由講師進行實時指導的大數據本地培訓課程將首先介紹大數據的元素概念，然後介紹用于執行數據分析的編程語言和方法。在課程的演示練習環節，我們會討論、比較並使用用于實現大數據存儲、分布式處理、可伸縮性的工具和基礎架構。
大數據培訓形式包括“現場實時培訓”和“遠程實時培訓”。現場實時培訓可在客戶位于台灣的所在場所或NobleProg位于台灣的企業培訓中心進行，遠程實時培訓可通過交互式遠程桌面進行。
NobleProg -- 您的本地培訓提供商
客戶評論
我非常喜歡與集群一起工作的練習，以查看跨集群的節點的性能和擴展功能。
CACI Ltd
課程: 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.
課程: A Practical Introduction to Stream Processing
the good energy of the trainer, he explained everything clearly and precisely
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
課程: Teradata Fundamentals
Materials (code, presentation) were good
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
課程: Teradata Fundamentals
Nice training, full of interesting topics. After each topic helpful examples were provided.
Pawel Wojcikowski - MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
課程: Teradata Fundamentals
我喜歡針對所教主題的綜合方法。該課程結構合理，主題準備得井井有條，並以良好的順序進行了介紹，有助於我們逐步了解Teradata特定方面的工作原理。特別是我喜歡在索引主題上產生很多影響。巴勃羅是一個非常可愛的人，也是一位好老師。花費在這次培訓上的時間肯定花得很不錯。
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
課程: Teradata Fundamentals
Machine Translated
interaction
Maastricht University | UMIO
課程: Teradata Fundamentals
Discussing many examples.
Emily Chesworth - Maastricht University | UMIO
課程: Teradata Fundamentals
exercises & subquery
Maastricht University | UMIO
課程: 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
課程: Teradata Fundamentals
passionate trainer
Sylvia Baniak - Maastricht University | UMIO
課程: Teradata Fundamentals
x
Maastricht University | UMIO
課程: Teradata Fundamentals
New learned skills
Maastricht University | UMIO
課程: Teradata Fundamentals
The enthusiasm of the trainer
Maastricht University | UMIO
課程: Teradata Fundamentals
解釋嘗試通過SQL回答問題時採取的步驟
Maastricht University | UMIO
課程: Teradata Fundamentals
Machine Translated
The Topic
Accenture Inc.
課程: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Content was good
Northrop Grumman
課程: Apache Accumulo: Building Highly Scalable Big Data Applications
Instructor very knowledgeable and very happy to stop and explain stuff to the group or to an individual.
Paul Anstee - Northrop Grumman
課程: Apache Accumulo: Building Highly Scalable Big Data Applications
the follow along style instead of just sitting and listening.
Jack Gallacher - Northrop Grumman
課程: Apache Accumulo: Building Highly Scalable Big Data Applications
The ability of the trainer to break down complex topics to simple topics.
