Local instructor-led live Hadoop training courses in 대한민국.
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코스 이름
Duration
Overview
코스 이름
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21 시간
Python 데이터 과학 및 기계 학습을위한 규모, 유연하고 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Spark는 대형 데이터를 검색, 분석 및 변환하는 데 사용되는 데이터 처리 엔진이지만 Hadoop는 대형 데이터 저장 및 처리에 대한 소프트웨어 라이브러리 프레임 워크입니다.
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 :
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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.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
7 시간
이 과정은 사용하는 방법에 대해 설명 Hive SQL 언어를 (일명 : Hive HQL, SQL 에 Hive , Hive QL)에서 데이터를 추출하는 사람들을위한 Hive
14 시간
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 .
7 시간
Alluxio 오픈소스 가상 배포 스토리지 시스템은 다양한 스토리지 시스템을 통합하고 응용 프로그램이 메모리 속도로 데이터와 상호 작용 할 수 있습니다. 그것은 Intel, Baidu 및 Alibaba와 같은 회사에 의해 사용됩니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 Alluxio를 사용하여 다양한 컴퓨팅 프레임 워크를 저장 시스템과 다중 페타바이트 스케일 데이터를 효율적으로 관리하는 방법을 배우게 될 것입니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
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응용 프로그램을 개발하십시오 Alluxio
하나의 이름 공간을 유지하면서 대형 데이터 시스템 및 응용 프로그램을 연결합니다.
효율적으로 모든 스토리지 형식에서 큰 데이터에서 가치를 추출
작업 부하 성능 향상
배치 및 관리 Alluxio 스탠다드 또는 클러스터
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데이터 과학자
개발자
시스템 관리자
-
부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
35 시간
청중: 이 과정은 분산 시스템 환경에서 대규모 데이터 세트를 저장하고 처리하는 솔루션을 찾는 IT 전문가를 대상으로합니다. Go al : Hadoop 클러스터 관리에 대한 깊은 지식.
21 시간
이 과정은 개발자, 건축가, 데이터 과학자 또는 집중적으로 또는 정기적으로 데이터에 액세스해야하는 모든 프로필을 대상으로합니다. 이 과정의 주요 초점은 데이터 조작과 변형입니다. Hadoop 생태계의 도구 Hadoop 과정에는 데이터 변환 및 조작에 많이 사용되는 Pig 및 Hive 사용이 포함됩니다. 이 교육은 또한 성능 메트릭 및 성능 최적화를 해결합니다. 이 과정은 전적으로 손에 있으며 이론적 인 측면의 프레젠테이션으로 강조 표시됩니다.
21 시간
빅 데이터 분석은 상관 관계, 숨겨진 패턴 및 기타 유용한 통찰력을 발굴하기 위해 대량의 다양한 데이터 세트를 검사하는 프로세스를 필요로합니다. 보건 산업은 복잡한 이기종 의학 및 임상 데이터를 가지고 있습니다. 건강 데이터에 큰 데이터 분석을 적용하면 건강 관리 제공 개선에 대한 통찰력을 얻는 데 큰 잠재력이 있습니다. 그러나 이러한 데이터 세트의 엄청난 양은 임상 환경에 대한 분석 및 실제 응용에 큰 문제를 제기합니다. 이 강사 주도의 실시간 교육 (원격)에서는 참가자가 실습 랩 연습을 단계별로 수행하면서 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 알고리즘 연구
- 개발자
- 데이터 과학자
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실습.
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
21 시간
이 과정은 분산 시스템 환경에서 대규모 데이터 세트를 저장 및 처리하는 솔루션을 찾는 IT 전문가를 대상으로합니다. 코스 목표 : Hadoop 클러스터 관리에 관한 지식 얻기
21 시간
Apache Hadoop 은 서버 클러스터에서 Big Data 를 처리하는 데 가장 널리 사용되는 프레임 워크입니다. 에서 세 (선택적 사) 일 물론, 참석자가 비즈니스 혜택과 사용 사례에 대해 배우게됩니다이 Hadoop , 설치, 유지 관리, 모니터링, 문제를 해결하고 최적화하는 방법 클러스터 구축과 성장을 계획하는 방법과 생태계, Hadoop . 또한 클러스터 대량 데이터로드를 연습하고 다양한 Hadoop 배포판에 익숙해지며 Hadoop 에코 시스템 도구 설치 및 관리를 연습합니다. 이 과정은 Kerberos를 사용한 클러스터 보안에 대한 논의로 마무리됩니다. “… 재료를 잘 준비하고 철저히 덮었습니다. 실험실은 매우 도움이되고 체계적으로 구성되었습니다.”
