日本 でのオンライン Hadoop トレーニング

この講師主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Spark、Hadoop、およびPythonを使用して大規模で複雑なデータセットを処理、分析、変換することを目指す開発者向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Spark、Hadoop、およびPythonを使用してビッグデータの処理を開始するために必要な環境をセットアップする。
• SparkとHadoopの特徴、主要なコンポーネント、アーキテクチャを理解する。
• Spark、Hadoop、およびPythonを統合してビッグデータの処理を行う方法を学ぶ。
• Sparkエコシステム内のツール（Spark MlLib、Spark Streaming、Kafka、Sqoop、Flume）を探索する。
• Netflix、YouTube、Amazon、Spotify、Googleなどに類似した協調フィルタリング推薦システムを構築する。
• Apache Mahoutを使用して機械学習アルゴリズムをスケーリングする。

Audience:

The course is intended for IT specialists looking for a solution to store and process large data sets in a distributed system environment

Goal:

Deep knowledge on Hadoop cluster administration.

Big data analytics involves the process of examining large amounts of varied data sets in order to uncover correlations, hidden patterns, and other useful insights.

The health industry has massive amounts of complex heterogeneous medical and clinical data. Applying big data analytics on health data presents huge potential in deriving insights for improving delivery of healthcare. However, the enormity of these datasets poses great challenges in analyses and practical applications to a clinical environment.

In this instructor-led, live training (remote), participants will learn how to perform big data analytics in health as they step through a series of hands-on live-lab exercises.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure big data analytics tools such as Hadoop MapReduce and Spark
• Understand the characteristics of medical data
• Apply big data techniques to deal with medical data
• Study big data systems and algorithms in the context of health applications

Audience

• Developers
• Data Scientists

Format of the Course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice.

Note

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Apache Hadoop is the most popular framework for processing Big Data on clusters of servers. In this three (optionally, four) days course, attendees will learn about the business benefits and use cases for Hadoop and its ecosystem, how to plan cluster deployment and growth, how to install, maintain, monitor, troubleshoot and optimize Hadoop. They will also practice cluster bulk data load, get familiar with various Hadoop distributions, and practice installing and managing Hadoop ecosystem tools. The course finishes off with discussion of securing cluster with Kerberos.

“…The materials were very well prepared and covered thoroughly. The Lab was very helpful and well organized”
— Andrew Nguyen, Principal Integration DW Engineer, Microsoft Online Advertising

Audience

Hadoop administrators

Format

Lectures and hands-on labs, approximate balance 60% lectures, 40% labs.

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.

Apache Hadoop は、サーバーのクラスタ上でビッグデータを処理する最も人気のあるフレームワークの一つです。このコースでは、HDFS 上でのデータ管理、高度な Pig、Hive、および HBase の使用方法に焦点を当てます。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。

対象者: 開発者

期間: 3日間

形式: 講義 (50%) と実習 (50%)。

Audience:

This course is intended to demystify big data/hadoop technology and to show it is not difficult to understand.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at system administrators who wish to learn how to set up, deploy and manage Hadoop clusters within their organization.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Apache Hadoop.
• Understand the four major components in the Hadoop ecoystem: HDFS, MapReduce, YARN, and Hadoop Common.
• Use Hadoop Distributed File System (HDFS) to scale a cluster to hundreds or thousands of nodes.  
• Set up HDFS to operate as storage engine for on-premise Spark deployments.
• Set up Spark to access alternative storage solutions such as Amazon S3 and NoSQL database systems such as Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
• Carry out administrative tasks such as provisioning, management, monitoring and securing an Apache Hadoop cluster.

このコースでは、Hadoop 上に構築された NoSQL ストアである HBase を紹介します。本コースは、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向けです。

私たちは開発者が HBase のアーキテクチャやデータモデリング、HBase 上でのアプリケーション開発を理解できるようにガイドします。また、MapReduce との連携やパフォーマンス最適化に関連する管理トピックについても説明します。本コースは非常に実践的で、多くのラボ演習が含まれています。

期間: 3 日間

対象者: 開発者 & 管理者

Apache NiFiは、オープンソースのフローベースのデータ統合とイベント処理プラットフォームです。異なるシステム間での自動化されたリアルタイムのデータルーティング、変換、およびシステム間の中継を可能にします。WebベースのUIと細かい制御が特徴です。

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、中級レベルの管理者やエンジニア向けで、NiFiデータフローを実稼働環境で展開、管理、保護、最適化する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Apache NiFiクラスタのインストール、設定、および維持管理を行う。
• 様々なソースとシンクからのデータフローを設計し管理する。
• フローオートメーション、ルーティング、および変換ロジックを実装する。
• 性能を最適化し、運用状況を監視し、問題をトラブルシューティングする。

コースの形式

• 実践的な講義と実際のアーキテクチャについての議論。
• フローの構築、展開、管理に関するハンズオンラボ。
• 実践的なシナリオに基づく演習。

コースのカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

In this instructor-led, live training in 日本, participants will learn the fundamentals of flow-based programming as they develop a number of demo extensions, components and processors using Apache NiFi.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand NiFi's architecture and dataflow concepts.
• Develop extensions using NiFi and third-party APIs.
• Custom develop their own Apache Nifi processor.
• Ingest and process real-time data from disparate and uncommon file formats and data sources.