Big Data Training Courses

Big Data Training Courses

Big Data is a term that refers to solutions destined for storing and processing large data sets. Developed by Google initially, these Big Data solutions have evolved and inspired other similar projects, many of which are available as open-source. Some examples include Apache Hadoop, Cassandra and Cloudera Impala. According to Gartner’s reports, BigData is the next big step in IT just after the Cloud Computing and will be a leading trend in the next several years.

NobleProg onsite live BigData training courses start with an introduction to elemental concepts of Big Data, then progress into the programming languages and methodologies used to perform Data Analysis. Tools and infrastructure for enabling Big Data storage, Distributed Processing, and Scalability are discussed, compared and implemented in demo practice sessions.

BigData training is available in various formats, including onsite live training and live instructor-led training using an interactive, remote desktop setup. Local BigData training can be carried out live on customer premises or in NobleProg local training centers.

Testimonials

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Big Data Subcategories

Hadoop Training CoursesHadoop
Data Mining Training CoursesData Mining
Apache Spark Training CoursesApache Spark
Apache ZooKeeper Training CoursesApache ZooKeeper
Avro Training CoursesAvro
Apache ActiveMQ Training CoursesApache ActiveMQ
Teradata Training CoursesTeradata
Stream processing Training CoursesStream processing
Data warehouse Training CoursesData warehouse
Apache Drill Training CoursesApache Drill
Dremio Training CoursesDremio
Apache Kylin Training CoursesApache Kylin
Apache Accumulo Training CoursesApache Accumulo
Apache Zeppelin Training CoursesApache Zeppelin
Apache Hama Training CoursesApache Hama
Apache Arrow Training CoursesApache Arrow