— Andrew Nguyen, Microsoft 온라인 Advertising 수석 통합 DW 엔지니어 청중 Hadoop 관리자 체재 강의 및 실습, 대략 60 % 강의, 40 % 실험실.
— Andrew Nguyen, Microsoft 온라인 Advertising 수석 통합 DW 엔지니어 청중 Hadoop 관리자 체재 강의 및 실습, 대략 60 % 강의, 40 % 실험실.
21 시간
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 .
28 시간
Apache Hadoop 은 서버 클러스터에서 Big Data 를 처리하는 데 가장 널리 사용되는 프레임 워크입니다. 이 과정에서는 Hadoop 생태계의 다양한 구성 요소 (HDFS, MapReduce, Pig, Hive 및 HBase)에 대한 개발자를 소개합니다.
21 시간
Apache Hadoop 은 서버 클러스터에서 Big Data 를 처리하기위한 가장 보편적 인 프레임 워크 중 하나입니다. 이 과정은 HDFS, 고급 돼지, Hive 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 실습 (50 %)
14 시간
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 .
28 시간
Hadoop 인기있는 Big Data 처리 프레임 워크입니다. Python 높은 수준의 프로그래밍 언어는 명확한 합성과 코드 읽기 가능성으로 유명합니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 여러 가지 예와 사용 사례를 통과하는 동안 Hadoop, MapReduce, Pig 및 Spark를 사용하는 방법을 배울 것입니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
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Hadoop 뒤에있는 기본 개념을 이해하십시오, MapReduce, Pig, 및 Spark
사용 Python Hadoop 분산 파일 시스템 (HDFS), MapReduce, Pig, 및 Spark
Snakebite를 사용하여 HDFS 내에서 프로그래밍 액세스할 수 있습니다 Python
mrjob을 사용하여 MapReduce 작업을 작성하십시오 Python
Spark 프로그램을 작성하십시오 Python
UDF를 사용하여 돼지의 기능을 확장하십시오 Python
관리 MapReduce 일자리 및 Luigi를 사용하여 돼지 스크립트
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개발자
IT 전문가
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부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
35 시간
Apache Hadoop는 많은 컴퓨터를 통해 큰 데이터 세트를 처리하기위한 인기있는 데이터 처리 프레임 워크입니다.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 조직 내에서 Hadoop 클러스터를 설정, 배치 및 관리하는 방법을 배우고자하는 시스템 관리자를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
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Apache를 설치하고 설정하십시오 Hadoop
Hadoop 생태계의 네 가지 주요 구성 요소를 이해하십시오 : HDFS, MapReduce, YARN 및 Hadoop Common.
Hadoop 분산 파일 시스템 (HDFS)을 사용하여 클러스터를 수백 또는 수천 개의 노드로 확장합니다. ·
HDFS를 설치하여 사전 Spark 배포를 위한 스토리지 엔진으로 작동합니다.
Spark를 설정하여 Amazon S3 및 NoSQL 데이터베이스 시스템과 같은 대체 저장 솔루션에 액세스할 수 있습니다 Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike 등.
Apache Hadoop 클러스터의 공급, 관리, 모니터링 및 보안과 같은 관리 작업을 수행합니다.
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인터랙티브 강의 및 토론
많은 연습과 연습이 있습니다.
라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
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이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
21 시간
이 과정에서는 Hadoop 위에 SQL Store가없는 HBase를 소개합니다. 이 과정은 HBase를 사용하여 응용 프로그램을 개발할 개발자와 HBase 클러스터를 관리 할 관리자를 대상으로합니다. 우리는 HBase에서 HBase 아키텍처와 데이터 모델링 및 애플리케이션 개발을 통해 개발자를 안내 할 것입니다. 또한 HBase와 함께 MapReduce를 사용하는 방법과 성능 최적화와 관련된 몇 가지 관리 항목에 대해서도 설명합니다. 이 과정은 실습을 통해 많은 실습을 제공합니다.
