Lokale, door een instructeur geleide, live Big Data-trainingen beginnen met een inleiding tot elementaire concepten van Big Data en vervolgens de voortgang in de programmeertalen en -methodieken die worden gebruikt om gegevensanalyse uit te voeren. Tools en infrastructuur voor het inschakelen van Big Data-opslag, gedistribueerde verwerking en schaalbaarheid worden besproken, vergeleken en geïmplementeerd in demo-oefensessies. Big Data-training is beschikbaar als 'live training op locatie' of 'live training op afstand'. Onsite live training kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Nederland of in NobleProg bedrijfsopleidingscentra in Nederland . Live-training op afstand wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop. NobleProg - uw lokale trainingsaanbieder
Machine Translated
Getuigenissen
Ik hield echt van werkoefeningen met cluster om de prestaties van knooppunten in het cluster en uitgebreide functionaliteit te zien.
CACI Ltd
Cursus: Apache NiFi for Developers
Machine Translated
The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Cursus: A Practical Introduction to Stream Processing
the good energy of the trainer, he explained everything clearly and precisely
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Cursus: Teradata Fundamentals
Materials (code, presentation) were good
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Cursus: Teradata Fundamentals
Nice training, full of interesting topics. After each topic helpful examples were provided.
Pawel Wojcikowski - MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Cursus: Teradata Fundamentals
Ik hou van de alomvattende benadering van het onderwezen onderwerp. De cursus was goed gestructureerd, de onderwerpen werden voorbereid en in een goede volgorde gepresenteerd, waardoor we stapsgewijze logica konden begrijpen hoe bepaalde aspecten van Teradata werken. Vooral vind ik het leuk dat er veel impact is geweest op het onderwerp indices. Pablo is een zeer sympathieke persoon en een goede leraar. De tijd besteed aan deze training was zeker goed besteed.
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Cursus: Teradata Fundamentals
Machine Translated
interaction
Maastricht University | UMIO
Cursus: Teradata Fundamentals
Discussing many examples.
Emily Chesworth - Maastricht University | UMIO
Cursus: Teradata Fundamentals
exercises & subquery
Maastricht University | UMIO
Cursus: Teradata Fundamentals
I liked the depth of the training. I was able to understand most of it and definitely learned from this training
Maastricht University | UMIO
Cursus: Teradata Fundamentals
passionate trainer
Sylvia Baniak - Maastricht University | UMIO
Cursus: Teradata Fundamentals
x
Maastricht University | UMIO
Cursus: Teradata Fundamentals
New learned skills
Maastricht University | UMIO
Cursus: Teradata Fundamentals
The enthusiasm of the trainer
Maastricht University | UMIO
Cursus: Teradata Fundamentals
Uitleg over de te nemen stap bij het proberen een vraag te beantwoorden via de SQL
Maastricht University | UMIO
Cursus: Teradata Fundamentals
Machine Translated
The Topic
Accenture Inc.
Cursus: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Content was good
Northrop Grumman
Cursus: Apache Accumulo Fundamentals
Instructor very knowledgeable and very happy to stop and explain stuff to the group or to an individual.
Paul Anstee - Northrop Grumman
Cursus: Apache Accumulo Fundamentals
the follow along style instead of just sitting and listening.
Jack Gallacher - Northrop Grumman
Cursus: Apache Accumulo Fundamentals
The ability of the trainer to break down complex topics to simple topics.
Northrop Grumman
Cursus: Apache Accumulo Fundamentals
Fulvio took time and attention from the outset to check what delegates wanted most out of their training days and in particular I liked that he focused quite a lot of attention to working with the Shell e.g. scan, grep, egrep commands – particularly filtering over a system time period e.g. last hour. Fulvio's style and pace can be quite quick at times which mostly suited me as there were a lot of topics covered especially in the last 2 days. I realise that the class was a bit of a mixed audience with varying technical skills, so it was good to see that he was able to allow others to catchup and to help them fix their problems whenever encountered. Nothing seemed to be too much trouble for Fulvio and enjoyed this course a lot.
Northrop Grumman
Cursus: Apache Accumulo Fundamentals
Zeer goed overgedragen kennis door de leraar, geen onbeantwoorde vragen.
Karolin Papaj - Mowi Poland SA
Cursus: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Covered a lot in a short space of time. Gained a good overall knowledge of Accumulo and knowledge gained will be useful for other NoSQL databases.
Lauren Rees - Northrop Grumman
Cursus: Apache Accumulo Fundamentals
The trainers in depth knowledge of the subject
CACI Ltd
Cursus: Apache NiFi for Administrators
Ajay was een zeer ervaren consultant en kon al onze vragen beantwoorden en zelfs suggesties doen voor best practices voor het project waar we momenteel mee bezig zijn.
CACI Ltd
Cursus: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
That I had it in the first place.
Peter Scales - CACI Ltd
Cursus: Apache NiFi for Developers
content & detail to the point
Sirat Khwaja - Northrop Grumman
Cursus: Apache Accumulo Fundamentals
Codevoorbeelden volgen in praktische oefeningen.