Big Data Course Outlines

CodeNameDurationOverview
smtwebintSemantic Web Overview7 hours시맨틱 웹은 World Wide Web 컨소시엄 (W3C)이 주도하는 공동 작업으로 월드 와이드 웹 (World Wide Web)의 데이터에 대한 일반적인 형식을 홍보합니다 시맨틱 웹은 응용 프로그램, 엔터프라이즈 및 커뮤니티 경계에서 데이터를 공유하고 재사용 할 수있는 공통 프레임 워크를 제공합니다 .
datameerDatameer for Data Analysts14 hoursDatameer는 Hadoop을 기반으로하는 비즈니스 인텔리전스 및 분석 플랫폼입니다 최종 사용자는 대규모, 구조화, 반 구조화 및 비정형 데이터를 쉽고 간편하게 액세스, 탐색 및 상호 연관시킬 수 있습니다 강사진이 진행되는이 강의에서는 참가자가 일련의 큰 데이터 소스를 설정하고 분석 할 때 Hadoop의 가파른 학습 곡선을 극복하기 위해 Datameer를 사용하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 엔터프라이즈 데이터 레이크를 만들고, 큐레이팅하고, 대화식으로 탐색합니다 비즈니스 인텔리전스 데이터웨어 하우스, 트랜잭션 데이터베이스 및 기타 분석 저장소에 액세스합니다 스프레드 시트 사용자 인터페이스를 사용하여 엔드 포인트 데이터 처리 파이프 라인 설계 미리 작성된 함수에 액세스하여 복잡한 데이터 관계 탐색 드래그 앤 드롭 마법사를 사용하여 데이터를 시각화하고 대시 보드 만들기 표, 차트, 그래프 및지도를 사용하여 쿼리 결과 분석 청중 데이터 분석가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
sparkpythonPython and Spark for Big Data (PySpark)21 hours파이썬은 명확한 구문 및 코드 가독성으로 유명한 고 레벨 프로그래밍 언어입니다 Spark는 큰 데이터를 쿼리, 분석 및 변환하는 데 사용되는 데이터 처리 엔진입니다 PySpark는 사용자가 Spark을 Python과 인터페이스 할 수있게합니다 교습, 실제 교육을 통해 참가자는 파이썬과 스파크를 함께 사용하여 큰 데이터를 손으로 연습 할 때 분석 할 수 있습니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Spark with Python을 사용하여 Big Data를 분석하는 방법 배우기 실제 상황을 모방 한 연습 문제 PySpark를 사용하여 큰 데이터 분석을위한 다양한 도구와 기술 사용 청중 개발자 IT 전문가 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
bigdatabicriminalBig Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis35 hours기술의 진보와 정보의 증가는 법 집행이 이루어지는 방식을 변화시키고 있습니다 빅 데이터의 과제는 빅 데이터의 약속만큼이나 까다 롭습니다 데이터를 효율적으로 저장하는 것이 이러한 과제 중 하나입니다 효과적으로 분석하는 것도 또 다른 일입니다 강사진과 실습을 통해 빅 데이터 기술에 접근하고 기존 프로세스 및 정책에 미치는 영향을 평가하고 범죄 활동을 식별하고 범죄를 예방하기위한 목적으로 이러한 기술을 구현하는 방법을 학습하게됩니다 전세계 법 집행 기관의 사례 연구를 통해 채택 방식, 과제 및 결과에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 빅 데이터 기술과 전통적인 데이터 수집 프로세스를 결합하여 조사하는 동안 이야기를 하나로 묶습니다 데이터 분석을위한 산업용 대용량 데이터 저장 및 처리 솔루션 구현 범죄 수사에 대한 데이터 접근 방식을 가능하게하기위한 가장 적절한 도구 및 프로세스의 채택을위한 제안서 작성 청중 기술적 배경을 가진 법 집행 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
BDATRBig Data Analytics for Telecom Regulators16 hours규제 당국의 컴플라이언스를 충족시키기 위해 CSP (통신 서비스 제공 업체)는 Big 규정 준수를 충족시키는 데 도움이 될뿐만 아니라 동일한 범위 내에있는 데이터 분석 프로젝트를 통해 고객 만족도를 높이고 변동을 줄일 수 있습니다 사실 이후 컴플라이언스는 계약에 묶여있는 서비스 품질과 관련이 있습니다 CSP의 "경쟁력"을 향상시킬 것입니다 따라서 중요한 것은 규제 당국은 CSP를위한 빅 데이터 분석 사례를 조언 / 안내 할 수 있어야합니다 규제 당국과 CSP간에 상호 이익이된다 2 일 코스 : 8 모듈, 각 2 시간 = 16 시간 .
