
현지의 강사 라이브 빅 데이터 교육 과정은 빅 데이터의 기본 개념에 대한 소개부터 시작하여 데이터 분석을 수행하는 데 사용되는 프로그래밍 언어 및 방법론으로 진행됩니다 빅 데이터 저장소, 분산 처리 및 확장 성을 구현하기위한 도구와 인프라는 데모 연습 세션에서 논의되고 비교 및 구현됩니다 Big Data 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다 현장 실습은 고객 구내에서 현지에서 실시 할 수 있습니다 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터에서 대한민국 원격 라이브 교육은 대화 형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다 NobleProg 지역 교육 제공자.
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회원 평가
트레이너가 외부 디스크에 제공 한 이미 준비된 VM에서 모든 데이터와 소프트웨어를 사용할 준비가되었다는 사실.
vyzVoice
Course: Hadoop for Developers and Administrators
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물질의 범위 Maciej
Maciej Jonczyk
Course: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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ML 분야의 체계화 된 지식 - Orange Pol
Orange Polska
Course: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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교육 후에 탐구 할 수있는 많은 문제 Klaudia Kłębek
Klaudia Kłębek
Course: Data Mining z wykorzystaniem R
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트레이너는 매우 지식이 많았고 내가 관심이있는 영역을 포함했습니다.
Mohamed Salama
Course: Data Mining & Machine Learning with R
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필요에 매우 맞춘
Yashan Wang
Course: Data Mining with R
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리처드는 매우 조용하고 체계적이며 분석적 통찰력을 가지고 있습니다. 물론 이러한 종류의 과정을 제시하는 데 필요한 자질
Kieran Mac Kenna
Course: Spark for Developers
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나는 운동을 좋아한다.
Nour Assaf
Course: Data Mining and Analysis
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복잡한 주제를 간단한 용어로 설명 할 수있는 운동 및 트레이너 역량
youssef chamoun
Course: Data Mining and Analysis
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주어진 정보는 흥미로 우며, 가장 중요한 부분은 우리가 Murex의 데이터를 제공 받았고 우리가 익숙한 데이터를 작업하고 결과를 얻기 위해 작업을 수행 할 때였습니다
Jessica Chaar
Course: Data Mining and Analysis
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트레이너가 예를 보여줍니다
Simon Hahn
Course: Administrator Training for Apache Hadoop
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트레이너의 큰 역량
Grzegorz Gorski
Course: Administrator Training for Apache Hadoop
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많은 핸드슨 세션
Jacek Pieczątka
Course: Administrator Training for Apache Hadoop
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개념 다이어그램을 공유하고 더러운 손 샘플
Mark Yang - FMR
Course: Spark for Developers
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정보가 재미 있다고 생각했습니다
Allison May
Course: Data Visualization
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Jeff는 교육 데이터에 적용 할 수있는 데이터와 예제를 사용했음을 정말로 감사드립니다. 그는 그것을 흥미롭고 대화식으로 만들었습니다
Carol Wells Bazzichi
Course: Data Visualization
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모든 차트 유형 및 해당 차트 유형에 대해 학습합니다. decluttering의 가치를 배우십시오. 시간 데이터를 표시하는 방법에 대해 학습합니다.
Susan Williams
Course: Data Visualization
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트레이너가 열렬했다
Diane Lucas
Course: Data Visualization
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내용 / 강사
Craig Roberson
Course: Data Visualization
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나는 손수 배우는 사람이고 이것은 그가 많이 한 일이었습니다.
Lisa Comfort
Course: Data Visualization
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예제
Peter Coleman
Course: Data Visualization
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예제
Peter Coleman
Course: Data Visualization
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좋은 실제 사례, 기존 보고서의 검토
Ronald Parrish
Course: Data Visualization
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적용 가능한 시나리오 및 사례
zhaopeng liu - Fmr
Course: Spark for Developers
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사례 분석 张 国栋
国栋 张
Course: Spark for Developers
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이 세션의 모든 부분 Eric Han - F
Eric Han - Fmr
Course: Spark for Developers
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더 많은 것을 공유하고자합니다
Balaram Chandra Paul
Course: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
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우리는 전체 환경에 대해 더 많이 알고 있습니다
John Kidd
Course: Spark for Developers
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트레이너는 수업을 재미 있고 재미있게 만들어 하루 종일 훈련에 도움이되도록했습니다
Ryan Speelman
Course: Spark for Developers
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트레이너는 유머와 실생활의 결합으로 탁월한 스타일을 가졌으므로 피사체를 가까이에서 볼 수있게되었습니다. 나는 미래에이 교수를 강력히 추천 할 것이다
Course: Spark for Developers
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대화식 학습 방법을 매우 좋아했습니다
Luigi Loiacono
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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그것은 매우 실용적인 훈련이었다, 나는 handson 운동을 좋아했다
Proximus
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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좋은 개요, 이론과 운동 사이의 좋은 균형
Proximus
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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동적 인 상호 작용과 주제에 "손을 대", 가상 머신 덕분에, 매우 자극!
