大數據培訓 | Big Data培訓

大數據培訓

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。

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大數據課程大綱

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
14 小時
Overview
目標:

學習在獨立性水平上使用SPSS

收件人:

分析師,研究人員,科學家,學生和所有想要獲得使用SPSS包並學習流行數據挖掘技術的人。
28 小時
Overview
Data Vault建模是一種數據庫建模技術,可提供源自多個源的數據的長期曆史存儲。一個Data Vault存儲事實或“所有數據、所有時間”的單個版本。其靈活、可擴展、一致且適應性強的設計涵蓋了第三範式(3NF)和星型模型(star schema)的最佳方面。

在這一由講師指導的實時培訓中,學員將學習如何構建一個Data Vault。

在本次培訓結束之後,學員將能夠:

- 了解Data Vault 2.0背後的架構和設計概念,以及它與大數據、NoSQL、AI的交互。
- 使用數據存儲(data vaulting)技術對數據倉庫中的曆史數據進行審計、跟蹤、檢查
- 開發一致且可重複的ETL(提取、轉換、加載)過程
- 構建和部署高度可擴展且可重複的倉庫

受衆

- 數據建模師
- 數據倉庫專家
- 商業智能專家
- 數據工程師
- 數據庫管理員

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
21 小時
Overview
Spark是一個用于查詢、分析和轉換大數據的數據處理引擎。Python是一種高級編程語言,因其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。PySpark允許用戶將Spark與Python連接。

在這一由講師引導的現場培訓中,學員將通過實踐練習學習如何使用Python和Spark一起分析大數據。

在本次培訓結束後,學員將能夠:

- 了解如何使用Spark和Python一起分析大數據
- 開展模擬真實世界環境的練習
- 用不同的工具和技術通過PySpark進行大數據分析

受衆

- 開發人員
- IT專業人士
- 數據科學家

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
35 小時
Overview
技術進步和信息量的增加正在改變執法的執行方式。大數據所帶來的挑戰幾乎與大數據的承諾一樣令人生畏。有效地存儲數據是這些挑戰中的一個。有效地分析它是另一回事。 在這種有指導性的現場培訓中,與會者將學習如何使用大數據技術,評估其對現有流程和政策的影響,以及實施這些技術以確定犯罪活動和預防犯罪。世界各地執法機構的案例研究將進行審查,以了解他們的采用方式,挑戰和結果。 在培訓結束後,參與者將能夠: 將大數據技術與傳統的數據收集流程相結合,在調查過程中拼湊出一個故事實施工業大數據存儲和處理解決方案進行數據分析爲采用最適當的工具和程序來制定數據驅動的刑事調查方法提出建議 聽衆 具有技術背景的執法專家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
14 小時
Overview
爲了符合監管機構的合規性,CSP(通信服務提供商)可以利用Big 數據分析不僅可以幫助他們達到合規要求,還可以在相同的範圍內進行項目,他們可以提高客戶滿意度,從而減少客戶流失。事實上,因爲合規與服務質量與合同有關,任何主動行動都要符合合同合規性將提高CSP的“競爭優勢”。因此,這很重要監管機構應該能夠爲CSP提供建議/指導一套大數據分析實踐在監管機構和CSP之間是互利的。 當然2天:8個模塊,每個2小時= 16個小時
28 小時
Overview
大量現實問題可以用圖形來描述。例如,Web圖形、社交網絡圖形、火車網絡圖形、語言圖形。這些圖形往往太大,處理它們需要一組專門的工具和流程——這些工具和流程可以稱爲圖形計算(也稱爲圖形分析)。

在這一由講師指導的實時培訓中,學員將學習處理圖形數據的技術産品和實施方法。目的是識別真實世界裏的對象、它們的特征和關系,然後使用圖形計算方法對這些關系進行建模並將它們作爲數據處理。通過一系列的案例研究、動手練習和實時部署,我們將從廣泛的概述開始,然後對特定工具展開詳細的學習。

在本次培訓結束之後,學員將能夠:

- 理解圖形數據如何持久化和遍曆
- 爲給定任務選擇最佳框架(從圖形數據庫到批處理框架)
- 實現Hadoop、Spark、GraphX、Pregel,並行地在多台機器上進行圖形計算
- 從圖形、流程、遍曆方面查看現實世界的大數據問題

受衆

- 開發人員

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
21 小時
Overview
預測性分析是使用數據分析來預測未來的過程。此過程使用數據以及數據挖掘、統計和機器學習技術創建可用來預測未來事件的預測模型。

在這一由講師引導的現場培訓中,參與者將學習如何使用Matlab建立預測模型,並將其應用于大樣本數據集,以根據數據預測未來事件。

在培訓結束後,參與者將能夠:

- 創建預測模型來分析曆史和交易數據中的規律
- 使用預測建模來識別風險和機會
- 建立捕捉重要趨勢的數學模型
- 使用來自設備和業務系統的數據來減少浪費、節省時間或降低成本

受衆

- 開發人員
- 工程師
- 領域專家

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
7 小時
Overview
Apache NiFi (Hortonworks datamflow) 是一個即時集成資料物流和簡單的事件處理平臺, 可實現系統之間資料的移動、跟蹤和自動化。它是使用基於流的程式設計編寫的, 並提供了一個基於 web 的使用者介面來即時管理資料流程.