graphcomputingIntroduction to Graph Computing28 hours많은 실제 문제가 그래프로 설명 될 수 있습니다 예를 들어, 웹 그래프, 소셜 네트워크 그래프, 열차 네트워크 그래프 및 언어 그래프 이 그래프는 매우 큰 경향이 있습니다 이를 처리하려면 특수 도구 세트와 프로세스가 필요하며 이러한 도구와 프로세스를 그래프 컴퓨팅 (Graph Analytics)이라고도합니다 교육 강좌를 통해 참가자는 그래프 데이터 처리를위한 기술 오퍼링 및 구현 방법에 대해 학습합니다 목표는 실제 세계의 물체, 특성 및 관계를 식별 한 다음 이러한 관계를 모델화하고 그래프 컴퓨팅 접근 방식을 사용하여 데이터를 처리하는 것입니다 우리는 일련의 사례 연구, 핸드 슨 연습 및 라이브 배포를 단계별로 수행하면서 광범위한 도구로 시작하여 폭 넓은 개요로 시작합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 그래프 데이터가 지속되고 트래버스되는 방식 이해 주어진 작업에 가장 적합한 프레임 워크 선택 (그래프 데이터베이스에서 일괄 처리 프레임 워크에 이르기까지) Hadoop, Spark, GraphX ​​및 Pregel을 구현하여 여러 컴퓨터에서 병렬로 그래프 컴퓨팅 수행 그래프, 프로세스 및 순회의 관점에서 실제 세계의 큰 데이터 문제를 봅니다 청중 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
matlabpredanalyticsMatlab for Predictive Analytics21 hours예측 분석은 데이터 분석을 사용하여 미래에 대한 예측을하는 프로세스입니다 이 프로세스는 데이터 마이닝, 통계 및 기계 학습 기술과 함께 데이터를 사용하여 미래의 이벤트를 예측하기위한 예측 모델을 생성합니다 강사진과 실습을 통해 참가자들은 Matlab을 사용하여 예측 모델을 작성하고이를 대용량 샘플 데이터 세트에 적용하여 데이터를 기반으로 향후 이벤트를 예측하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 히스토리 및 트랜잭션 데이터의 패턴을 분석하기위한 예측 모델 생성 예측 모델링을 사용하여 위험 및 기회 파악 중요한 경향을 포착하는 수학적 모델 구축 장치 및 비즈니스 시스템의 데이터를 사용하여 낭비를 줄이거 나 시간을 절약하거나 비용을 절감하십시오 청중 개발자 엔지니어 도메인 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
nifidevApache NiFi for Developers7 hoursApache NiFi (Hortonworks DataFlow)는 시스템간에 데이터를 이동, 추적 및 자동화 할 수있는 실시간 통합 데이터 물류 및 간단한 이벤트 처리 플랫폼입니다 그것은 흐름 기반의 프로그래밍을 사용하여 작성되었으며 실시간으로 데이터 흐름을 관리하기위한 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공합니다 강사가 진행되는이 실습에서는 참가자들이 Apache NiFi를 사용하여 여러 가지 데모 확장, 구성 요소 및 프로세서를 개발하면서 흐름 기반 프로그래밍의 기본 사항을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 NiFi의 아키텍처 및 데이터 흐름 개념 이해 NiFi 및 thirdparty API를 사용하여 확장 기능 개발 사용자 정의 Apache Nifi 프로세서 개발 서로 다른 파일 형식 및 데이터 소스의 실시간 데이터를 수집하고 처리합니다 청중 개발자 데이터 엔지니어 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
nifiApache NiFi for Administrators21 hoursApache NiFi (Hortonworks DataFlow)는 시스템간에 데이터를 이동, 추적 및 자동화 할 수있는 실시간 통합 데이터 물류 및 간단한 이벤트 처리 플랫폼입니다 그것은 흐름 기반의 프로그래밍을 사용하여 작성되었으며 실시간으로 데이터 흐름을 관리하기위한 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공합니다 교육 강좌가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 실제 실험 환경에서 Apache NiFi를 배포하고 관리하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Apachi NiFi 설치 및 구성 데이터베이스 및 대형 데이터 레이크를 포함하여 분산 된 분산 데이터 소스의 데이터를 소스 화, 변환 및 관리합니다 데이터 흐름 자동화 스트리밍 분석 사용 데이터 처리를위한 다양한 접근법 적용 빅 데이터를 비즈니스 통찰력으로 전환 청중 시스템 관리자 데이터 엔지니어 개발자 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