Philippe Job
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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Ernesto는 Spark을 사용하는 데 대한 높은 수준의 개념을 설명하고 훌륭한 모듈입니다
Michael Nemerouf
Course: Spark for Developers
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트레이너의 능력과 지식
Jonathan Puvilland
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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기술 발표
Continental AG / Abteilung: CF IT Finance
Course: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
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전반적으로 콘텐츠는 좋았습니다
Sameer Rohadia
Course: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
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실습 예제, 실무 경험 공유
澳新银行
Course: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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큐브 및 DV Al
Alan Xie
Course: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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데이터웨어 하우스에 대한 교사의 지식은 포괄적이며 그는 그것을 칭찬합니다!
澳新银行
Course: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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교사는 자세하게 설명하고 분위기를 토론했다. 澳新银行
澳新银行
Course: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Michael의 강사는 Big Data 및 R의 주제에 대해 매우 잘 알고 있으며 숙련되어 있습니다. 그는 매우 유연하고 신속하게 고객의 필요를 충족시키기 위해 교육을 사용자 정의합니다. 그는 또한 이동 중에도 기술 및 주제 문제를 해결할 수있는 능력이 뛰어납니다. 환상적이고 전문적인 교육!!
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Course: Programming with Big Data in R
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새로운 패키지의 도입Ottawa Researc
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Course: Programming with Big Data in R
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교사 인 마이클 얀 (Michael Yan)은 청중과 매우 잘 교류했으며, 수업은 분명했습니다. 튜터는 또한 훈련 중 학생들의 요청에 따라 더 많은 정보를 추가합니다.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Course: Programming with Big Data in R
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주제와 속도는 완벽했습니다Tim - Ottawa Resear
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Course: Programming with Big Data in R
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예제 및 교육 자료가 충분하고 자신이하는 일을 쉽게 이해할 수있었습니다
Teboho Makenete
Course: Data Science for Big Data Analytics
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이것은 제가 지금까지 해본 연습 프로그래밍 과정 중 가장 좋은 실습 중 하나입니다.
Laura Kahn
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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이것은 내가 13 년 경력으로 쌓은 최고의 온라인 교육 중 하나입니다. 앞으로도 힘써주세요
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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그것은 매우 handson이었고, 우리는 Cloudera / Hadoop에서 실제로 작업을하는 시간의 절반을 보내고, 다른 명령을 실행하고, 시스템을 점검하는 등의 작업을했습니다. 여분의 자료 (서적, 웹 사이트 등 ...)는 정말로 높이 평가되었으며, 우리는 계속 배워야 할 것입니다. 설치가 아주 재미 있었고 매우 편리했습니다. 처음부터 클러스터 설정이 정말 좋았습니다.
Ericsson
Course: Administrator Training for Apache Hadoop
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트레이너는 유머와 실생활의 결합으로 탁월한 스타일을 가졌으므로 피사체를 가까이에서 볼 수있게되었습니다. 나는 미래에이 교수를 강력히 추천 할 것이다
Course: Spark for Developers
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이것은 내가 13 년 경력으로 쌓은 최고의 온라인 교육 중 하나입니다. 앞으로도 힘써주세요
Course: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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빅 데이터코스 개요
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 Spark, Hadoop 및 Python를 사용하고 통합하여, 분석하고, 대규모 및 복잡한 데이터 세트를 변환하고자하는 개발자를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
Spark, Hadoop, 및 Python을 사용하여 대형 데이터 처리를 시작하는 데 필요한 환경을 설정합니다. Spark의 특징, 핵심 구성 요소 및 아키텍처를 이해하고 Hadoop. Spark, Hadoop 및 Python을 대형 데이터 처리에 통합하는 방법을 배우십시오. Spark 생태계 (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka 및 Flume)의 도구를 탐험하십시오. Netflix, YouTube, Amazon, Spotify 및 Google와 유사한 공동 필터링 권장 시스템을 구축합니다. Apache Mahout를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 확장합니다.