Northrop Grumman
Cursus: Apache Accumulo Fundamentals
Machine Translated
De leraar heeft het trainingsprogramma aangepast aan onze huidige behoeften.
EduBroker Sp. z o.o.
Cursus: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
The NIFI workflow excercises
Politiets Sikkerhetstjeneste
Cursus: Apache NiFi for Administrators
answers to our specific questions
MOD BELGIUM
Cursus: Apache NiFi for Administrators
every question we had, he explained it with great details. i also liked the facts that Fulvio gets excited when there is an interaction.
Solvinity B.V.
Cursus: SolrCloud
breed aspect van Teradata knolwedge - start afwerking basisarchitectuur monitoring
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Cursus: Teradata Fundamentals
Machine Translated
Door soortgelijke oefeningen op verschillende manieren te doen, begrijp je echt wat elk onderdeel ( Hadoop / Spark, standalone / cluster) alleen en samen kan doen. Het gaf me ideeën over hoe ik mijn applicatie op mijn lokale machine zou moeten testen wanneer ik ontwikkel versus wanneer deze op een cluster wordt ingezet.
Thomas Carcaud - IT Frankfurt GmbH
Cursus: Spark for Developers
Machine Translated
The lessons were taught in a Jupyter notebook. The topics were structured with a logical sequence and naturally helped develop the session from the easier parts to the more complex. I'm already an advanced user of Python with background in Machine Learning, so found the course easier to follow than, possibly, some of my classmates that took the training course. I appreciate that some of the most elementary concepts were skipped and that he focused on the most substantial matters.
Angela DeLaMora - ADT, LLC
Cursus: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Cursus: Data Science for Big Data Analytics
NA
DBS
Cursus: Python and Spark for Big Data (PySpark)
R programming
Osden Jokonya - University of the Western Cape
Cursus: A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Practical exercises
JOEL CHIGADA - University of the Western Cape
Cursus: A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Kennis van de instructeur van het onderwerp
Juan Francisco Trejo Escoto
Cursus: Advanced Teradata
Machine Translated
Exercises.
David Lehotak - NVision Czech Republic ICT a.s.
Cursus: Apache Ignite for Developers
Very useful in because it helps me understand what we can do with the data in our context. It will also help me
Nicolas NEMORIN - Adecco Groupe France
Cursus: KNIME Analytics Platform for BI
hands on Training..
Abraham Thomas - PPL
Cursus: Python and Spark for Big Data (PySpark)
individuele aandacht.
ARCHANA ANILKUMAR - PPL
Cursus: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Cursus: A Practical Introduction to Stream Processing
Big Data Cursusoverzicht
Course Name
Duration
Overview
Course Name
Duration
Overview
21 hours
Overview
Apache Accumulo is een gesorteerde, gedistribueerde sleutel / waarde-opslag die robuuste, schaalbare gegevensopslag en Apache Accumulo biedt. Het is gebaseerd op het ontwerp van Go ogle's BigTable en wordt aangedreven door Apache Hadoop , Apache Zookeeper en Apache Thrift .
Deze instructeur geleide, live cursussen behandelt de werkprincipes achter Accumulo en leidt deelnemers door de ontwikkeling van een voorbeeldapplicatie op Apache Accumulo .
Indeling van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, hands-on ontwikkeling en implementatie, incidentele tests om begrip te peilen
Deze instructeur geleide, live cursussen behandelt de werkprincipes achter Accumulo en leidt deelnemers door de ontwikkeling van een voorbeeldapplicatie op Apache Accumulo .
Indeling van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, hands-on ontwikkeling en implementatie, incidentele tests om begrip te peilen
21 hours
Overview
Kennisontdekking in databases (KDD) is het proces waarbij nuttige kennis uit een verzameling gegevens wordt ontdekt. Real-life toepassingen voor deze dataminingtechniek omvatten marketing, fraudedetectie, telecommunicatie en productie.
In deze door een instructeur geleide, live cursus introduceren we de processen die betrokken zijn bij KDD en voeren we een reeks oefeningen uit om de implementatie van die processen te oefenen.
Publiek
- Gegevensanalisten of iedereen die geïnteresseerd is in het leren interpreteren van gegevens om problemen op te lossen
Indeling van de cursus
- Na een theoretische bespreking van KDD zal de instructeur real-life cases presenteren waarin de toepassing van KDD wordt gevraagd om een probleem op te lossen. Deelnemers zullen voorbeeldgegevenssets voorbereiden, selecteren en opschonen en hun voorkennis over de gegevens gebruiken om oplossingen voor te stellen op basis van de resultaten van hun waarnemingen.
In deze door een instructeur geleide, live cursus introduceren we de processen die betrokken zijn bij KDD en voeren we een reeks oefeningen uit om de implementatie van die processen te oefenen.