solrcloudSolrCloud14 hoursApache SolrCloud는 분산 네트워크에서 파일 검색 및 색인화를 용이하게 해주는 분산 데이터 처리 엔진입니다 강사진이 진행되는이 교육에서는 참가자가 Amazon AWS에서 SolrCloud 인스턴스를 설정하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 SolCloud의 기능과 기존의 마스터 슬레이브 클러스터의 기능을 비교하는 방법을 이해합니다 Solruoud 중앙 집중식 클러스터 구성 샤드와의 통신, 샤드에 문서 추가 등과 같은 프로세스 자동화 Zookeeper를 SolrCloud와 함께 사용하면 프로세스를 더욱 자동화 할 수 있습니다 인터페이스를 사용하여 오류보고 관리 SolrCloud 설치 부하 분산 지속적인 처리 및 장애 조치를 위해 SolrCloud 구성 청중 Solr 개발자 프로젝트 매니저 시스템 관리자 검색 분석가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
datavaultData Vault: Building a Scalable Data Warehouse28 hours데이터 저장소 모델링은 여러 소스에서 비롯된 장기간의 데이터 저장소를 제공하는 데이터베이스 모델링 기술입니다 데이터 저장소는 팩트의 단일 버전 또는 "모든 데이터"를 항상 저장합니다 유연성, 확장 성, 일관성 및 적응력이 뛰어난 디자인은 3 차 정규형 (3NF) 및 스타 스키마의 최상의 측면을 포괄합니다 강사가 진행되는이 강의에서는 참가자가 데이터 저장소를 작성하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Data Vault 20의 아키텍처 및 설계 개념과 Big Data, NoSQL 및 AI와의 상호 작용을 이해합니다 데이터 저장 방법을 사용하여 데이터웨어 하우스의 기록 데이터를 감사, 추적 및 검사 할 수 있습니다 일관되고 반복 가능한 ETL (Extract, Transform, Load) 프로세스 개발 확장 성이 뛰어나고 반복 가능한 창고를 구축하고 배치하십시오 청중 데이터 모델러 데이터웨어 하우징 전문가 비즈니스 인텔리전스 전문가 데이터 엔지니어 데이터베이스 관리자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
tigonTigon: Real-time Streaming for the Real World14 hoursTigon은 HDFS 및 HBase를 기반으로 지속성을 위해 실시간, 저음역, 고화질, 원시 YARN, 스트림 처리 프레임 워크 인 오픈 소스입니다 Tigon 응용 프로그램은 네트워크 침입 탐지 및 분석, 소셜 미디어 시장 분석, 위치 분석 및 사용자에게 실시간 추천과 같은 사용 사례를 다룹니다 이 강사진 라이브 교육에서는 샘플 응용 프로그램 작성을 통해 참가자를 안내하면서 실시간 및 일괄 처리 혼합에 대한 Tigon의 접근 방식을 소개합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 대용량 데이터를 처리하기위한 강력한 스트림 처리 응용 프로그램 작성 트위터 및 웹 서버 로그와 같은 스트림 소스 처리 신속한 합류, 필터링 및 스트림 집계에 Tigon 사용 청중 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
memsqlMemSQL28 hoursMemSQL은 inmemory, 분산, 구름과 onpremises에 대한 SQL 데이터베이스 관리 시스템입니다 라이브 및 히스토리 데이터로부터 즉시 통찰력을 제공하는 실시간 데이터웨어 하우스입니다 강사진이 진행되는이 교육에서는 참가자들이 개발 및 관리를위한 MemSQL의 필수 요소를 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 MemSQL의 주요 개념과 특징 이해 MemSQL의 설치, 설계, 유지 보수 및 운영 MemSQL에서 스키마 최적화 MemSQL에서 쿼리 개선 MemSQL의 벤치 마크 성능 MemSQL을 사용하여 실시간 데이터 애플리케이션 구축 청중 개발자 관리자 운영 엔지니어 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
ApacheIgniteApache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing14 hoursApache Ignite is an in-memory computing platform that sits between the application and data layer to improve speed, scale, and availability。