在本講師指導的現場培訓中, 學員將學習基於流的程式設計的基礎知識, 因為他們使用 Apachnifi 開發了許多演示擴展、元件和處理器.

到本次培訓結束時, 學員將能夠:

- 瞭解 nifi & #39; 的體系結構和資料流程概念
。 - 開發使用 nifi 和協力廠商 api
的擴展。 - 定制開發自己的 apache nifi 處理器
。 - 從不同和不常見的檔案格式和資料來源中收集和處理即時資料.
課程 的

格式

- 互動講座和討論.
- 大量的練習和練習
- 在現場
實驗室環境中的實際實現。

課程自訂選項

- 要要求本課程的定制培訓, 請聯繫我們安排
21 小時
Overview
Apache NiFi(Hortonworks DataFlow)是一個實時綜合數據物流和簡單的事件處理平台,可以在系統之間移動,跟蹤和自動化數據。它使用基于流程的編程編寫,並提供基于Web的用戶界面來實時管理數據流。 在這個有指導的實時培訓中,參與者將學習如何在實驗室環境中部署和管理Apache NiFi。 在培訓結束後,參與者將能夠: 安裝並配置Apachi NiFi 來源,轉換和管理來自不同分布式數據源的數據,包括數據庫和大數據湖泊自動化數據流啓用流式分析應用各種方法進行數據攝取將大數據轉化爲商業洞察 聽衆 系統管理員數據工程師開發商 DevOps的 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
14 小時
Overview
Apache SolrCloud是一個分布式數據處理引擎,可以幫助在分布式網絡上搜索和索引文件。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習如何在Amazon AWS上設置SolrCloud實例。 在培訓結束後,參與者將能夠: 了解SolCloud的功能以及它們與常規主控群集的功能之間的對比配置一個SolCloud集中式集群自動執行流程,如與分片進行通信,向碎片添加文檔等。 將Zookeeper與SolrCloud結合使用可進一步實現流程自動化使用界面來管理錯誤報告負載平衡SolrCloud安裝配置SolrCloud以進行連續處理和故障轉移 聽衆 Solr開發人員項目經理系統管理員搜索分析師 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
14 小時
Overview
Datameer是基于Hadoop構建的商業智能和分析平台。它允許最終用戶以易用的方式訪問,探索和關聯大規模,結構化,半結構化和非結構化數據。 在這個有指導意義的實時培訓中,參與者將學習如何使用Datameer來克服Hadoop陡峭的學習曲線,因爲他們將逐步完成對一系列大數據源的設置和分析。 在培訓結束後,參與者將能夠: 創建,策劃和交互式地探索企業數據湖訪問商業智能數據倉庫,交易數據庫和其他分析商店使用電子表格用戶界面設計端對端數據處理管道訪問預建功能來探索複雜的數據關系使用拖放式向導來可視化數據並創建儀表板使用表格,圖表,圖形和地圖來分析查詢結果 聽衆 數據分析師 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
28 小時
Overview
MemSQL是一個內存,分布式,用于雲和onPremises的SQL數據庫管理系統。這是一個實時數據倉庫,可立即提供實時和曆史數據的見解。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習MemSQL的開發和管理基本知識。 在培訓結束後,參與者將能夠: 了解MemSQL的關鍵概念和特性安裝,設計,維護和操作MemSQL 在MemSQL中優化模式在MemSQL中改進查詢 MemSQL的基准性能使用MemSQL構建實時數據應用程序 聽衆 開發商管理員操作工程師 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
14 小時
Overview
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
14 小時
Overview
Apache 點火是一個記憶體中計算平臺, 位於應用程式和資料層之間, 以提高速度、規模和可用性。

在這個講師指導的現場培訓中, 參與者將學習持久和純記憶體中存儲背後的原則, 同時他們將逐步創建一個記憶體中的示例計算專案

到本次培訓結束時, 學員將能夠:

- 使用點燃程式進行記憶體、磁片持久性以及純粹分散式記憶體中的資料庫
。 - 在不將資料同步回關係資料庫
的情況下實現持久性。 - 使用 "點燃" 執行 SQL 和分散式聯接
。 - 通過將資料移動到更靠近 CPU 的地方, 使用 RAM 作為存儲來提高性能
- 將資料集分散到群集上, 以實現水準可伸縮性
- 將點燃與 RDBMS、NoSQL、Hadoop 和機器學習處理器集成.
課程 的