소요 시간 : 3 일 대상 : 개발자 및 관리자
소요 시간 : 3 일 대상 : 개발자 및 관리자
21 시간
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.
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
7 시간
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.
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
14 시간
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.
- 개발자
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
14 시간
Sqoop은 Hadoop 과 관계형 데이터베이스 또는 메인 프레임간에 데이터를 전송하기위한 오픈 소스 소프트웨어 도구입니다. My SQL 또는 Oracle 과 같은 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS) 또는 메인 프레임에서 HDFS ( Hadoop Distributed File System)로 데이터를 가져 오는 데 사용할 수 있습니다. 그 후에 데이터를 Hadoop MapReduce에서 변환 한 다음 다시 RDBMS로 내보낼 수 있습니다. 이 강사가 진행하는 라이브 교육에서 참가자에 대한 기존의 관계형 데이터베이스에서 데이터를 가져올 Sqoop을 사용하는 방법을 배우게됩니다 Hadoop 저장 등의 HDFS 또는 Hive 반대의 경우도 마찬가지. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
- Sqoop 설치 및 구성
- My SQL 에서 HDFS 및 Hive 로 데이터 가져 오기
- HDFS 및 Hive 에서 My SQL 데이터 가져 오기
- 시스템 관리자
- 데이터 엔지니어
- 강의, 강의, 연습 및 실습
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.
14 시간
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 .
21 시간
Cloudera Impala는 Apache Hadoop 클러스터용 오픈 소스 MPP(대량 병렬 처리)SQL 쿼리 엔진입니다.Impala는 사용자가 데이터를 이동하거나 변환할 필요 없이 Hadoop 분산 파일 시스템 및 Apache Hbase에 저장된 데이터에 대해 지연 시간이 짧은SQL 쿼리를 실행할 수 있도록 합니다.청중이 과정은 비즈니스 인텔리전스 또는 SQL 도구를 통해 Hadoop에 저장된 데이터에 대한 분석을 수행하는 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.이 과정이 끝나면 대표단은 다음을 수행할 수 있습니다.
- Impala를 사용하여 Hadoop 클러스터에서 의미 있는 정보를 추출합니다. ImpalaSQL Dialect에서 비즈니스 인텔리전스를 용이하게 하는 특정 프로그램을 작성합니다. 임팔라 문제 해결.
21 시간
Apache Ambari 는 Apache Hadoop 클러스터의 프로비저닝, 관리, 모니터링 및 보안을위한 오픈 소스 관리 플랫폼입니다. 강사가 진행하는이 실습 교육 참가자는 Ambado가 Hadoop 클러스터를 성공적으로 관리하기 위해 제공하는 관리 도구 및 사례를 학습합니다. 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
- DevOps
- 시스템 관리자
- DBA
- Hadoop 테스트 전문가
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
21 시간
Hortonworks Data Platform (HDP) 은 오픈 소스 Apache Hadoop 지원 플랫폼으로 Apache Hadoop 에코 시스템에서 큰 데이터 솔루션을 개발하기위한 안정적인 토대를 제공합니다. 이 강사가 진행하는 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 Hortonworks Data Platform (HDP) 소개하고 Spark + Hadoop 솔루션의 배포를 통해 참가자들을 안내합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Hortonworks를 사용하면 대규모로 Hadoop 을 안정적으로 실행할 수 있습니다.
- Spark의 민첩한 분석 워크 플로우로 Hadoop 의 보안, 거버넌스 및 운영 기능을 통합하십시오.
- Hortonworks를 사용하여 Spark 프로젝트의 각 구성 요소를 조사, 검증, 인증 및 지원하십시오.
- 구조화 된, 구조화되지 않은, 동작중인, at-rest 등 다양한 유형의 데이터를 처리합니다.
- 대화 형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 실제 구현.
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
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