In this instructor-led, live training, participants will learn the principles behind persistent and pure in-memory storage as they step through the creation of a sample in-memory computing project.

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

- Use Ignite for in-memory, on-disk persistence as well as a purely distributed in-memory database.
- Achieve persistence without syncing data back to a relational database.
- Use Ignite to carry out SQL and distributed joins.
- Improve performance by moving data closer to the CPU, using RAM as a storage.
- Spread data sets across a cluster to achieve horizontal scalability.
- Integrate Ignite with RDBMS, NoSQL, Hadoop and machine learning processors.

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
vespaVespa: Serving Large-Scale Data in Real-Time14 hoursVespa는 야후가 만든 오픈 소스의 대용량 데이터 처리 및 검색 엔진입니다 사용자 쿼리에 응답하고, 권장 사항을 작성하고, 개인화 된 컨텐트 및 광고를 실시간으로 제공하는 데 사용됩니다 이 강사진 라이브 교육은 대형 데이터를 제공하는 데 따른 어려움을 소개하고 실시간으로 대용량 데이터 세트를 통해 사용자 요청에 대한 응답을 계산할 수있는 응용 프로그램을 작성하여 참가자들을 안내합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Vespa를 사용하여 사용자가 대기하는 동안 제공 시간에 데이터를 신속하게 계산 (저장, 검색, 순위 지정, 구성) 기능 검색, 권장 사항 및 개인화와 관련된 기존 응용 프로그램에 Vespa 구현 Vespa를 Hadoop 및 Storm과 같은 기존의 대형 데이터 시스템과 통합 및 배치하십시오 청중 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
apexApache Apex: Processing Big Data-in-Motion21 hoursApache Apex는 스트림 및 일괄 처리를 통합하는 YARNative 플랫폼입니다 그것은 큰 datainmotion을 확장 성, 성능, faulttolerant, stateful, 보안, 배포, 그리고 쉽게 작동 방식으로 처리합니다 이 강사가 진행된 실시간 교육은 Apache Apex의 통합 스트림 처리 아키텍처를 소개하고 Hadoop에서 Apex를 사용하여 분산 응용 프로그램을 만드는 과정을 안내합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 원본 및 싱크 커넥터, 일반적인 데이터 변환 등과 같은 데이터 처리 파이프 라인 개념을 이해합니다 Apex 애플리케이션 제작, 확장 및 최적화 최소한의 대기 시간으로 안정적으로 실시간 데이터 스트림을 처리합니다 Apex Core 및 Apex Malhar 라이브러리를 사용하여 신속한 응용 프로그램 개발 가능 Apex API를 사용하여 기존 Java 코드 작성 및 재사용 Apex를 처리 엔진으로 다른 응용 프로그램에 통합 Apex 애플리케이션 조정, 테스트 및 확장 청중 개발자 엔터프라이즈 아키텍트 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
alluxioAlluxio: Unifying Disparate Storage Systems7 hoursAlexio는 이기종 스토리지 시스템을 통합하고 애플리케이션이 메모리 속도로 데이터와 상호 작용할 수 있도록하는 오픈 소스 가상 분산 스토리지 시스템입니다 Intel, Baidu 및 Alibaba와 같은 회사에서 사용합니다 교육 강사진은 Alexio를 사용하여 스토리지 시스템과 다양한 계산 프레임 워크를 연결하고 Alluxio를 사용하여 응용 프로그램을 생성 할 때 멀티 테라 바이트 규모의 데이터를 효율적으로 관리하는 방법을 학습합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Alluxio로 응용 프로그램 개발 하나의 네임 스페이스를 유지하면서 큰 데이터 시스템과 응용 프로그램을 연결하십시오 모든 스토리지 형식의 큰 데이터에서 가치를 효율적으로 추출합니다 작업 부하 성능 향상 독립 실행 형 또는 클러스터 된 Alluxio 배포 및 관리 청중 데이터 과학자 개발자 시스템 관리자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
