빅 데이터 Training Courses | Big Data Training Courses

빅 데이터 Training Courses

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

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빅 데이터코스 개요

Title
Duration
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Title
Duration
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14 hours
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Go al :

독립 수준에서 SPSS와 협력하는 방법 학습

수신자 :

분석가, 연구원, 과학자, 학생 및 SPSS 패키지 사용 능력을 습득하고자하는 모든 사람들과 대중적인 데이터 마이닝 기술을 익히십시오.
7 hours
Overview
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow)는 시스템간에 데이터를 이동, 추적 및 자동화 할 수있는 실시간 통합 데이터 물류 및 간단한 이벤트 처리 플랫폼입니다. 그것은 흐름 기반 프로그래밍을 사용하여 작성되며 실시간으로 데이터 흐름을 관리하기위한 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공합니다.

강사가 진행하는이 실습에서 참가자는 Apache NiFi 사용하여 여러 가지 데모 확장, 구성 요소 및 프로세서를 개발하면서 흐름 기반 프로그래밍의 기본 사항을 학습합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- NiFi의 아키텍처 및 데이터 흐름 개념을 이해합니다.
- NiFi 및 제 3 자 API를 사용하여 확장 기능을 개발하십시오.
- 사용자 정의 자신의 아파치 Nifi 프로세서를 개발할 수 있습니다.
- 서로 다른 파일 형식 및 데이터 소스의 실시간 데이터를 수집하고 처리합니다.

코스 형식

- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
21 hours
Overview
Apache Drill은 Hadoop, NoSQL 및 기타 Cloud 및 파일 저장 시스템을위한 스키마가 있고 분산 된 inmemory columnar SQL 쿼리 엔진입니다 Apache Drill의 강점은 단일 쿼리를 사용하여 여러 데이터 저장소의 데이터를 조인 할 수 있다는 점입니다 Apache Drill은 HBase, MongoDB, MapRDB, HDFS, MapRFS, Amazon S3, Azure Blob 저장소, Google Cloud Storage, Swift, NAS 및 로컬 파일을 포함하여 수많은 NoSQL 데이터베이스 및 파일 시스템을 지원합니다 Apache Drill은 Google BigQuery라는 인프라 서비스로 사용할 수있는 Google의 Dremel 시스템의 오픈 소스 버전입니다 강사진이 진행하는이 강의에서는 참가자가 Apache Drill의 기초를 배우고 SQL의 기능과 편리 성을 활용하여 코드를 작성하지 않고 여러 데이터 소스에서 대용량 데이터를 대화식으로 쿼리합니다 참가자는 분산 SQL 실행을 위해 드릴 쿼리를 최적화하는 방법도 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Hadoop에서 구조화 된 데이터와 반 구조화 된 데이터에 대한 "셀프 서비스"탐색 수행 SQL 쿼리를 사용하여 알 수없는 데이터뿐 아니라 알려진 쿼리 Apache Drill이 쿼리를 받고 실행하는 방법 이해 Hive의 구조화 된 데이터, HBase 또는 MapRDB 테이블의 반 구조화 된 데이터 및 Parquet 및 JSON과 같은 파일에 저장된 데이터를 포함하여 다양한 유형의 데이터를 분석하는 SQL 쿼리를 작성하십시오 Apache Drill을 사용하여 복잡한 ETL 및 스키마 작업의 필요성을 피하면서 빠른 스키마 검색을 수행하십시오 Apache Drill과 Tableau, Qlikview, MicroStrategy 및 Excel과 같은 BI (Business Intelligence) 도구 통합 청중 데이터 분석가 데이터 과학자 SQL 프로그래머 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
28 hours
Overview
MonetDB는 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 .
28 hours
Overview
Mem SQL 은 클라우드 및 온 - 프레미스 (in-premises)를위한 메모리 내 분산 SQL 데이터베이스 관리 시스템입니다. 라이브 및 히스토리 데이터로부터 즉시 통찰력을 제공하는 실시간 데이터웨어 하우스입니다.