코스의 형식
인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 데이터 분석가와 데이터 과학자를 대상으로 데이터 광산 작업을 수행하기 위해 Weka를 사용하고자합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
설치 및 설정 Weka Weka 환경과 작업 벤치를 이해하십시오. 데이터 광산 작업을 사용하여 수행 Weka.
코스의 형식
인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 데이터 분석가 또는 데이터 광산 활동을 수행하기 위해 SPSS Modeler 사용하고자하는 사람들을 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
데이터 광산의 기초를 이해합니다. 모델러와 함께 데이터 품질을 가져오고 평가하는 방법을 배우십시오. 데이터 모델을 효율적으로 개발, 실행 및 평가합니다.
코스의 형식
인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
참가자들은 실제 연습을 통해 이러한 지식을 실천할 수있는 기회를 갖게 될 것입니다. 그룹 상호 작용과 강사의 반응은 클래스의 중요한 구성 요소입니다.
이 과정은 [0의 기본 개념에 대한 소개로 시작되며, 그 다음에 실행하는 데 사용되는 프로그래밍 언어와 방법론으로 진행됩니다 Data Analysis. 마지막으로, 우리는 Big Data 저장, 분산 처리 및 Scala 용량을 가능하게하는 도구와 인프라에 대해 논의합니다.
코스의 형식
부분 강의, 부분 토론, 실습 및 구현, 진행을 측정하기 위해 때때로 퀴즈.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
이 강사가 이끄는 라이브 코스에서 우리는 KDD에 관련된 프로세스를 소개하고 이러한 프로세스의 구현을 실천하기 위해 수많은 연습을 수행합니다.
관객
데이터 분석가 또는 문제를 해결하기 위해 데이터를 해석하는 방법에 관심이있는 사람
코스의 형식
KDD에 대한 이론적 토론 후, 강사는 문제를 해결하기 위해 KDD의 적용을 요구하는 실제 사례를 소개합니다. 참가자들은 샘플 데이터 세트를 준비, 선택 및 청소하고 데이터에 대한 이전 지식을 사용하여 관찰 결과를 바탕으로 해결책을 제안합니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 실시간 데이터 저장소를 설치하기 위해 Apache Kylin를 사용하는 방법을 배울 것입니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
Kylin을 사용하여 실시간 스트리밍 데이터를 소비 사용 Apache Kylin's 강력한 기능, 풍부한 SQL 인터페이스, 스파크 큐브 및 후속 쿼리 유연성
노트
우리는 Kylin의 최신 버전을 사용합니다 (이 글에 따라, Apache Kylin v2.0)
관객
Big Data 엔지니어 [중고] 분석가
코스의 형식
부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
이 강사 주도의 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 데이터 마이닝에 Excel 을 사용하려는 데이터 과학자를 대상으로합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
- Excel 로 데이터를 탐색하여 데이터 마이닝 및 분석을 수행하십시오.
- 데이터 마이닝에 Microsoft 알고리즘을 사용하십시오.
- Excel 데이터 마이닝의 개념을 이해하십시오.
코스의 형식
- 대화식 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실습 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 데이터 분석 도구와 기본 데이터 저장소를 통합하는 레이어로 설치, 구성 및 사용하는 방법을 배울 것입니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
설치 및 설정 Dremio 위치, 크기 또는 구조에 관계없이 여러 데이터 소스에 대한 요청을 수행합니다. Dremio BI와 데이터 출처를 통합하여 Tableau 및 Elasticsearch
관객
데이터 과학자 Business 분석가 데이터 엔지니어
코스의 형식
부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
노트
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
이 현장 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 다양한 Data Science 프레임 워크와 Apache Arrow 를 통합하여 개별 데이터 소스의 데이터에 액세스하는 방법을 배우게됩니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
- 분산 클러스터 환경에서 Apache Arrow 설치 및 구성
- Apache Arrow 를 사용하여 이종 데이터 소스의 데이터에 액세스
- Apache Arrow 를 사용하여 복잡한 ETL 파이프 라인 구성 및 유지 관리 필요성을 우회
- 중앙 집중식 리포지토리로 통합하지 않고도 이기종 데이터 소스에서 데이터 분석
청중
- 데이터 과학자
- 데이터 엔지니어
코스의 형식
- 강의, 강의, 연습 및 실습
노트
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.
