Apache Hadoop is an open-source implementation of two core Google BigData solutions: GFS (Google File System) and MapReduce programming paradigm. It is a complete framework destined for storing and processing large data sets. Hadoop is used by most of the global cloud service providers including such leaders like Yahoo, Facebook or LinkedIn. NobleProg onsite live Hadoop training courses demonstrate through discussion and hands-on practice the core components of the Hadoop ecosystem and how these technologies can used to solve large-scale problems. Hadoop training is available in various formats, including onsite live training and live instructor-led training using an interactive, remote desktop setup. Local Hadoop training can be carried out live on customer premises or in NobleProg local training centers.

Testimonials

★★★★★

What did you like the most about the training?: Detailed on each tool.

Amber Mehrotra - NIIT Limited

Course: Hadoop Administration

1. 일급 장비 2. 하둡과 기술 세계에 처음 소개. Przemysław Ćwik - Delphi Pol

Przemysław Ćwik

Course: Hadoop Administration

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The fact that all the data and software was ready to use on an already prepared VM, provided by the trainer in external disks.

vyzVoice

Course: Hadoop for Developers and Administrators

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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더 많은 것을 공유하고자합니다

Balaram Chandra Paul

Course: A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data

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그것은 광범위한 정보를 다룹니다

Continental AG / Abteilung: CF IT Finance

Course: A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data

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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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제안 된 다른 주제가 추가로 다루어졌습니다German Alonso Durango Colmenares

German Alonso Durango Colmenares

Course: Administrator Training for Apache Hadoop

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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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많은 실습 연습.

Ericsson

Course: Administrator Training for Apache Hadoop

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Ambari 관리 도구. 통신보다 다른 비즈니스 사례에서 실제적인 하둡 경험에 대해 논의 할 수있는 능력.