Publiek
- Gegevensanalisten of iedereen die geïnteresseerd is in het leren interpreteren van gegevens om problemen op te lossen
Indeling van de cursus
- Na een theoretische bespreking van KDD zal de instructeur real-life cases presenteren waarin de toepassing van KDD wordt gevraagd om een probleem op te lossen. Deelnemers zullen voorbeeldgegevenssets voorbereiden, selecteren en opschonen en hun voorkennis over de gegevens gebruiken om oplossingen voor te stellen op basis van de resultaten van hun waarnemingen.
21 hours
Overview
Apache Spark is a distributed processing engine for analyzing very large data sets. It can process data in batches and real-time, as well as carry out machine learning, ad-hoc queries, and graph processing. .NET for Apache Spark is a free, open-source, and cross-platform big data analytics framework that supports applications written in C# or F#.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to carry out big data analysis using Apache Spark in their .NET applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache Spark.
- Understand how .NET implements Spark APIs so that they can be accessed from a .NET application.
- Develop data processing applications using C# or F#, capable of handling data sets whose size is measured in terabytes and pedabytes.
- Develop machine learning features for a .NET application using Apache Spark capabilities.
- Carry out exploratory analysis using SQL queries on big data sets.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to carry out big data analysis using Apache Spark in their .NET applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Apache Spark.
- Understand how .NET implements Spark APIs so that they can be accessed from a .NET application.
- Develop data processing applications using C# or F#, capable of handling data sets whose size is measured in terabytes and pedabytes.
- Develop machine learning features for a .NET application using Apache Spark capabilities.
- Carry out exploratory analysis using SQL queries on big data sets.
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.
28 hours
Overview
MonetDB is een open-source database die pionier was op het gebied van technologie voor kolomopslag.
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze MonetDB kunnen gebruiken en hoe ze er de meeste waarde uit kunnen halen.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Begrijp MonetDB en zijn functies
- Installeer en ga aan de slag met MonetDB
- Ontdek en voer verschillende functies en taken uit in MonetDB
- Versnel de levering van hun project door de mogelijkheden van MonetDB te maximaliseren
Publiek
- ontwikkelaars
- Technische experts
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze MonetDB kunnen gebruiken en hoe ze er de meeste waarde uit kunnen halen.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Begrijp MonetDB en zijn functies
- Installeer en ga aan de slag met MonetDB
- Ontdek en voer verschillende functies en taken uit in MonetDB
- Versnel de levering van hun project door de mogelijkheden van MonetDB te maximaliseren
Publiek
- ontwikkelaars
- Technische experts
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
7 hours
Overview
Deze door een instructeur geleide, live training (ter plaatse of op afstand) is gericht op technische personen die willen leren hoe een machine learning-strategie te implementeren en tegelijkertijd het gebruik van big data te maximaliseren.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers:
- Begrijp de evolutie en trends voor machine learning.
- Weet hoe machine learning wordt gebruikt in verschillende industrieën.
- Raak vertrouwd met de tools, vaardigheden en services die beschikbaar zijn om machine learning in een organisatie te implementeren.
- Begrijp hoe machine learning kan worden gebruikt om datamining en -analyse te verbeteren.
- Ontdek wat een data-backend in het midden is en hoe deze door bedrijven wordt gebruikt.
- Begrijp de rol die big data en intelligente applicaties spelen in verschillende industrieën.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers:
- Begrijp de evolutie en trends voor machine learning.
- Weet hoe machine learning wordt gebruikt in verschillende industrieën.
- Raak vertrouwd met de tools, vaardigheden en services die beschikbaar zijn om machine learning in een organisatie te implementeren.
- Begrijp hoe machine learning kan worden gebruikt om datamining en -analyse te verbeteren.
- Ontdek wat een data-backend in het midden is en hoe deze door bedrijven wordt gebruikt.
- Begrijp de rol die big data en intelligente applicaties spelen in verschillende industrieën.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
28 hours
Overview
Mem SQL is een in het geheugen verdeeld, SQL databasebeheersysteem voor cloud en on-premises. Het is een realtime datawarehouse dat onmiddellijk inzichten levert uit live en historische gegevens.
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers de essentie van Mem SQL voor ontwikkeling en beheer.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Begrijp de belangrijkste concepten en kenmerken van Mem SQL
- Mem SQL installeren, ontwerpen, onderhouden en bedienen
- Optimaliseer schema's in Mem SQL
- Verbeter vragen in Mem SQL
- Benchmarkprestaties in Mem SQL
- Bouw realtime datatoepassingen met behulp van Mem SQL
Publiek
- ontwikkelaars
- Administrators
- Operation Engineers
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers de essentie van Mem SQL voor ontwikkeling en beheer.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Begrijp de belangrijkste concepten en kenmerken van Mem SQL
- Mem SQL installeren, ontwerpen, onderhouden en bedienen
- Optimaliseer schema's in Mem SQL
- Verbeter vragen in Mem SQL
- Benchmarkprestaties in Mem SQL
- Bouw realtime datatoepassingen met behulp van Mem SQL
Publiek
- ontwikkelaars
- Administrators
- Operation Engineers
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
7 hours
Overview
In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers de kernconcepten achter MapR Stream Architecture bij het ontwikkelen van een realtime streamingapplicatie.