High-value government solutions will be created from a mashup of the most disruptive technologies:
- Mobile devices and applications
- Cloud services
- Social business technologies and networking
- Big Data and analytics
IDC predicts that by 2020, the IT industry will reach $5 trillion, approximately $1.7 trillion larger than today, and that 80% of the industry's growth will be driven by these 3rd Platform technologies. In the long term, these technologies will be key tools for dealing with the complexity of increased digital information. Big Data is one of the intelligent industry solutions and allows government to make better decisions by taking action based on patterns revealed by analyzing large volumes of data — related and unrelated, structured and unstructured.
But accomplishing these feats takes far more than simply accumulating massive quantities of data.“Making sense of thesevolumes of Big Datarequires cutting-edge tools and technologies that can analyze and extract useful knowledge from vast and diverse streams of information,” Tom Kalil and Fen Zhao of the White House Office of Science and Technology Policy wrote in a post on the OSTP Blog.
The White House took a step toward helping agencies find these technologies when it established the National Big Data Research and Development Initiative in 2012. The initiative included more than $200 million to make the most of the explosion of Big Data and the tools needed to analyze it.
The challenges that Big Data poses are nearly as daunting as its promise is encouraging. Storing data efficiently is one of these challenges. As always, budgets are tight, so agencies must minimize the per-megabyte price of storage and keep the data within easy access so that users can get it when they want it and how they need it. Backing up massive quantities of data heightens the challenge.
Analyzing the data effectively is another major challenge. Many agencies employ commercial tools that enable them to sift through the mountains of data, spotting trends that can help them operate more efficiently. (A recent study by MeriTalk found that federal IT executives think Big Data could help agencies save more than $500 billion while also fulfilling mission objectives.).
Custom-developed Big Data tools also are allowing agencies to address the need to analyze their data. For example, the Oak Ridge National Laboratory’s Computational Data Analytics Group has made its Piranha data analytics system available to other agencies. The system has helped medical researchers find a link that can alert doctors to aortic aneurysms before they strike. It’s also used for more mundane tasks, such as sifting through résumés to connect job candidates with hiring managers.
액세스 권한이있는 데이터를 이해하려고하거나 Twitter, Linked in 등의 인터넷에서 사용할 수있는 구조화되지 않은 데이터를 분석하려는 경우이 과정은 사용자를위한 것입니다.
대부분의 의사 결정자와 수집 할 가치가있는 데이터와 분석 할 가치가있는 데이터를 선택해야하는 사람들을 대상으로합니다.
솔루션을 구성하는 사람들을 대상으로하는 것이 아니기 때문에 사람들은 큰 그림의 이점을 누릴 수 있습니다.
배달 모드
과정 중에 대표자는 주로 오픈 소스 기술의 실례를 제시합니다.
단기 강연은 참가자의 발표와 간단한 연습으로 이어진다.
사용 된 컨텐츠 및 소프트웨어
사용 된 모든 소프트웨어는 코스가 실행될 때마다 업데이트되므로 가능한 최신 버전을 확인합니다.
여기에는 데이터 획득, 형식 지정, 처리 및 분석, 기계 학습을 통한 의사 결정 프로세스 자동화 방법을 설명하는 프로세스가 포함됩니다.
2 일차 - Big Data 환경에 대한 분석 관행 및 도구와 관련된 다양한 주제를 탐구합니다. 구현 또는 프로그래밍 세부 사항에 포함되지는 않지만 참여자가 Big Data 솔루션에서 제공하는 일반적인 분석 기능 및 기능에 대한 포괄적 인 이해를 개발할 수 있도록하는 주제에 중점을두고 개념 수준의 범위를 유지합니다.