flinkFlink for Scalable Stream and Batch Data Processing28 hoursApache Flink는 확장 가능한 스트림 및 배치 데이터 처리를위한 opensource 프레임 워크입니다 강사가 진행된이 실습에서는 분산 된 스트림 및 배치 데이터 처리의 기본 원리와 접근 방법을 소개하고 참가자가 실시간 데이터 스트리밍 응용 프로그램을 작성하는 과정을 안내합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 데이터 분석 애플리케이션 개발 환경 구축 Flink 기반, 오류 허용, 데이터 스트리밍 어플리케이션 패키징, 실행 및 모니터링 다양한 작업 부하 관리 Flink ML을 사용하여 고급 분석 수행 다중 노드 Flink 클러스터 설정 성능 측정 및 최적화 Flink를 다른 Big Data 시스템과 통합 플 링크 기능을 다른 대형 데이터 처리 프레임 워크와 비교하십시오 청중 개발자 건축가 데이터 엔지니어 분석 전문가 기술 관리자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
samzaSamza for Stream Processing14 hoursApache Samza는 스트림 처리를위한 오픈 소스 거의 실시간의 비동기 계산 프레임 워크입니다 메시징에는 Apache Kafka를, 내결함성, 프로세서 격리, 보안 및 리소스 관리에는 Apache Hadoop YARN을 사용합니다 이 강사가 진행된 실시간 교육에서는 메시징 시스템 및 분산 스트림 처리의 기본 원리를 소개하고 샘플 Samzabased 프로젝트 작성 및 작업 실행을 통해 참가자를 안내합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Samza를 사용하여 메시지를 생성하고 소비하는 데 필요한 코드를 단순화하십시오 애플리케이션에서 메시지 처리를 분리합니다 Samza를 사용하여 거의 실시간 비동기 계산을 구현합니다 스트림 처리를 사용하여 메시징 시스템에서 더 높은 수준의 추상화를 제공합니다 청중 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
zeppelinZeppelin for Interactive Data Analytics14 hoursApache Zeppelin은 Hadoop 및 Spark 기반 데이터를 캡처, 탐색, 시각화 및 공유하기위한 웹 기반 노트북입니다 이 강사진 라이브 교육은 대화 형 데이터 분석의 개념을 소개하고 단일 사용자 또는 다중 사용자 환경에서 Zeppelin을 배포하고 사용하는 방법을 통해 참가자들을 안내합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Zeppelin 설치 및 구성 브라우저 기반 인터페이스로 데이터 개발, 구성, 실행 및 공유 명령 줄 또는 클러스터 세부 정보를 참조하지 않고 결과를 시각화합니다 긴 워크 플로우를 실행하고 협업합니다 Scala (Apache Spark 포함), Python (Apache Spark 포함), Spark SQL, JDBC, Markdown 및 Shell과 같은 여러 플러그인 언어 / 데이터 처리 백엔드 중 하나를 사용하십시오 Zeppelin과 Spark, Flink 및 Map Reduce 통합 Apache Shiro로 Zeppelin의 다중 사용자 인스턴스 보안 청중 데이터 엔지니어 데이터 분석가 데이터 과학자 소프트웨어 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
magellanMagellan: Geospatial Analytics on Spark14 hoursMagellan은 대용량 데이터에서 지형 공간 분석을위한 오픈 소스 분산 실행 엔진입니다 Apache Spark 위에 구현 된 Spark SQL을 확장하고 지형 공간 분석을위한 관계형 추상화를 제공합니다 이 강사가 진행된 실습 교육에서는 지형 공간 분석을 구현하기위한 개념과 접근 방식을 소개하고 Magellan on Spark를 사용하여 예측 분석 응용 프로그램을 작성하여 참가자들을 안내합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 규모의 지형 공간 데이터 세트를 효율적으로 쿼리, 구문 분석 및 결합 비즈니스 인텔리전스 및 예측 분석 응용 프로그램에서 지형 공간 데이터 구현 공간 컨텍스트를 사용하여 모바일 장치, 센서, 로그 및 웨어러블의 기능 확장 청중 응용 프로그램 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
hdpHortonworks Data Platform (HDP) for Administrators21 hoursHortonworks Data Platform은 오픈 소스 Apache Hadoop 지원 플랫폼으로 Apache Hadoop 에코 시스템에서 큰 데이터 솔루션을 개발하기위한 안정적인 토대를 제공합니다 이 강습 된 라이브 교육은 Hortonworks를 소개하고 Spark + Hadoop 솔루션의 배포를 통해 참가자들을 안내합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Hortonworks를 사용하여 대규모로 Hadoop을 안정적으로 실행할 수 있습니다 Spark의 민첩한 분석 워크 플로우로 Hadoop의 보안, 거버넌스 및 운영 기능을 통합하십시오 Hortonworks를 사용하여 Spark 프로젝트의 각 구성 요소를 조사, 검증, 인증 및 지원하십시오 구조화, 비정형, inmotion 및 atrest를 포함한 다양한 유형의 데이터 처리 청중 Hadoop 관리자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