Northrop Grumman
課程: Apache Accumulo: Building Highly Scalable Big Data Applications
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
課程: Apache Accumulo: Building Highly Scalable Big Data Applications
老師傳授的知識很好，沒有未解決的問題。
Karolin Papaj - Mowi Poland SA
課程: 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
課程: Apache Accumulo: Building Highly Scalable Big Data Applications
The trainers in depth knowledge of the subject
CACI Ltd
課程: Apache NiFi for Administrators
The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
課程: A Practical Introduction to Stream Processing
大數據課程大綱
課程名稱
課程時長
概觀
課程名稱
課程時長
概觀
21小時
概觀
Apache Accumulo是一個有序的分佈式鍵/值存儲，可提供強大，可擴展的數據存儲和檢索。它基於Go ogle的BigTable設計，由Apache Hadoop ，Apache Zookeeper和Apache Thrift 。
這個由講師主導的實時課程涵蓋了Accumulo背後的工作原理，並引導參與者在Apache Accumulo上開發示例應用程序。
課程格式
- 部分講座，部分討論，實踐開發和實施，偶爾測試以評估理解
這個由講師主導的實時課程涵蓋了Accumulo背後的工作原理，並引導參與者在Apache Accumulo上開發示例應用程序。
課程格式
- 部分講座，部分討論，實踐開發和實施，偶爾測試以評估理解
21小時
概觀
數據庫中的知識發現（KDD）是從數據集合中發現有用知識的過程。這種數據挖掘技術的實際應用包括營銷，欺詐檢測，電信和製造。
在這個以講師為主導的實踐課程中，我們介紹了KDD中涉及的過程，並開展了一系列練習來實踐這些過程。
聽眾
- 數據分析師或任何有興趣學習如何解釋數據以解決問題的人
課程格式
- 在對KDD進行理論討論之後，教師將提出真實案例，要求應用KDD來解決問題。參與者將準備，選擇和清理樣本數據集，並使用他們先前的數據知識，根據他們的觀察結果提出解決方案。
在這個以講師為主導的實踐課程中，我們介紹了KDD中涉及的過程，並開展了一系列練習來實踐這些過程。
聽眾
- 數據分析師或任何有興趣學習如何解釋數據以解決問題的人
課程格式
- 在對KDD進行理論討論之後，教師將提出真實案例，要求應用KDD來解決問題。參與者將準備，選擇和清理樣本數據集，並使用他們先前的數據知識，根據他們的觀察結果提出解決方案。
28小時
概觀
MonetDB是一個開源數據庫，是列存儲技術方法的先驅。
在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用MonetDB以及如何從中獲取最大價值。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解MonetDB及其功能
- 安裝並開始使用MonetDB
- 在MonetDB中探索並執行不同的功能和任務
- 通過最大化MonetDB功能來加速項目的交付
聽眾
- 開發商
- 技術專家
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用MonetDB以及如何從中獲取最大價值。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解MonetDB及其功能
- 安裝並開始使用MonetDB
- 在MonetDB中探索並執行不同的功能和任務
- 通過最大化MonetDB功能來加速項目的交付
聽眾
- 開發商
- 技術專家
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
7小時
概觀
這一由講師指導的實時培訓（現場或遠程）面向的是希望學習如何實施機器學習策略同時最大限度地利用大數據的技術人員。
在本次培訓結束後，學員將能夠：
- 了解機器學習的發展和趨勢。
- 了解機器學習如何在不同行業中使用。
- 熟悉在組織內實現機器學習的工具、技能、服務。
- 了解機器學習如何用于增強數據挖掘和分析。
- 了解數據中台是什麽，以及企業如何使用它。
- 了解大數據和智能應用程序在各個行業中的作用。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量練習和實操。
- 在現場實驗室環境中動手實現。
課程自定義選項
- 如需本課程的定制培訓，請聯系我們以作安排。
在本次培訓結束後，學員將能夠：
- 了解機器學習的發展和趨勢。
- 了解機器學習如何在不同行業中使用。
- 熟悉在組織內實現機器學習的工具、技能、服務。
- 了解機器學習如何用于增強數據挖掘和分析。
- 了解數據中台是什麽，以及企業如何使用它。
- 了解大數據和智能應用程序在各個行業中的作用。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量練習和實操。
- 在現場實驗室環境中動手實現。
課程自定義選項
- 如需本課程的定制培訓，請聯系我們以作安排。
28小時
概觀
Mem SQL是一個用於雲和內部部署的內存中分佈式SQL數據庫管理系統。它是一個實時數據倉庫，可立即提供實時和歷史數據的洞察力。
在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習Mem SQL的基本知識，以便進行開發和管理。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解Mem SQL的關鍵概念和特徵