Tegen het einde van deze training kunnen de deelnemers producent- en consumententoepassingen bouwen voor realtime stroomgegevensverwerking.
Publiek
- ontwikkelaars
- Administrators
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
Notitie
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Tegen het einde van deze training kunnen de deelnemers producent- en consumententoepassingen bouwen voor realtime stroomgegevensverwerking.
Publiek
- ontwikkelaars
- Administrators
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
Notitie
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
14 hours
Overview
Magellan is an open-source distributed execution engine for geospatial analytics on big data. Implemented on top of Apache Spark, it extends Spark SQL and provides a relational abstraction for geospatial analytics.
This instructor-led, live training introduces the concepts and approaches for implementing geospacial analytics and walks participants through the creation of a predictive analysis application using Magellan on Spark.
By the end of this training, participants will be able to:
- Efficiently query, parse and join geospatial datasets at scale
- Implement geospatial data in business intelligence and predictive analytics applications
- Use spatial context to extend the capabilities of mobile devices, sensors, logs, and wearables
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.
This instructor-led, live training introduces the concepts and approaches for implementing geospacial analytics and walks participants through the creation of a predictive analysis application using Magellan on Spark.
By the end of this training, participants will be able to:
- Efficiently query, parse and join geospatial datasets at scale
- Implement geospatial data in business intelligence and predictive analytics applications
- Use spatial context to extend the capabilities of mobile devices, sensors, logs, and wearables
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
Apache Kylin is een extreme, gedistribueerde analyse-engine voor big data.
In deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers hoe ze Apache Kylin kunnen gebruiken om een realtime datawarehouse op te zetten.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Gebruik realtime streaminggegevens met Kylin
- Gebruik de krachtige functies van Apache Kylin , de rijke SQL interface, spark cubing en subseconden query latency
Notitie
- We gebruiken de nieuwste versie van Kylin (vanaf dit moment, Apache Kylin v2.0)
Publiek
- Big data-ingenieurs
- Big Data analisten
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
In deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers hoe ze Apache Kylin kunnen gebruiken om een realtime datawarehouse op te zetten.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Gebruik realtime streaminggegevens met Kylin
- Gebruik de krachtige functies van Apache Kylin , de rijke SQL interface, spark cubing en subseconden query latency
Notitie
- We gebruiken de nieuwste versie van Kylin (vanaf dit moment, Apache Kylin v2.0)
Publiek
- Big data-ingenieurs
- Big Data analisten
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
7 hours
Overview
Confluent K SQL is een stroomverwerkingsraamwerk dat bovenop Apache Kafka . Het maakt real-time gegevensverwerking mogelijk met behulp van SQL bewerkingen.
Deze instructeur-geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die Apache Kafka streamverwerking willen implementeren zonder code te schrijven.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Installeer en configureer Confluent K SQL .
- Stel een stroomverwerkingspijplijn in met alleen SQL opdrachten (geen Java of Python codering).
- Voer datafiltering, transformaties, aggregaties, joins, windowing en sessie volledig uit in SQL .
- Ontwerp en implementeer interactieve, continue zoekopdrachten voor het streamen van ETL en realtime analyses.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Deze instructeur-geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die Apache Kafka streamverwerking willen implementeren zonder code te schrijven.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Installeer en configureer Confluent K SQL .
- Stel een stroomverwerkingspijplijn in met alleen SQL opdrachten (geen Java of Python codering).
- Voer datafiltering, transformaties, aggregaties, joins, windowing en sessie volledig uit in SQL .
- Ontwerp en implementeer interactieve, continue zoekopdrachten voor het streamen van ETL en realtime analyses.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
21 hours
Overview
KNIME Analytics Platform is een toonaangevende open source-optie voor datagestuurde innovatie, waarmee u het potentieel in uw gegevens kunt ontdekken, nieuwe inzichten kunt vinden of nieuwe toekomstvoorspellingen kunt voorspellen. Met meer dan 1000 modules, honderden kant-en-klare voorbeelden, een uitgebreid scala aan geïntegreerde tools en de breedste keuze aan geavanceerde beschikbare algoritmen, is KNIME Analytics Platform de perfecte toolbox voor elke KNIME en bedrijfsanalist.
Deze cursus voor KNIME Analytics Platform is een ideale gelegenheid voor beginners, gevorderde gebruikers en KNIME experts om kennis te maken met KNIME , om te leren hoe het effectiever te gebruiken en om duidelijke, uitgebreide rapporten te maken op basis van KNIME workflows
Deze cursus voor KNIME Analytics Platform is een ideale gelegenheid voor beginners, gevorderde gebruikers en KNIME experts om kennis te maken met KNIME , om te leren hoe het effectiever te gebruiken en om duidelijke, uitgebreide rapporten te maken op basis van KNIME workflows
7 hours
Overview
Kafka Streams is een client-side bibliotheek voor het bouwen van applicaties en microservices waarvan de gegevens worden doorgegeven aan en van een Kafka-berichtensysteem. Traditioneel vertrouwde Apache Kafka op Apache Spark of Apache Storm om gegevens tussen berichtproducenten en consumenten te verwerken. Door de Kafka Streams API vanuit een applicatie aan te roepen, kunnen gegevens direct in Kafka worden verwerkt, waardoor de noodzaak om de gegevens naar een afzonderlijk cluster te sturen voor verwerking wordt omzeild.