hadooppythonHadoop with Python28 hoursHadoop은 널리 사용되는 Big Data 프로세싱 프레임 워크입니다 파이썬은 명확한 구문 및 코드 가독성으로 유명한 고 레벨 프로그래밍 언어입니다 강사가되어 실습을하면서 Hadoop, MapReduce, Pig 및 Spark를 Python을 사용하여 여러 가지 예제와 사용 사례로 단계별로 작업하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Hadoop, MapReduce, Pig 및 Spark의 기본 개념 이해 Hadoop 분산 파일 시스템 (HDFS), MapReduce, Pig 및 Spark에서 Python 사용 Snakebite를 사용하여 Python 내에서 HDFS에 프로그래밍 방식으로 액세스합니다 mrjob을 사용하여 파이썬에서 MapReduce 작업 작성하기 파이썬으로 스파크 프로그램 작성하기 Python UDF를 사용하여 돼지의 기능을 확장하십시오 Luigi를 사용하여 MapReduce 작업 및 돼지 스크립트 관리 청중 개발자 IT 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
monetdbMonetDB28 hoursMonetDB는 컬럼 스토어 기술 접근법을 개척 한 오픈 소스 데이터베이스입니다 강사진이 진행되는이 교육 과정에서 참가자들은 MonetDB를 사용하는 방법과 MonetDB를 최대한 활용하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 MonetDB 및 그 기능 이해 MonetDB를 설치하고 시작하십시오 MonetDB에서 다양한 기능과 작업을 탐색하고 수행하십시오 MonetDB 기능을 최대화하여 프로젝트 납품을 가속화하십시오 청중 개발자 기술 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
TalendDITalend Open Studio for Data Integration 28 hoursTalend Open Studio for Data Integration은 비즈니스 전반의 다양한 위치에서 데이터를 결합, 변환 및 업데이트하는 데 사용되는 오픈 소스 데이터 통합 ​​제품입니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 Talend ETL 도구를 사용하여 Hadoop, Hive 및 Pig를 사용하여 데이터 변환, 데이터 추출 및 연결을 수행하는 방법을 학습합니다 이 훈련이 끝나면 참가자들은 ETL (Extract, Transform, Load) 및 전파의 기본 개념 설명 Hadoop과 연결할 ETL 메소드 및 ETL 도구 정의 비즈니스 요구 사항에 따라 큰 데이터를 효율적으로 수집, 검색, 소화, 소비, 변형 및 형성합니다 Hadoop (선택 사항), Hive (선택 사항) 및 NoSQL 데이터베이스에서 큰 레코드를 업로드하고 압축을 풉니 다 청중 비즈니스 인텔리전스 전문가 프로젝트 관리자 데이터베이스 전문가 SQL 개발자 ETL 개발자 솔루션 설계자 데이터 아키텍트 데이터웨어 하우징 전문가 시스템 관리자 및 통합 자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .
introtostreamprocessingA Practical Introduction to Stream Processing21 hours스트림 처리는 "동작중인 데이터"의 실시간 처리, 즉 수신되는 데이터에 대한 계산을 수행하는 것을 의미합니다 이러한 데이터는 센서 이벤트, 웹 사이트 사용자 활동, 금융 거래, 신용 카드 스 와이프, 클릭 스트림 등과 같은 데이터 소스로부터의 연속 스트림으로 읽습니다 스트림 처리 프레임 워크는 많은 양의 들어오는 데이터를 읽고 거의 즉시 귀중한 통찰력을 제공합니다 강사가 진행된이 실습 (현장 또는 원격)에서 참가자는 기존의 대용량 데이터 저장 시스템 및 관련 소프트웨어 응용 프로그램 및 마이크로 서비스와 서로 다른 스트림 처리 프레임 워크를 설정하고 통합하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Spark Streaming 및 Kafka Streaming과 같은 다양한 Stream Processing 프레임 워크 설치 및 구성 작업에 가장 적합한 프레임 워크를 이해하고 선택하십시오 연속적으로, 동시에, 그리고 기록적인 방식으로 데이터의 프로세스 Stream Processing 솔루션을 기존 데이터베이스, 데이터웨어 하우스, 데이터 레이크 등과 통합합니다 가장 적합한 스트림 처리 라이브러리를 엔터프라이즈 애플리케이션 및 마이크로 서비스와 통합 청중 개발자 소프트웨어 아키텍트 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .
confluentBuilding Kafka Solutions with Confluent14 hours이 강사 주도 라이브 교육 (온사이트 또는 원격)은 confluent (Kafka 배포)를 사용 하 여 응용 프로그램에 대 한 실시간 데이터 처리 플랫폼을 빌드하고 관리 하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을