이 강사가 진행하는 실제 교육에서 참가자는 개발 및 관리를 위해 Mem SQL 의 핵심 사항을 학습합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- Mem SQL 의 주요 개념 및 특징 이해
- Mem SQL 설치, 설계, 유지 보수 및 작동
- Mem SQL 에서 스키마 최적화
- Mem SQL 에서 쿼리 개선
- Mem SQL 벤치 마크 성능
- Mem SQL 사용하여 실시간 데이터 애플리케이션 구축

청중

- 개발자
- 관리자
- 운영 엔지니어

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
28 hours
Overview
Hadoop은 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 .
21 hours
Overview
Python 은 명확한 구문 및 코드 가독성으로 유명한 고수준 프로그래밍 언어입니다. Spark는 큰 데이터를 쿼리, 분석 및 변환하는 데 사용되는 데이터 처리 엔진입니다. PySpark 는 사용자가 Spark을 Python 과 인터페이스 할 수있게합니다.

강사가 진행하는이 실제 교육에서 참가자는 실습을 통해 큰 데이터를 분석하기 위해 Python 과 Spark를 함께 사용하는 방법을 배웁니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- Spark with Python 을 사용하여 Big Data 를 분석하는 방법을 배웁니다.
- 실제 상황을 모방 한 연습 문제를 해결하십시오.
- PySpark 사용하여 큰 데이터 분석을 위해 다양한 툴과 기술을 사용 PySpark .

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
35 hours
Overview
기술의 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 .
14 hours
Overview
규제 당국의 컴플라이언스를 충족시키기 위해 CSP ( Communication 서비스 제공 업체)는 빅 데이터 애널리틱스를 활용하여 컴플라이언스를 충족시킬 수있을뿐만 아니라 동일한 프로젝트의 범위 내에서 고객 만족도를 높이고 해지율을 줄일 수 있습니다. 실제로 컴플라이언스는 계약서에 묶여있는 서비스 품질과 관련되어 있으므로 컴플라이언스를 충족시키기위한 모든 계획은 CSP의 "경쟁력"을 향상시킵니다. 따라서 규제 당국과 CSP간에 상호 이익이 될 수있는 CSP에 대한 Big Data 분석 사례 집합을 규제 기관이 조언 / 안내 할 수 있어야합니다.

코스는 8 개의 모듈로 이루어져 있습니다 (1 일에 4, 2 일에 4)
28 hours
Overview
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21 hours
Overview
예측 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 .
21 hours
Overview
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow)는 시스템간에 데이터를 이동, 추적 및 자동화 할 수있는 실시간 통합 데이터 물류 및 간단한 이벤트 처리 플랫폼입니다. 그것은 흐름 기반 프로그래밍을 사용하여 작성되며 실시간으로 데이터 흐름을 관리하기위한 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공합니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육 (현장 또는 원격)에서 참가자는 실제 실험 환경에서 Apache NiFi 를 배포 및 관리하는 방법을 학습합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- Apachi NiFi를 설치하고 구성하십시오.
- 데이터베이스 및 대형 데이터 호수를 포함하여 분산 된 분산 데이터 소스의 데이터를 제공, 변환 및 관리합니다.
- 데이터 흐름을 자동화하십시오.
- 스트리밍 분석 사용
- 데이터 처리를위한 다양한 접근 방식을 적용합니다.
- Big Data 를 비즈니스 통찰력으로 변환하십시오.

코스 형식

- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
7 hours
Overview
이 강사가 진행하는 실시간 교육에서 참가자는 실시간 스트리밍 응용 프로그램을 개발할 때 MapR Stream Architecture의 핵심 개념을 학습합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 실시간 스트림 데이터 처리를 위해 제작자 및 소비자 응용 프로그램을 만들 수 있습니다.

청중

- 개발자
- 관리자

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

노트

- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
14 hours
Overview
Apache 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 .
28 hours
Overview
데이터 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 .
14 hours
Overview
Datameer는 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 .
14 hours
Overview
Tigon은 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 .
14 hours
Overview
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14 hours
Overview
Vespa는 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 .
21 hours
Overview
Apache Apex 는 스트림 및 일괄 처리를 통합하는 YARN 기본 플랫폼입니다. 확장 성, 성능, 내결함성, 상태 저장, 보안, 분산 및 간편한 작동 방식으로 큰 데이터 이동을 처리합니다.