- 安裝，設計，維護和操作Mem SQL
- 優化Mem SQL模式
- 改進Mem SQL查詢
- Mem SQL基準性能
- 使用Mem SQL構建實時數據應用程序
聽眾
- 開發商
- 管理員
- 運營工程師
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習Mem SQL的基本知識，以便進行開發和管理。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解Mem SQL的關鍵概念和特徵
- 安裝，設計，維護和操作Mem SQL
- 優化Mem SQL模式
- 改進Mem SQL查詢
- Mem SQL基準性能
- 使用Mem SQL構建實時數據應用程序
聽眾
- 開發商
- 管理員
- 運營工程師
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
7小時
概觀
在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習MapR Stream Architecture背後的核心概念，因為他們開發了實時流應用程序。
在本次培訓結束時，參與者將能夠構建生產者和消費者應用程序，以進行實時流數據處理。
聽眾
- 開發商
- 管理員
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
注意
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
在本次培訓結束時，參與者將能夠構建生產者和消費者應用程序，以進行實時流數據處理。
聽眾
- 開發商
- 管理員
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
注意
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
14小時
概觀
Magellan是一個開源分布式執行引擎，用于處理大數據的地理空間分析。它在Apache Spark之上實現，它擴展了Spark SQL並爲地理空間分析提供了關系抽象。 這種有指導意義的實時培訓介紹了實施地理空間分析的概念和方法，並通過在Spark上使用Magellan創建預測分析應用程序來引導參與者。 在培訓結束後，參與者將能夠： 按比例高效地查詢，解析和加入地理空間數據集在商業智能和預測分析應用程序中實施地理空間數據使用空間上下文來擴展移動設備，傳感器，日志和可穿戴設備的功能 聽衆 應用開發者 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習
14小時
概觀
Apache Kylin是一種用於大數據的極端分佈式分析引擎。
在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Apache Kylin建立實時數據倉庫。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 使用Kylin消耗實時流數據
- 利用Apache Kylin的強大功能，豐富的SQL界面，火花立方體和亞秒查詢延遲
注意
- 我們使用最新版本的Kylin（截至本文撰寫時， Apache Kylin v2.0）
聽眾
- 大數據工程師
- Big Data分析師
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Apache Kylin建立實時數據倉庫。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 使用Kylin消耗實時流數據
- 利用Apache Kylin的強大功能，豐富的SQL界面，火花立方體和亞秒查詢延遲
注意
- 我們使用最新版本的Kylin（截至本文撰寫時， Apache Kylin v2.0）
聽眾
- 大數據工程師
- Big Data分析師
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
7小時
概觀
Confluent K SQL是一個基於Apache Kafka構建的流處理框架。它支持使用SQL操作進行實時數據處理。
這種由講師指導的實時培訓（現場或遠程）面向希望在不編寫代碼的情況下實施Apache Kafka流處理的開發人員。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 安裝和配置Confluent K SQL 。
- 僅使用SQL命令（無Java或Python編碼）設置流處理管道。
- 完全在SQL執行數據過濾，轉換，聚合，連接，窗口和會話。
- 為流式ETL和實時分析設計和部署交互式連續查詢。
課程格式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
這種由講師指導的實時培訓（現場或遠程）面向希望在不編寫代碼的情況下實施Apache Kafka流處理的開發人員。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 安裝和配置Confluent K SQL 。
- 僅使用SQL命令（無Java或Python編碼）設置流處理管道。
- 完全在SQL執行數據過濾，轉換，聚合，連接，窗口和會話。
- 為流式ETL和實時分析設計和部署交互式連續查詢。
課程格式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
35小時
概觀
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.
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.
