadoop クラスターのためのオープンソース マッサージ パラレル 処理 (MPP) SQL リクエスト エンジンです。

Impala ユーザーは、データの移動または変換を必要とせずに、分散ファイルシステム および Apache Hbase に保存されたデータに低速のリクエストを発行することができます。

観客

このコースは、アナリストやデータ科学者がツールを介して Hadoop に保存されたデータを分析することを目指しています。

このコースの後、代表者は、

〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 特定のプログラムを書き、より容易にする Business Intelligence in Impala SQL Dialect。 トラブル解消(4)
21 時間
Apache Ambariは、Apache Hadoopクラスタをプロビジョニング、管理、監視、および保護するためのオープンソース管理プラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、 Hadoopクラスターを正常に管理するためにAmbariが提供する管理ツールとプラクティスについて学びます。

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。

- Ambariを使用してライブBig Dataクラスターをセットアップする
- Ambariの高度な機能をさまざまなユースケースに適用する
- 必要に応じてシームレスにノードを追加および削除する
- 調整と調整によってHadoopクラスターのパフォーマンスを向上させる

観客

- DevOps
- システム管理者
- DBA
- Hadoopテスト専門家

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
21 時間
Hortonworks Data Platform (HDP)は、Apache Hadoopエコシステムでビッグデータソリューションを開発するための安定した基盤を提供するオープンソースのApache Hadoopサポートプラットフォームです。

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、 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。

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