In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze Kafka Streams kunnen integreren in een reeks voorbeeld Java applicaties die gegevens van en naar Apache Kafka doorgeven voor stroomverwerking.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Begrijp de functies en voordelen van Kafka Streams ten opzichte van andere frameworks voor stroomverwerking
- Process stream gegevens rechtstreeks binnen een Kafka-cluster
- Schrijf een Java of Scala applicatie of microservice die kan worden geïntegreerd met Kafka en Kafka Streams
- Schrijf beknopte code die invoer Kafka-onderwerpen omzet in uitvoer Kafka-onderwerpen
- Bouw, verpak en implementeer de applicatie
Publiek
- ontwikkelaars
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
Notes
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen
In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze Kafka Streams kunnen integreren in een reeks voorbeeld Java applicaties die gegevens van en naar Apache Kafka doorgeven voor stroomverwerking.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Begrijp de functies en voordelen van Kafka Streams ten opzichte van andere frameworks voor stroomverwerking
- Process stream gegevens rechtstreeks binnen een Kafka-cluster
- Schrijf een Java of Scala applicatie of microservice die kan worden geïntegreerd met Kafka en Kafka Streams
- Schrijf beknopte code die invoer Kafka-onderwerpen omzet in uitvoer Kafka-onderwerpen
- Bouw, verpak en implementeer de applicatie
Publiek
- ontwikkelaars
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
Notes
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen
7 hours
Overview
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) is een realtime geïntegreerde datalogistiek en een eenvoudig platform voor gebeurtenisverwerking waarmee gegevens tussen systemen kunnen worden verplaatst, gevolgd en geautomatiseerd. Het is geschreven met behulp van flow-based programmeren en biedt een webgebaseerde gebruikersinterface om gegevensstromen in realtime te beheren.
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers de basisprincipes van flow-based programmeren bij het ontwikkelen van een aantal demo-extensies, componenten en processors met Apache NiFi .
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Begrijp de architectuur en dataflow-concepten van NiFi.
- Ontwikkel extensies met behulp van NiFi en API's van derden.
- Aangepaste ontwikkeling van hun eigen Apache Nifi-processor.
- Inname en verwerk realtime gegevens uit ongelijksoortige en ongewone bestandsindelingen en gegevensbronnen.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers de basisprincipes van flow-based programmeren bij het ontwikkelen van een aantal demo-extensies, componenten en processors met Apache NiFi .
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Begrijp de architectuur en dataflow-concepten van NiFi.
- Ontwikkel extensies met behulp van NiFi en API's van derden.
- Aangepaste ontwikkeling van hun eigen Apache Nifi-processor.
- Inname en verwerk realtime gegevens uit ongelijksoortige en ongewone bestandsindelingen en gegevensbronnen.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
21 hours
Overview
Stream Processing verwijst naar de realtime verwerking van "gegevens in beweging", dat wil zeggen het uitvoeren van berekeningen op gegevens terwijl deze worden ontvangen. Dergelijke gegevens worden gelezen als continue stromen van gegevensbronnen zoals sensorgebeurtenissen, website-gebruikersactiviteit, financiële transacties, creditcardbewegingen, klikstromen, enz. Stream Processing frameworks kunnen grote hoeveelheden inkomende gegevens lezen en bieden vrijwel onmiddellijk waardevolle inzichten.
In deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand), leren deelnemers hoe ze verschillende Stream Processing frameworks kunnen opzetten en integreren met bestaande big data-opslagsystemen en gerelateerde softwareapplicaties en microservices.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Installeer en configureer verschillende Stream Processing frameworks, zoals Spark Streaming en Kafka Streaming.
- Begrijp en selecteer het meest geschikte kader voor de taak.
- Verwerking van gegevens continu, gelijktijdig en op recordniveau.
- Integreer Stream Processing oplossingen met bestaande databases, datawarehouses, datameren, etc.
- Integreer de meest geschikte stroomverwerkingsbibliotheek met bedrijfstoepassingen en microservices.
Publiek
- ontwikkelaars
- Software architecten
Indeling van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
Notes
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
In deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand), leren deelnemers hoe ze verschillende Stream Processing frameworks kunnen opzetten en integreren met bestaande big data-opslagsystemen en gerelateerde softwareapplicaties en microservices.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Installeer en configureer verschillende Stream Processing frameworks, zoals Spark Streaming en Kafka Streaming.
- Begrijp en selecteer het meest geschikte kader voor de taak.
- Verwerking van gegevens continu, gelijktijdig en op recordniveau.
- Integreer Stream Processing oplossingen met bestaande databases, datawarehouses, datameren, etc.