21小時
概觀
KNIME Analytics Platform是數據驅動創新的領先開源選項，可幫助您發現隱藏在數據中的潛力，挖掘新的見解或預測新的未來。 KNIME Analytics Platform擁有1000多個模塊，數百個可立即運行的示例，全面的集成工具以及最廣泛的高級算法選擇，是任何數據科學家和業務分析師的理想工具箱。
KNIME分析平台的這門課程是向KNIME介紹初學者，高級用戶和KNIME專家的理想機會，學習如何更有效地使用它，以及如何基於KNIME工作流程創建清晰，全面的報告
KNIME分析平台的這門課程是向KNIME介紹初學者，高級用戶和KNIME專家的理想機會，學習如何更有效地使用它，以及如何基於KNIME工作流程創建清晰，全面的報告
7小時
概觀
Kafka Streams是一個客戶端庫，用於構建應用程序和微服務，其數據傳入和傳出Kafka消息傳遞系統。傳統上， Apache Kafka依靠Apache Spark或Apache Storm來處理消息生成者和消費者之間的數據。通過在應用程序內調用Kafka Streams API，可以直接在Kafka中處理數據，從而無需將數據發送到單獨的集群進行處理。
在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何將Kafka Streams集成到一組示例Java應用程序中，這些應用程序將數據傳入和傳出Apache Kafka以進行流處理。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解Kafka Streams的功能和優勢，而不是其他流處理框架
- 直接在Kafka集群中處理流數據
- 編寫與Kafka和Kafka Streams集成的Java或Scala應用程序或微服務
- 編寫簡潔的代碼，將輸入的Kafka主題轉換為輸出Kafka主題
- 構建，打包和部署應用程序
聽眾
- 開發商
課程 格式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
筆記
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排
在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何將Kafka Streams集成到一組示例Java應用程序中，這些應用程序將數據傳入和傳出Apache Kafka以進行流處理。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解Kafka Streams的功能和優勢，而不是其他流處理框架
- 直接在Kafka集群中處理流數據
- 編寫與Kafka和Kafka Streams集成的Java或Scala應用程序或微服務
- 編寫簡潔的代碼，將輸入的Kafka主題轉換為輸出Kafka主題
- 構建，打包和部署應用程序
聽眾
- 開發商
課程 格式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
筆記
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排
21小時
概觀
Apache NiFi （Hortonworks DataFlow）是一個實時集成的數據物流和簡單的事件處理平台，可以在系統之間移動，跟踪和自動化數據。它使用基於流的編程編寫，並提供基於Web的用戶界面，以實時管理數據流。
在這個由講師指導的現場培訓（現場或遠程）中，參與者將學習如何在實驗室環境中部署和管理Apache NiFi 。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 安裝和配置Apachi NiFi。
- 從不同的分佈式數據源（包括數據庫和大數據湖）獲取，轉換和管理數據。
- 自動化數據流。
- 啟用流式分析。
- 應用各種方法進行數據攝取。
- 將Big Data轉化為業務洞察力。
課程格式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
在這個由講師指導的現場培訓（現場或遠程）中，參與者將學習如何在實驗室環境中部署和管理Apache NiFi 。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 安裝和配置Apachi NiFi。
- 從不同的分佈式數據源（包括數據庫和大數據湖）獲取，轉換和管理數據。
- 自動化數據流。
- 啟用流式分析。
- 應用各種方法進行數據攝取。
- 將Big Data轉化為業務洞察力。
課程格式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
21小時
概觀
Stream Processing指的是“運動中的數據”的實時處理，即，在接收數據時對數據執行計算。這些數據被讀取為來自數據源的連續流，例如傳感器事件，網站用戶活動，金融交易，信用卡刷卡，點擊流等。 Stream Processing框架能夠讀取大量傳入數據並幾乎立即提供有價值的見解。