Ericsson

Course: Administrator Training for Apache Hadoop

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Hadoop Subcategories

Hadoop Course Outlines

Code	Name	Duration	Overview
hadoopadm	Hadoop Administration	21 hours	이 과정은 분산 시스템 환경에서 대규모 데이터 세트를 저장하고 처리하는 솔루션을 찾는 IT 전문가를 대상으로합니다 코스 목표 : Hadoop 클러스터 관리에 관한 지식 얻기 .
hadoopforprojectmgrs	Hadoop for Project Managers	14 hours	점점 더 많은 소프트웨어 및 IT 프로젝트가 로컬 처리 및 데이터 관리에서 분산 처리 및 대용량 데이터 저장으로 마이그레이션함에 따라 프로젝트 관리자는 빅 데이터 프로젝트 및 기회와 관련된 개념 및 사례를 파악하기 위해 지식과 기술을 업그레이드해야 할 필요성을 느끼고 있습니다 이 과정에서는 가장 널리 사용되는 Big Data 프로세싱 프레임 워크 인 Hadoop에 대한 프로젝트 관리자를 소개합니다 이 강습 교육에서는 참가자가 Hadoop 생태계의 핵심 구성 요소와 이러한 기술을 사용하여 대용량 문제를 해결하는 방법을 학습합니다 이 기초를 배우는 과정에서 참가자는 또한 많은 IT 프로젝트가 참여하는 데이터 과학자 및 분석가뿐만 아니라이 시스템의 개발자 및 구현 자와 의사 소통하는 능력을 향상시킬 것입니다 청중 Hadoop을 기존 개발 또는 IT 인프라에 구현하려는 프로젝트 관리자 대형 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 비즈니스 분석가를 포함하는 교차 기능 팀과 의사 소통해야하는 프로젝트 관리자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
sqoop	Moving Data from MySQL to Hadoop with Sqoop	14 hours	Sqoop은 Hadoop과 관계형 데이터베이스 또는 메인 프레임간에 데이터를 전송하기위한 오픈 소스 소프트웨어 도구입니다 MySQL 또는 Oracle 또는 메인 프레임과 같은 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)에서 Hadoop 분산 파일 시스템 (HDFS)으로 데이터를 가져 오는 데 사용할 수 있습니다 그런 다음 Hadoop MapReduce에서 데이터를 변환 한 다음 다시 RDBMS로 다시 내보낼 수 있습니다 강사진과 실습을 통해 Sqoop을 사용하여 기존의 관계형 데이터베이스에서 Hadoop 스토리지 (HDFS 또는 Hive 등)로 데이터를 가져 오는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Sqoop 설치 및 구성 MySQL에서 HDFS 및 하이브로 데이터 가져 오기 HDFS 및 Hive에서 MySQL로 데이터 가져 오기 청중 시스템 관리자 데이터 엔지니어 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .
hadooppython	Hadoop with Python	28 hours	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 .
nifidev	Apache NiFi for Developers	7 hours	Apache 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 .
nifi	Apache NiFi for Administrators	21 hours	Apache 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 .
datameer	Datameer for Data Analysts	14 hours	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 .
tigon	Tigon: Real-time Streaming for the Real World	14 hours	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 .
alluxio	Alluxio: Unifying Disparate Storage Systems	7 hours	Alexio는 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 .
samza	Samza for Stream Processing	14 hours	Apache 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 .
hdp	Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators	21 hours	Hortonworks 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 .
ambari	Apache Ambari: Efficiently Manage Hadoop Clusters	21 hours	Apache Ambari는 Apache Hadoop 클러스터의 프로비저닝, 관리, 모니터링 및 보안을위한 오픈 소스 관리 플랫폼입니다 강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 Hadoop 클러스터를 성공적으로 관리하기 위해 Ambari에서 제공 한 관리 도구 및 사례에 대해 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Ambari를 사용하여 라이브 Big Data 클러스터 설정 다양한 사용 사례에 Ambari의 고급 기능 및 기능 적용 필요에 따라 노드 추가 및 제거 튜닝 및 조정을 통해 Hadoop 클러스터의 성능 향상 청중 개발자 시스템 관리자 DBA 하둡 테스트 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
ApHadm1	Apache Hadoop: Manipulation and Transformation of Data Performance	21 hours	이 과정은 개발자, 건축가, 데이터 과학자 또는 집중적으로 또는 정기적으로 데이터에 액세스해야하는 모든 프로필을 대상으로합니다 과정의 주요 초점은 데이터 조작과 변형입니다 Hadoop 생태계의 도구 중에서이 과정은 데이터 변환 및 조작에 많이 사용되는 Pig 및 Hive의 사용을 포함합니다 이 교육은 또한 성능 메트릭 및 성능 최적화를 해결합니다 이 과정은 전적으로 손에 있으며 이론적 인 측면의 프레젠테이션으로 강조 표시됩니다 .
apacheh	Administrator Training for Apache Hadoop	35 hours	청중: 이 과정은 분산 시스템 환경에서 대규모 데이터 세트를 저장 및 처리하는 솔루션을 찾는 IT 전문가를 대상으로합니다 골: Hadoop 클러스터 관리에 대한 깊은 지식 .