Day 3 - Big Data 솔루션 플랫폼 아키텍처와 관련된 기본적이고 필수적인 주제 영역의 개요를 제공합니다. Big Data 솔루션 플랫폼 개발에 필요한 Big Data 메커니즘과 데이터 처리 플랫폼을 구축하기위한 아키텍처 옵션을 다룹니다. Big Data 솔루션 플랫폼이 일반적으로 어떻게 사용되는지에 대한 기본적인 이해를 제공하기 위해 일반적인 시나리오도 제시됩니다.
4 일째 - Big Data 솔루션 플랫폼 아키텍처와 관련된 고급 주제를 탐구하여 3 일차에 구축됩니다. 특히 데이터 소스, 데이터 입력, 데이터 저장, 데이터 처리 및 보안을 비롯하여 Big Data 솔루션 플랫폼을 구성하는 다양한 아키텍처 계층을 소개하고 논의합니다.
5 일차 - 주제와 3 일과 4 일 주제에 대한 지식을 적용 할 수있는 대표자 능력을 시험하기 위해 고안된 여러 가지 연습 문제.
이 과정은 대부분 솔루션 논의 및 발표에 중점을두고 있지만 실습은 필요에 따라 제공됩니다.
코스는 8 개의 모듈로 이루어져 있습니다 (1 일에 4, 2 일에 4)
이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Big Data 기술에 접근하고 기존 프로세스 및 정책에 미치는 영향을 평가하고 범죄 활동을 식별하고 범죄를 예방할 목적으로 이러한 기술을 구현할 수있는 사고 방식을 배우게됩니다. 전 세계의 법 집행 기관의 사례 연구를 살펴보고 채택 방식, 과제 및 결과에 대한 통찰력을 얻습니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
- Big Data 기술과 기존 데이터 수집 프로세스를 결합하여 조사 중 스토리를 구성합니다.
- 데이터 분석을위한 산업용 빅 데이터 스토리지 및 처리 솔루션 구현
- 범죄 조사에 대한 데이터 중심 접근 방식을 가능하게하는 가장 적절한 도구 및 프로세스 채택을위한 제안서 준비
청중
- 기술적 배경이있는 법 집행 전문가
과정의 형식
- 강의, 강의, 연습 및 실습
참석자는이 과정에서 데이터 통합, 데이터 거버넌스 및 데이터 보안의 세 가지 기둥을 사용하여 대용량 데이터를 실제 비즈니스 가치로 전환하는 방법을 배웁니다. 고객 관리 사례 연구를 통해 수행 된 여러 가지 운동은 참석자가 기본 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.
By the end of this training, participants will:
- Understand the evolution and trends for machine learning.
- Know how machine learning is being used across different industries.
- Become familiar with the tools, skills and services available to implement machine learning within an organization.
- Understand how machine learning can be used to enhance data mining and analysis.
- Learn what a data middle backend is, and how it is being used by businesses.
- Understand the role that big data and intelligent applications are playing across industries.
이 강사가 주도하는 라이브 교육(현장 또는 원격)은 시스템 간에 데이터를 전송하기 위해 Sqoop 및 수로를 사용하려는 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다.
- Sqoop 및 수로로 빅 데이터를 수집합니다.
- 여러 데이터 원본에서 데이터를 수집합니다.
- 관계형 데이터베이스에서 HDFS및 Hive.
- HDFS에서 관계형 데이터베이스로 데이터를 내보냅니다.
코스 의 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 연습과 연습을 많이.
- 라이브 랩 환경에서 실습 구현.
코스 사용자 지정 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하십시오.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 현장)은 Big Data을 위해 [Open Studio]를 배치하고자하는 기술자를 대상으로 읽기 및 읽기 과정을 단순화하기 위해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 Big Data를 통해 [0
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
설치 및 설정 Talend Open Studio for Big Data. Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR 및 Apache와 같은 Big Data 시스템에 연결합니다. 이해하고 Open Studio의 대형 데이터 구성 요소 및 커넥터를 설정합니다. 파라미터를 설정하여 MapReduce 코드를 자동으로 생성합니다. Open Studio's drag-and-drop 인터페이스를 사용하여 Hadoop 작업을 실행합니다. 프로토 타입 대형 데이터 파이프 대형 데이터 통합 프로젝트를 자동화합니다.
코스의 형식
인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
Course goal:
Getting knowledge regarding Hadoop cluster administration
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