在這個以講師為主導的現場培訓（現場或遠程）中，參與者將學習如何使用現有的大數據存儲系統和相關的軟件應用程序和微服務來設置和集成不同的Stream Processing框架。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 安裝和配置不同的Stream Processing框架，例如Spark Streaming和Kafka Streaming。
- 理解並選擇最合適的工作框架。
- 數據處理連續，同時，並以逐個記錄的方式進行。
- 將Stream Processing解決方案與現有數據庫，數據倉庫，數據湖等集成。
- 將最合適的流處理庫與企業應用程序和微服務集成在一起。
聽眾
- 開發商
- 軟件架構師
課程 格式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
筆記
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
在這個以講師為主導的現場培訓（現場或遠程）中，參與者將學習如何使用現有的大數據存儲系統和相關的軟件應用程序和微服務來設置和集成不同的Stream Processing框架。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 安裝和配置不同的Stream Processing框架，例如Spark Streaming和Kafka Streaming。
- 理解並選擇最合適的工作框架。
- 數據處理連續，同時，並以逐個記錄的方式進行。
- 將Stream Processing解決方案與現有數據庫，數據倉庫，數據湖等集成。
- 將最合適的流處理庫與企業應用程序和微服務集成在一起。
聽眾
- 開發商
- 軟件架構師
課程 格式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
筆記
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
14小時
概觀
受眾
- 開發人員
課程 的
格式
- 講座, 動手實踐, 小測試的過程中, 以衡量理解
- 開發人員
課程 的
格式
- 講座, 動手實踐, 小測試的過程中, 以衡量理解
21小時
概觀
Cloudera Impala是Apache Hadoop集群的開源大規模並行處理（MPP） SQL查詢引擎。
Impala使用戶能夠向存儲在Hadoop分佈式文件系統和Apache Hbase中的數據發出低延遲SQL查詢，而無需數據移動或轉換。
聽眾
本課程面向分析師和數據科學家，通過Business Intelligence或SQL工具對存儲在Hadoop數據進行分析。
在此課程結束後，代表們將能夠
- 使用Impala從Hadoop集群中提取有意義的信息。
- 編寫特定程序以便在Impala SQL Dialect中實現Business Intelligence 。
- 對Impala故障排除。
Impala使用戶能夠向存儲在Hadoop分佈式文件系統和Apache Hbase中的數據發出低延遲SQL查詢，而無需數據移動或轉換。
聽眾
本課程面向分析師和數據科學家，通過Business Intelligence或SQL工具對存儲在Hadoop數據進行分析。
在此課程結束後，代表們將能夠
- 使用Impala從Hadoop集群中提取有意義的信息。
- 編寫特定程序以便在Impala SQL Dialect中實現Business Intelligence 。
- 對Impala故障排除。
7小時
概觀
本課程介紹如何從Hive提取數據的人員使用Hive SQL語言（AKA： Hive HQL， Hive SQL ， Hive QL）
21小時
概觀
Hortonworks Data Platform (HDP)是一個開源的Apache Hadoop支持平台，為在Apache Hadoop生態系統上開發大數據解決方案提供了穩定的基礎。
這個由講師指導的現場培訓（現場或遠程）介紹了Hortonworks Data Platform (HDP)並引導參與者完成Spark + Hadoop解決方案的部署。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 使用Hortonworks可以大規模可靠地運行Hadoop 。
- 使用Spark的敏捷分析工作流統一Hadoop的安全性，治理和運營功能。
- 使用Hortonworks調查，驗證，認證和支持Spark項目中的每個組件。
- 處理不同類型的數據，包括結構化，非結構化，動態和靜止。
課程格式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
這個由講師指導的現場培訓（現場或遠程）介紹了Hortonworks Data Platform (HDP)並引導參與者完成Spark + Hadoop解決方案的部署。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 使用Hortonworks可以大規模可靠地運行Hadoop 。