참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

- 설치 및 구성
- 는 Kafka를 보다 쉽게 실행 하기 위해 confluent & #39;의 관리 도구 및 서비스를 사용 합니다.
- 들어오는 스트림 데이터를 저장 하 고 처리 합니다.
- 카프카 클러스터를 최적화 하 고 관리 합니다.
- 보안 데이터 스트림
코스의

형식

- 대화식 강의 및 토론
운동과 연습을 많이 - .
- 라이브 랩 환경에서 실습을 구현 합니다.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정은 confluent의 오픈 소스 버전을 기반으로: confluent 오픈 소스.
- 이 과정에 대 한 맞춤형 교육을 요청 하려면 당사에 연락 하 여 준비 하십시오.
dataminpythonData Mining with Python14 hours이 강사 주도 라이브 교육 (온사이트 또는 원격)은 Python을 사용 하 여 데이터 마이닝을 위한 고급 데이터 분석 기술을 구현 하고자 하는 데이터 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을

참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

- 는 연결 규칙 마이닝, 텍스트 감정 분석, 자동 텍스트 요약 및 데이터 변칙 검색을 포함 하 여 데이터 마이닝의 중요 한 영역을 이해 합니다.
- 는 실제 데이터 마이닝 문제를 해결 하기 위한 다양 한 전략을 비교 하 고 구현 합니다.
- 결과를 이해 하 고 해석 합니다.
코스의

형식

- 대화식 강의 및 토론
운동과 연습을 많이 - .
- 라이브 랩 환경에서 실습을 구현 합니다.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정에 대 한 맞춤형 교육을 요청 하려면 당사에 연락 하 여 준비 하십시오.
sparkcloudApache Spark in the Cloud21 hoursApache Spark's learning curve is slowly increasing at the begining, it needs a lot of effort to get the first return. This course aims to jump through the first tough part. After taking this course the participants will understand the basics of Apache Spark , they will clearly differentiate RDD from DataFrame, they will learn Python and Scala API, they will understand executors and tasks, etc. Also following the best practices, this course strongly focuses on cloud deployment, Databricks and AWS. The students will also understand the differences between AWS EMR and AWS Glue, one of the lastest Spark service of AWS.

AUDIENCE:

Data Engineer, DevOps, Data Scientist
bigdataanahealthBig Data Analytics in Health21 hours빅 데이터 분석은 상관 관계, 숨겨진 패턴 및 기타 유용한 통찰력을 발굴하기 위해 대량의 다양한 데이터 세트를 검사하는 프로세스를 필요로합니다 보건 산업은 방대한 양의 복잡한 이기종 의료 및 임상 데이터를 보유하고 있습니다 건강 데이터에 대용량 데이터 분석을 적용하면 의료 서비스 제공 개선에 대한 통찰력을 얻을 수있는 잠재력이 커집니다 그러나 이러한 데이터 세트의 엄청난 양은 임상 환경에 대한 분석 및 실제 응용에 큰 문제를 제기합니다 강사가 진행되는이 실습 (원격)에서는 참가자가 일련의 손을 이용한 라이브 랩 연습을 통해 건강에 큰 데이터 분석을 수행하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Hadoop MapReduce 및 Spark와 같은 대규모 데이터 분석 도구 설치 및 구성 의료 데이터의 특성 이해 큰 데이터 기술을 적용하여 의료 데이터 처리 건강 응용 프로그램의 맥락에서 큰 데이터 시스템과 알고리즘을 연구하십시오 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .

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