- Integreer de meest geschikte stroomverwerkingsbibliotheek met bedrijfstoepassingen en microservices.
Publiek
- ontwikkelaars
- Software architecten
Indeling van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
Notes
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
14 hours
Overview
publiek
- ontwikkel
formaat van de cursus
- lezingen, hands-on praktijk, kleine testen langs de weg te meten begrip
- ontwikkel
formaat van de cursus
- lezingen, hands-on praktijk, kleine testen langs de weg te meten begrip
21 hours
Overview
Cloudera Impala is een open source massaal parallelle verwerking (MPP) SQL query-engine voor Apache Hadoop clusters.
Impala stelt gebruikers in staat om SQL query's met lage latentie te geven aan gegevens die zijn opgeslagen in Hadoop Distributed File System en Apache Hbase zonder dat gegevens moeten worden verplaatst of getransformeerd.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor analisten en datawetenschappers die analyses uitvoeren op gegevens die zijn opgeslagen in Hadoop via Business Intelligence of SQL tools.
Na deze cursus kunnen afgevaardigden dat doen
- Haal betekenisvolle informatie uit Hadoop clusters met Impala .
- Schrijf specifieke programma's om Business Intelligence in Impala SQL Dialect te vergemakkelijken.
- Problemen met Impala oplossen.
Impala stelt gebruikers in staat om SQL query's met lage latentie te geven aan gegevens die zijn opgeslagen in Hadoop Distributed File System en Apache Hbase zonder dat gegevens moeten worden verplaatst of getransformeerd.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor analisten en datawetenschappers die analyses uitvoeren op gegevens die zijn opgeslagen in Hadoop via Business Intelligence of SQL tools.
Na deze cursus kunnen afgevaardigden dat doen
- Haal betekenisvolle informatie uit Hadoop clusters met Impala .
- Schrijf specifieke programma's om Business Intelligence in Impala SQL Dialect te vergemakkelijken.
- Problemen met Impala oplossen.
7 hours
Overview
Deze cursus behandelt het gebruik van Hive SQL taal (AKA: Hive HQL, SQL on Hive , Hive QL) voor mensen die gegevens uit Hive
21 hours
Overview
Hortonworks Data Platform (HDP) is een open-source Apache Hadoop ondersteuningsplatform dat een stabiele basis biedt voor het ontwikkelen van big data-oplossingen op het Apache Hadoop ecosysteem.
Deze instructeur-geleide, live training (op locatie of op afstand) introduceert Hortonworks Data Platform (HDP) en Hortonworks Data Platform (HDP) deelnemers door de implementatie van de Spark + Hadoop oplossing.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Gebruik Hortonworks om Hadoop op grote schaal betrouwbaar te runnen.
- Breng de capaciteiten van Hadoop van beveiliging, beheer en operaties samen met de agile analytische workflows van Spark.
- Gebruik Hortonworks om alle componenten in een Spark-project te onderzoeken, valideren, certificeren en ondersteunen.
- Verwerk verschillende soorten gegevens, waaronder gestructureerd, ongestructureerd, in beweging en in rust.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
Deze instructeur-geleide, live training (op locatie of op afstand) introduceert Hortonworks Data Platform (HDP) en Hortonworks Data Platform (HDP) deelnemers door de implementatie van de Spark + Hadoop oplossing.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Gebruik Hortonworks om Hadoop op grote schaal betrouwbaar te runnen.
- Breng de capaciteiten van Hadoop van beveiliging, beheer en operaties samen met de agile analytische workflows van Spark.
- Gebruik Hortonworks om alle componenten in een Spark-project te onderzoeken, valideren, certificeren en ondersteunen.
- Verwerk verschillende soorten gegevens, waaronder gestructureerd, ongestructureerd, in beweging en in rust.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
21 hours
Overview
Deze cursus introduceert HBase - een No SQL store bovenop Hadoop . De cursus is bedoeld voor ontwikkelaars die HBase gaan gebruiken om applicaties te ontwikkelen, en beheerders die HBase-clusters gaan beheren.
We zullen een ontwikkelaar door HBase-architectuur en datamodellering en applicatie-ontwikkeling op HBase leiden. Er wordt ook ingegaan op het gebruik van MapReduce met HBase en enkele beheeronderwerpen met betrekking tot prestatieoptimalisatie. De cursus is zeer praktisch met veel laboratoriumoefeningen.
Duur : 3 dagen
Publiek : ontwikkelaars en beheerders
We zullen een ontwikkelaar door HBase-architectuur en datamodellering en applicatie-ontwikkeling op HBase leiden. Er wordt ook ingegaan op het gebruik van MapReduce met HBase en enkele beheeronderwerpen met betrekking tot prestatieoptimalisatie. De cursus is zeer praktisch met veel laboratoriumoefeningen.
Duur : 3 dagen
Publiek : ontwikkelaars en beheerders
28 hours
Overview
Hadoop is een populair Big Data verwerkingsraamwerk. Python is een programmeertaal op hoog niveau die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en leesbaarheid van code.
In deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers hoe ze met Python , Hadoop , MapReduce, Pig en Spark kunnen werken, terwijl ze door meerdere voorbeelden en use cases bladeren.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Begrijp de basisconcepten achter Hadoop , MapReduce, Pig en Spark
- Gebruik Python met Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, Pig en Spark
- Gebruik Snakebite voor programmatische toegang tot HDFS binnen Python
- Gebruik mrjob om banen voor MapReduce in Python te schrijven
- Schrijf Spark-programma's met Python
- Breid de functionaliteit van varken uit met behulp van Python UDF's
- Beheer MapReduce-taken en Pig-scripts met Luigi
Publiek
- ontwikkelaars
- IT-professionals
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
In deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers hoe ze met Python , Hadoop , MapReduce, Pig en Spark kunnen werken, terwijl ze door meerdere voorbeelden en use cases bladeren.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Begrijp de basisconcepten achter Hadoop , MapReduce, Pig en Spark
- Gebruik Python met Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, Pig en Spark
- Gebruik Snakebite voor programmatische toegang tot HDFS binnen Python
- Gebruik mrjob om banen voor MapReduce in Python te schrijven
- Schrijf Spark-programma's met Python
- Breid de functionaliteit van varken uit met behulp van Python UDF's
- Beheer MapReduce-taken en Pig-scripts met Luigi
Publiek
- ontwikkelaars
- IT-professionals
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
28 hours
Overview
Publiek:
Deze cursus is bedoeld om big data / hadoop-technologie te demystificeren en aan te tonen dat het niet moeilijk te begrijpen is.
Deze cursus is bedoeld om big data / hadoop-technologie te demystificeren en aan te tonen dat het niet moeilijk te begrijpen is.
14 hours
Overview
Naarmate meer en meer software- en IT-projecten migreren van lokale verwerking en gegevensbeheer naar gedistribueerde verwerking en big data-opslag, vinden projectmanagers de behoefte om hun kennis en vaardigheden te upgraden om de concepten en werkwijzen te begrijpen die relevant zijn voor Big Data projecten en kansen.
Deze cursus laat projectmanagers kennismaken met het meest populaire Big Data verwerkingsraamwerk: Hadoop .
In deze door instructeurs geleide training leren deelnemers de kerncomponenten van het Hadoop ecosysteem en hoe deze technologieën kunnen worden gebruikt om grootschalige problemen op te lossen. Door deze basis te leren, zullen deelnemers ook hun vermogen verbeteren om te communiceren met de ontwikkelaars en implementeerders van deze systemen, evenals met de datawetenschappers en analisten die bij veel IT-projecten betrokken zijn.
Publiek
- Projectmanagers die Hadoop willen implementeren in hun bestaande ontwikkelings- of IT-infrastructuur
- Projectmanagers die moeten communiceren met cross-functionele teams, waaronder big data-ingenieurs, datawetenschappers en bedrijfsanalisten
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
Deze cursus laat projectmanagers kennismaken met het meest populaire Big Data verwerkingsraamwerk: Hadoop .
In deze door instructeurs geleide training leren deelnemers de kerncomponenten van het Hadoop ecosysteem en hoe deze technologieën kunnen worden gebruikt om grootschalige problemen op te lossen. Door deze basis te leren, zullen deelnemers ook hun vermogen verbeteren om te communiceren met de ontwikkelaars en implementeerders van deze systemen, evenals met de datawetenschappers en analisten die bij veel IT-projecten betrokken zijn.
Publiek
- Projectmanagers die Hadoop willen implementeren in hun bestaande ontwikkelings- of IT-infrastructuur
- Projectmanagers die moeten communiceren met cross-functionele teams, waaronder big data-ingenieurs, datawetenschappers en bedrijfsanalisten
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen
21 hours
Overview
Hadoop is het meest populaire framework voor Big Data-verwerking .
21 hours
Overview
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) is een realtime geïntegreerde datalogistiek en een eenvoudig platform voor gebeurtenisverwerking waarmee gegevens tussen systemen kunnen worden verplaatst, gevolgd en geautomatiseerd. Het is geschreven met behulp van flow-based programmeren en biedt een webgebaseerde gebruikersinterface om gegevensstromen in realtime te beheren.
In deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand), leren deelnemers hoe ze Apache NiFi kunnen implementeren en beheren in een live labomgeving.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Installeer en configureer Apachi NiFi.
- Bron, transformeer en beheer gegevens uit ongelijksoortige, gedistribueerde gegevensbronnen, waaronder databases en grote gegevensmeren.
- Automatiseer gegevensstromen.
- Schakel streaming-analyse in.
- Pas verschillende benaderingen toe voor gegevensopname.
- Transformeer Big Data naar zakelijke inzichten.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
In deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand), leren deelnemers hoe ze Apache NiFi kunnen implementeren en beheren in een live labomgeving.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
- Installeer en configureer Apachi NiFi.
- Bron, transformeer en beheer gegevens uit ongelijksoortige, gedistribueerde gegevensbronnen, waaronder databases en grote gegevensmeren.
- Automatiseer gegevensstromen.