BigData_	A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data	35 hours	Participants who complete this training will gain a practical, real-world understanding of Big Data and its related technologies, methodologies and tools. Participants will have the opportunity to put this knowledge into practice through hands-on exercises. Group interaction and instructor feedback make up an important component of the class. The course starts with an introduction to elemental concepts of Big Data, then progresses into the programming languages and methodologies used to perform Data Analysis. Finally, we discuss the tools and infrastructure that enable Big Data storage, Distributed Processing, and Scalability. Audience - Developers / programmers - IT consultants Format of the course - Part lecture, part discussion, hands-on practice and implementation, occasional quizing to measure progress.
IntroToAvro	Apache Avro: Data Serialization for Distributed Applications	14 hours	이 코스는 개발자 코스 형식 강의, 손자 연습, 이해를 돕기위한 작은 시험 .
HadoopDevAd	Hadoop for Developers and Administrators	21 hours	Hadoop은 가장 널리 사용되는 Big Data 프로세싱 프레임 워크입니다 .
Imp	Impala for Business Intelligence	21 hours	Cloudera Impala는 Apache Hadoop 클러스터 용 오픈 소스 대규모 병렬 처리 (MPP) SQL 쿼리 엔진입니다 Impala는 사용자가 데이터 이동이나 변환없이 Hadoop Distributed File System 및 Apache Hbase에 저장된 데이터에 대해 저 지연 SQL 쿼리를 실행할 수있게합니다 청중 이 과정은 비즈니스 인텔리전스 또는 SQL 도구를 통해 Hadoop에 저장된 데이터에 대한 분석을 수행하는 애널리스트 및 데이터 과학자를 대상으로합니다 이 과정을 마친 후 대표단은 임팔라로 Hadoop 클러스터에서 의미있는 정보를 추출합니다 임팔라 SQL Dialect에서 비즈니스 인텔리전스를 용이하게하는 특정 프로그램을 작성하십시오 임팔라 문제를 해결하십시오 .
hivehiveql	Data Analysis with Hive/HiveQL	7 hours	이 강의에서는 Hive에서 데이터를 추출하는 사람들을 위해 Hive SQL 언어 (Hive : Hive HQL, SQL on Hive, HiveQL)를 사용하는 방법을 다룹니다 .
hadoopba	Hadoop for Business Analysts	21 hours	Apache Hadoop은 Big Data를 처리하기위한 가장 보편적 인 프레임 워크입니다 Hadoop은 풍부하고 심층적 인 분석 기능을 제공하며, 전통적 BI 분석 세계로 진출하고 있습니다 이 과정에서는 하둡 에코 시스템의 핵심 구성 요소와 그 분석에 대한 분석가를 소개합니다 청중 비즈니스 분석가 지속 삼 일 체재 강의와 실험실에 손 .
hadoopadm1	Hadoop For Administrators	21 hours	Apache Hadoop은 서버 클러스터에서 Big Data를 처리하기위한 가장 보편적 인 프레임 워크입니다 이 3 가지 (옵션) 과정에서 참석자는 Hadoop 및 해당 생태계의 비즈니스 이점 및 사용 사례, 클러스터 배포 및 성장 계획 방법, Hadoop 설치, 유지 관리, 모니터링, 문제 해결 및 최적화 방법에 대해 알아 봅니다 또한 클러스터 대량 데이터로드를 연습하고 다양한 Hadoop 배포에 익숙해지고 Hadoop 에코 시스템 도구를 설치 및 관리하도록 연습 할 것입니다 이 과정은 Kerberos를 사용하여 클러스터를 보호하는 방법에 대한 설명으로 끝납니다 " 자료는 매우 잘 준비되어 철저히 다루어졌습니다 연구실은 매우 도움이되었고 잘 조직되었습니다 " - Andrew Nguyen, Microsoft 온라인 광고 수석 통합 DW 엔지니어 청중 Hadoop 관리자 체재 강의 및 손 실습실, 대략적인 균형 60 % 강의, 40 % 실습실 .
hbasedev	HBase for Developers	21 hours	이 과정에서는 Hadoop 위에 NoSQL 스토어 인 HBase를 소개합니다 이 과정은 HBase를 사용하여 응용 프로그램을 개발할 개발자와 HBase 클러스터를 관리 할 관리자를 대상으로합니다 우리는 HBase에서 HBase 아키텍처 및 데이터 모델링 및 응용 프로그램 개발을 통해 개발자를 안내 할 것입니다 또한 HBase에서 MapReduce를 사용하는 방법과 성능 최적화와 관련된 몇 가지 관리 항목에 대해서도 설명합니다 이 과정은 많은 실험을 통해 손으로 진행됩니다 소요 시간 : 3 일 대상 : 개발자 및 관리자 .
hadoopdeva	Advanced Hadoop for Developers	21 hours	Apache Hadoop은 서버 클러스터에서 Big Data를 처리하기위한 가장 보편적 인 프레임 워크 중 하나입니다 이 과정에서는 HDFS, 고급 돼지, 하이브 및 HBase의 데이터 관리에 대해 설명합니다 이러한 고급 프로그래밍 기술은 숙련 된 Hadoop 개발자에게 도움이 될 것입니다 대상 : 개발자 기간 : 3 일 형식 : 강의 (50 %) 및 핸드 랩 (50 %) .
hadoopdev	Hadoop for Developers (4 days)	28 hours	Apache Hadoop은 서버 클러스터에서 Big Data를 처리하기위한 가장 보편적 인 프레임 워크입니다 이 과정에서는 Hadoop 생태계의 다양한 구성 요소 (HDFS, MapReduce, Pig, Hive 및 HBase)에 대한 개발자를 소개합니다 .
hadoopmapr	Hadoop Administration on MapR	28 hours	청중: 이 과정은 큰 데이터 / 헛점 기술을 신비화하고 이해하기 어렵지 않다는 것을 보여주기위한 것입니다 .
bigdataanahealth	Big Data Analytics in Health	21 hours	빅 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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