강사가 진행하는이 실시간 교육에서는 Apache Apex 의 통합 스트림 처리 아키텍처를 소개하고 Hadoop 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 구축, 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

코스 형식

- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
7 hours
Overview
Alluxio is an open-source virtual distributed storage system that unifies disparate storage systems and enables applications to interact with data at memory speed. It is used by companies such as Intel, Baidu and Alibaba.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Alluxio to bridge different computation frameworks with storage systems and efficiently manage multi-petabyte scale data as they step through the creation of an application with Alluxio.

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

- Develop an application with Alluxio
- Connect big data systems and applications while preserving one namespace
- Efficiently extract value from big data in any storage format
- Improve workload performance
- Deploy and manage Alluxio standalone or clustered

Audience

- Data scientist
- Developer
- System administrator

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 hours
Overview
아파치 Flink는 확장 가능한 스트림과 배치 데이터 처리를 위한 오픈 소스 프레임 워크입니다.

이 강사 주도, 라이브 교육은 분산 스트림과 배치 데이터 처리의 원리와 접근 방식을 소개 하 고, 아파치 Flink에서 실시간 데이터 스트리밍 응용 프로그램의 생성을 통해 참가자 들을 안내 합니다.

이 교육을

참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

- 데이터 분석 응용 프로그램 개발을 위한 환경을 설정 합니다.
- 는 Flink 기반, 내결함성, 데이터 스트리밍 응용 프로그램을 패키지, 실행 및 모니터링 합니다.
- 다양 한 워크 로드를 관리 합니다.
- 를 사용 하 여 고급 분석을 수행 합니다.
- 다중 노드 Flink 클러스터를 설정 합니다.
- 는 성능을 측정 하 고 최적화 합니다.
- 는 다양 한 빅 데이터 시스템과 Flink를 통합 합니다.
- 는 Flink 기능을 다른 빅 데이터 처리 프레임 워크의 기능과 비교 합니다.
코스의

형식

- 부분 강연, 파트 토론, 연습 및 무거운 실습
14 hours
Overview
Apache Samza는 스트림 프로세싱을위한 오픈 소스 거의 실시간의 비동기 계산 프레임 워크입니다. 메시징에는 Apache Kafka 를, 내결함성, 프로세서 격리, 보안 및 리소스 관리에는 Apache Hadoop YARN을 사용합니다.

강사가 진행하는이 실습에서는 메시징 시스템 및 분산 스트림 처리의 기본 원리를 소개하고 샘플 Samza 기반 프로젝트 작성 및 작업 실행을 통해 참가자를 안내합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- Samza를 사용하면 메시지를 생성하고 소비하는 데 필요한 코드를 단순화 할 수 있습니다.
- 응용 프로그램에서 메시지 처리 분리.
- Samza를 사용하여 실시간에 가까운 비동기 계산을 구현하십시오.
- 스트림 처리를 사용하여 메시징 시스템에서보다 높은 수준의 추상화를 제공합니다.