- 使用Spark的敏捷分析工作流統一Hadoop的安全性，治理和運營功能。
- 使用Hortonworks調查，驗證，認證和支持Spark項目中的每個組件。
- 處理不同類型的數據，包括結構化，非結構化，動態和靜止。
課程格式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
21小時
概觀
本課程介紹HBase - 一個基於Hadoop的無SQL存儲。本課程面向將使用HBase開發應用程序的開發人員以及將管理HBase集群的管理員。
我們將通過HBase的HBase架構和數據建模以及應用程序開發向開發人員展示。它還將討論將MapReduce與HBase一起使用，以及與性能優化相關的一些管理主題。該課程非常實用，包含大量實驗練習。
持續時間 ：3天
受眾 ：開發人員和管理員
我們將通過HBase的HBase架構和數據建模以及應用程序開發向開發人員展示。它還將討論將MapReduce與HBase一起使用，以及與性能優化相關的一些管理主題。該課程非常實用，包含大量實驗練習。
持續時間 ：3天
受眾 ：開發人員和管理員
28小時
概觀
Hadoop是一種流行的Big Data處理框架。 Python是一種高級編程語言，以其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。
在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python來處理Hadoop ，MapReduce，Pig和Spark，因為他們會逐步完成多個示例和用例。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解Hadoop ，MapReduce，Pig和Spark背後的基本概念
- 將Python與Hadoop分佈式文件系統（HDFS），MapReduce，Pig和Spark結合使用
- 使用Snakebite以編程方式訪問Python HDFS
- 使用mrjob在Python編寫MapReduce作業
- 用Python編寫Spark程序
- 使用Python UDF擴展pig的功能
- 使用Luigi管理MapReduce作業和Pig腳本
聽眾
- 開發商
- IT專業人士
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python來處理Hadoop ，MapReduce，Pig和Spark，因為他們會逐步完成多個示例和用例。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解Hadoop ，MapReduce，Pig和Spark背後的基本概念
- 將Python與Hadoop分佈式文件系統（HDFS），MapReduce，Pig和Spark結合使用
- 使用Snakebite以編程方式訪問Python HDFS
- 使用mrjob在Python編寫MapReduce作業
- 用Python編寫Spark程序
- 使用Python UDF擴展pig的功能
- 使用Luigi管理MapReduce作業和Pig腳本
聽眾
- 開發商
- IT專業人士
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
14小時
概觀
隨著越來越多的軟件和IT項目從本地處理和數據管理轉向分布式處理和大數據存儲，項目經理們正在意識到需要升級他們的知識和技能，以掌握與大數據項目和機會相關的概念和實踐。
本課程將向項目經理介紹當下最流行的大數據處理框架：Hadoop。
在這一由講師引導的培訓中，學員將學習Hadoop生態系統的核心組件，以及這些技術如何用于解決大規模問題。在學習這些基礎的過程中，學員還將提高他們與這些系統的開發人員和實施人員以及許多IT項目涉及的數據科學家和分析師溝通的能力。
受衆
- 希望將Hadoop應用到其現有開發或IT基礎架構中的項目經理
- 需要與包括大數據工程師、數據科學家和業務分析師在內的跨職能團隊進行溝通的項目經理
課程形式
- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
本課程將向項目經理介紹當下最流行的大數據處理框架：Hadoop。
在這一由講師引導的培訓中，學員將學習Hadoop生態系統的核心組件，以及這些技術如何用于解決大規模問題。在學習這些基礎的過程中，學員還將提高他們與這些系統的開發人員和實施人員以及許多IT項目涉及的數據科學家和分析師溝通的能力。
受衆
- 希望將Hadoop應用到其現有開發或IT基礎架構中的項目經理
- 需要與包括大數據工程師、數據科學家和業務分析師在內的跨職能團隊進行溝通的項目經理
課程形式
- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
21小時
概觀
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.