- Schakel streaming-analyse in.
- Pas verschillende benaderingen toe voor gegevensopname.
- Transformeer Big Data naar zakelijke inzichten.
Indeling van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Cursusaanpassingsopties
- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.
14 hours
Overview
Het doel van de cursus is om deelnemers in staat te stellen om de beheersing van de SQL taal in Oracle database te beheersen voor data-extractie op intermediair niveau.
28 hours
Overview
Apache Hadoop is het populairste framework voor het verwerken van Big Data op clusters van servers. Deze cursus zal een ontwikkelaar om verschillende componenten (HDFS, MapReduce, Pig, introduceren Hive en HBase) Hadoop ecosysteem.
35 hours
Overview
MLlib is Spark's machine learning (ML) bibliotheek. Het doel is om praktische machine learning schaalbaar en eenvoudig te maken. Het bestaat uit algemene leeralgoritmen en hulpprogramma's, waaronder classificatie, regressie, clustering, collaboratieve filtering, vermindering van de dimensionaliteit, evenals optimalisatieprimitieven op een lager niveau en pijplijn-API's op een hoger niveau.
Het is verdeeld in twee pakketten:
-
spark.mllib bevat de originele API gebouwd bovenop RDD's.
-
spark.ml biedt een API op een hoger niveau gebouwd bovenop DataFrames voor het construeren van ML-pijpleidingen.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en ontwikkelaars die een ingebouwde machinebibliotheek voor Apache Spark
Het is verdeeld in twee pakketten:
-
spark.mllib bevat de originele API gebouwd bovenop RDD's.
-
spark.ml biedt een API op een hoger niveau gebouwd bovenop DataFrames voor het construeren van ML-pijpleidingen.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en ontwikkelaars die een ingebouwde machinebibliotheek voor Apache Spark
14 hours
Overview
Apache Zeppelin is een webbased notebook voor het vastleggen, onderzoeken, visualiseren en delen van Hadoop- en Spark-data Deze instructieve, live training introduceert de concepten achter interactieve data-analyse en leidt deelnemers door de inzet en het gebruik van Zeppelin in een omgeving met één gebruiker of meerdere gebruikers Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Installeer en configureer Zeppelin Ontwikkelen, organiseren, uitvoeren en delen van gegevens in een browsergebaseerde interface Visualiseer resultaten zonder naar de opdrachtregel of clusterdetails te verwijzen Uitvoeren en samenwerken aan lange workflows Werk met een van een aantal plugin-taal / dataprocessing-backends, zoals Scala (met Apache Spark), Python (met Apache Spark), Spark SQL, JDBC, Markdown en Shell Integreer Zeppelin met Spark, Flink en Map Reduce Beveiligde multi-user-instanties van Zeppelin met Apache Shiro Publiek Gegevensingenieurs Data-analisten Datawetenschappers Software ontwikkelaars Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
14 hours
Overview
Vespa en opensource big data processing and serving engine gemaakt door Yahoo Het wordt gebruikt om te reageren op vragen van gebruikers, aanbevelingen te doen en in realtime gepersonaliseerde inhoud en advertenties te bieden Deze instructieve, live training introduceert de uitdagingen van het bedienen van grootschalige gegevens en wandelt deelnemers door het creëren van een applicatie die antwoorden op gebruikersaanvragen kan berekenen, over grote datasets in realtime Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Gebruik Vespa om snel gegevens te berekenen (opslaan, zoeken, rangschikken, organiseren) tijdens het gebruik van de tijd terwijl een gebruiker wacht Implementeer Vespa in bestaande applicaties met functies zoeken, aanbevelingen en personalisatie Integreer en implementeer Vespa met bestaande big data-systemen zoals Hadoop en Storm Publiek ontwikkelaars Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
14 hours
Overview
Tigon is een opensource, realtime, lowlatency, highthroughput, native YARN, stream processing framework dat bovenop HDFS en HBase voor persistentie zit Tigon-applicaties richten zich op use-cases zoals detectie en analyse van netwerkintrus- sies, marktanalyses van sociale media, locatieanalyses en realtime aanbevelingen aan gebruikers Deze instructieve, live training introduceert Tigon's benadering van het mengen van realtime en batchverwerking terwijl het deelnemers door de creatie van een voorbeeldtoepassing leidt Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Maak krachtige, stroomverwerkingsprogramma's voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevens Processtroombronnen zoals Twitter en Webserver Logs Gebruik Tigon voor snel samenvoegen, filteren en aggregeren van streams Publiek ontwikkelaars Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .
Weekend Big Data cursus, Avond Big Data training, Avond Big Data opleiding Big Data boot camp, Big Data instructeur geleid, Weekend Big Data training, Avond Big Data cursus, Big Data coaching, Big Data instructeur, Big Data trainer, Big Data training cursus, Big Data lessen, Big Data on-site, Big Data privé cursus, Big Data een op een training, Big Data op locatie, Weekend Big Data opleiding
.jpg "procter & gamble (p&g)")
.png "european space agency (esa)")
.jpg "international air transport association (iata)")