청중

- 개발자

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
14 hours
Overview
인공 지능은 지능형 시스템을 구축하기위한 기술 모음으로, 지능형 의사 결정을 내리기 위해 데이터 및 데이터를 둘러싼 활동을 이해할 수 있습니다 통신 제공 업체의 경우 AI를 사용하는 응용 프로그램 및 서비스를 구축하면 유지 관리 및 네트워크 최적화와 같은 영역에서 향상된 운영 및 서비스를 제공 할 수 있습니다 이 과정에서는 AI를 구성하는 다양한 기술과이를 사용하는 데 필요한 기술 세트를 살펴 봅니다 이 과정에서 우리는 텔레콤 업계에서 AI의 특정 애플리케이션을 살펴 봅니다 청중 네트워크 엔지니어 네트워크 운영 요원 통신 기술 관리자 코스 형식 파트 강연, 파트 토론, 핸드 슨 연습 .
7 hours
Overview
Apache Drill은 Hadoop, NoSQL 및 기타 Cloud 및 파일 저장 시스템을위한 스키마가 있고 분산 된 inmemory columnar SQL 쿼리 엔진입니다 Apache Drill의 강점은 단일 쿼리를 사용하여 여러 데이터 저장소의 데이터를 조인 할 수 있다는 점입니다 Apache Drill은 HBase, MongoDB, MapRDB, HDFS, MapRFS, Amazon S3, Azure Blob 저장소, Google Cloud Storage, Swift, NAS 및 로컬 파일을 포함하여 수많은 NoSQL 데이터베이스 및 파일 시스템을 지원합니다 Apache Drill은 Google BigQuery라는 인프라 서비스로 사용할 수있는 Google의 Dremel 시스템의 오픈 소스 버전입니다 강사가 진행된이 실습에서 참가자는 매우 큰 데이터 세트에서 쿼리 성능을 향상시키기 위해 Apache Drill을 최적화하고 디버깅하는 방법을 배웁니다 이 과정은 Apache Drill과 기타 대화식 데이터 분석 도구 간의 아키텍처 개요 및 기능 비교로 시작됩니다 그런 다음 참여자는 라이브 랩 환경에서 Apache Drill 인스턴스의 설치, 구성, 성능 평가, 쿼리 최적화, 데이터 파티셔닝 및 디버깅을 포함하는 일련의 양방향 실습 세션을 거칩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Apache Drill 설치 및 구성 Apache Drill의 아키텍처 및 기능 이해 Apache Drill이 쿼리를 받고 실행하는 방법 이해 분산 SQL 실행을위한 드릴 쿼리 최적화 아파치 드릴 디버그 청중 개발자 시스템 관리자 데이터 분석가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .
14 hours
Overview
Magellan은 대용량 데이터에서 지형 공간 분석을위한 오픈 소스 분산 실행 엔진입니다. Apache Spark 위에 구현 된 Spark SQL 확장하고 지형 공간 분석을위한 관계형 추상화를 제공합니다.

이 강사 주도의 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 기능을 확장하십시오.

코스 형식

- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.

코스 사용자 정의 옵션

- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
14 hours
Overview
Apache Arrow 는 오픈 소스 인 메모리 데이터 처리 프레임 워크입니다. 분석을 위해 서로 다른 데이터 저장소에 액세스하기 위해 다른 데이터 과학 도구와 함께 사용되는 경우가 많습니다. GPU 데이터베이스, 기계 학습 라이브러리 및 도구, 실행 엔진 및 데이터 시각화 프레임 워크와 같은 다른 기술과 잘 통합됩니다.

현장 강사가 진행하는이 실시간 교육에서 참가자는 다양한 Data Science 프레임 워크와 Apache Arrow 를 통합하여 서로 다른 데이터 소스의 데이터에 액세스하는 방법을 학습합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- 분산 클러스터 환경에서 Apache Arrow 설치 및 구성
- Apache Arrow 를 사용하여 서로 다른 데이터 소스의 데이터에 액세스하십시오.
- Apache Arrow 를 사용하여 복잡한 ETL 파이프 라인을 구축하고 유지 관리해야하는 필요성을 우회합니다.
- 서로 다른 데이터 소스에서 중앙 리포지토리로 통합하지 않고도 데이터를 분석 할 수 있습니다.

청중

- 데이터 과학자
- 데이터 엔지니어

코스 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

노트

- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
7 hours
Overview
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at technical persons who wish to learn how to implement a machine learning strategy while maximizing the use of big data.

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.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 hours
Overview
Teradata is a popular Relational Database Management System for building large scale data warehousing applications. Teradata achieves this by way of parallelism.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at application developers and engineers who wish to master more sophisticated usages of the Teradata database.

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

- Manage Teradata space.
- Protect and distribute data in Teradata.
- Read Explain Plan.
- Improve SQL proficiency.
- Use main utilities of Teradata.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
35 hours
Overview
KNIME is a free and open-source data analytics, reporting and integration platform. KNIME integrates various components for machine learning and data mining through its modular data pipelining concept. A graphical user interface and use of JDBC allows assembly of nodes blending different data sources, including preprocessing (ETL: Extraction, Transformation, Loading), for modeling, data analysis and visualization without, or with only minimal, programming. To some extent as advanced analytics tool KNIME can be considered as a SAS alternative.

Since 2006, KNIME has been used in pharmaceutical research, it also used in other areas like CRM customer data analysis, business intelligence and financial data analysis.
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