7小時
概觀
Apache NiFi （Hortonworks DataFlow）是一個實時集成的數據物流和簡單的事件處理平台，可以在系統之間移動，跟踪和自動化數據。它使用基於流的編程編寫，並提供基於Web的用戶界面，以實時管理數據流。
在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習基於流程的編程的基礎知識，因為他們使用Apache NiFi開發了許多演示擴展，組件和處理器。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解NiFi的架構和數據流概念。
- 使用NiFi和第三方API開發擴展。
- 定制開發自己的Apache Nifi處理器。
- 從不同的和不常見的文件格式和數據源中提取和處理實時數據。
課程格式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習基於流程的編程的基礎知識，因為他們使用Apache NiFi開發了許多演示擴展，組件和處理器。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解NiFi的架構和數據流概念。
- 使用NiFi和第三方API開發擴展。
- 定制開發自己的Apache Nifi處理器。
- 從不同的和不常見的文件格式和數據源中提取和處理實時數據。
課程格式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
28小時
概觀
Apache Hadoop是用於處理服務器群集上的Big Data的最流行的框架。本課程將向開發人員介紹各種組件（HDFS，MapReduce，Pig， Hive和HBase）的Hadoop生態系統。
7小時
概觀
Spark SQL是Apache Spark用於處理結構化和非結構化數據的模塊。 Spark SQL提供有關數據結構以及正在執行的計算的信息。此信息可用於執行優化。 Spark SQL兩個常見用途是：
- 執行SQL查詢。
- 從現有Hive安裝中讀取數據。
在這個由講師指導的實時培訓（現場或遠程）中，參與者將學習如何使用Spark SQL分析各種類型的數據集。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 安裝和配置Spark SQL 。
- 使用Spark SQL執行數據分析。
- 以不同格式查詢數據集。
- 可視化數據和查詢結果。
課程格式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
- 執行SQL查詢。
- 從現有Hive安裝中讀取數據。
在這個由講師指導的實時培訓（現場或遠程）中，參與者將學習如何使用Spark SQL分析各種類型的數據集。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 安裝和配置Spark SQL 。
- 使用Spark SQL執行數據分析。
- 以不同格式查詢數據集。
- 可視化數據和查詢結果。
課程格式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在實時實驗室環境中親自實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。
14小時
概觀
Apache Zeppelin是一款基于Web的筆記本，用于捕獲，探索，可視化和共享基于Hadoop和Spark的數據。 這種有指導性的實時培訓引入了交互式數據分析背後的概念，並讓參與者通過在單用戶或多用戶環境中部署和使用Zeppelin。 在培訓結束後，參與者將能夠： 安裝並配置Zeppelin 在基于浏覽器的界面中開發，組織，執行和共享數據在不參考命令行或群集細節的情況下可視化結果在長時間的工作流程上執行並協作可以使用許多插件語言/數據處理後端，例如Scala（使用Apache Spark），Python（使用Apache Spark），Spark SQL，JDBC，Markdown和Shell。 將Zeppelin與Spark，Flink和Map Reduce集成用Apache Shiro保護Zeppelin的多用戶實例 聽衆 數據工程師數據分析師數據科學家軟件開發商 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習
14小時
概觀
Vespa是由雅虎創建的開源大數據處理和服務引擎。它用于響應用戶查詢，提出建議，並實時提供個性化內容和廣告。 這種有指導意義的實時培訓引入了服務大型數據的挑戰，並通過創建可實時計算大型數據集中的用戶請求響應的應用程序來引導參與者。 在培訓結束後，參與者將能夠： 使用Vespa可以在用戶等待時在服務時間快速計算數據（存儲，搜索，排名，組織） 將Vespa實施到涉及功能搜索，建議和個性化的現有應用程序中將Vespa與現有的大數據系統（如Hadoop和Storm）集成並部署。 聽衆 開發商 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習
14小時
概觀
Tigon是一款開源，實時，低延遲，高吞吐量，本地YARN，位于HDFS和HBase之上的流處理框架，用于實現持久性。 Tigon應用程序可以解決網絡入侵檢測和分析，社交媒體市場分析，位置分析以及用戶實時推薦等使用案例。 這個有指導意義的現場培訓介紹了Tigon的混合實時和批處理的方法，因爲它會讓參與者通過創建示例應用程序。 在培訓結束後，參與者將能夠： 創建強大的流處理應用程序來處理大量數據流程流源，例如Twitter和Web服務器日志使用Tigon快速連接，過濾和聚合流 聽衆 開發商 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習
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