格式

- 互動講座和討論.
- 大量的練習和練習
- 在現場
實驗室環境中的實際實現。

課程自訂選項

- 要要求本課程的定制培訓, 請聯繫我們安排
14 小時
Overview
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
21 小時
Overview
Apache Apex是一個統一流和批處理的YARNnative平台。它以可伸縮,高性能,容錯,有狀態,安全,分布式和易于操作的方式處理大型數據移動。 這個有指導性的現場培訓介紹了Apache Apex的統一流處理架構,並向參與者介紹了如何在Hadoop上使用Apex創建分布式應用程序。 在培訓結束後,參與者將能夠: 了解數據處理管道概念,例如源和彙的連接器,通用數據轉換等。 構建,擴展和優化Apex應用程序可靠地處理實時數據流,延遲時間最短使用Apex Core和Apex Malhar庫實現快速應用程序開發使用Apex API來編寫和重用現有的Java代碼將Apex作爲處理引擎集成到其他應用程序中調整,測試和縮放Apex應用程序 聽衆 開發商企業架構師 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
7 小時
Overview
Alexio是一個開源的虛擬分布式存儲系統,它統一了不同的存儲系統,使應用程序能夠以內存速度與數據進行交互。它被英特爾,百度和阿裏巴巴等公司使用。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習如何使用Alexio將不同的計算框架與存儲系統連接起來,並在他們逐步通過使用Alluxio創建應用程序時高效地管理多字節規模數據。 在培訓結束後,參與者將能夠: 使用Alluxio開發應用程序連接大數據系統和應用程序,同時保留一個名稱空間從任何存儲格式的大數據中有效提取價值改善工作量表現部署和管理獨立或群集的Alluxio 聽衆 數據科學家開發人員系統管理員 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
28 小時
Overview
apacecflink 是一個開源框架, 用於可擴展的流和批次處理資料處理



本講師指導的現場培訓介紹了分散式流和批次處理背後的原則和方法, 並引導參與者在 Apacheflink 中創建即時資料流應用程式



到本次培訓結束時, 學員將能夠:

- 為開發資料分析應用程式設定
環境。 - 打包、執行和監視基於 flinkl 的容錯資料流程應用程式
- 管理不同
的工作負載。 - 使用 Flink ML 執行高級分析
- 設置多節點 Flink 群集.
- 測量和優化性能
。 - 將 Flink 與不同的大資料系統集成
。 - 將 Flink 功能與其他大資料處理框架的功能進行比較
。 課程 格式

- 部分講座、部分討論、練習和大量的動手練習
14 小時
Overview
Apache Samza是一個開源的nearrealtime,用于流處理的異步計算框架。它使用Apache Kafka進行消息傳遞,使用Apache Hadoop YARN進行容錯,處理器隔離,安全性和資源管理。 這個有指導意義的現場培訓介紹了消息傳遞系統和分布式流處理的原理,同時通過創建Samzabased項目和作業執行樣本來參與者。 在培訓結束後,參與者將能夠: 使用Samza來簡化生成和使用消息所需的代碼。 解耦來自應用程序的消息的處理。 使用Samza來實現近乎實時的異步計算。 使用流處理爲消息傳遞系統提供更高層次的抽象。 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
Overview
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
Overview
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
28 小時
Overview
Hadoop是一個流行的大數據處理框架。 Python是一種高級編程語言,因其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。 在這個有指導意義的實時培訓中,參與者將學習如何使用Python處理Hadoop,MapReduce,Pig和Spark,因爲他們逐步了解了多個示例和用例。 在培訓結束後,參與者將能夠: 了解Hadoop,MapReduce,Pig和Spark背後的基本概念在Hadoop分布式文件系統(HDFS),MapReduce,Pig和Spark中使用Python 使用Snakebite以編程方式訪問Python中的HDFS 使用mrjob在Python中編寫MapReduce作業用Python編寫Spark程序使用Python UDF擴展豬的功能使用Luigi管理MapReduce作業和Pig腳本 聽衆 開發商 IT專業人員 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
28 小時
Overview
MonetDB是開源數據庫,開創了列存儲技術方法。 在這個有指導意義的現場培訓中,參與者將學習如何使用MonetDB以及如何從中獲得最大價值。 在培訓結束後,參與者將能夠: 了解MonetDB及其功能安裝並開始使用MonetDB 在MonetDB中探索和執行不同的功能和任務通過最大限度地發揮MonetDB功能加速他們項目的交付 聽衆 開發商技術專家 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
21 小時
Overview
Pentaho數據集成是一個開源數據集成工具,用于定義作業和數據轉換。 在這種有指導性的現場培訓中,與會者將學習如何使用Pentaho Data Integration強大的ETL功能和豐富的GUI來管理整個大數據生命周期,從而最大限度地提高組織的數據價值。 在培訓結束後,參與者將能夠: 創建,預覽和運行包含步驟和跳躍的基本數據轉換配置和保護Pentaho Enterprise Repository 利用不同來源的數據,並以分析已准備好的格式生成單一統一版本的真相。 向第三方應用程序提供結果以供進一步處理 聽衆 數據分析師 ETL開發人員 課程的格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習
21 小時
Overview
流處理指的是“運動中的數據”的實時處理,即對數據進行接收時的計算。這些數據是從傳感器事件,網站用戶活動,金融交易,信用卡刷卡,點擊流等數據源中讀取的連續數據流。流處理框架能夠讀取大量傳入數據並幾乎同時提供有價值的見解。 在這個有指導意義的現場培訓(現場或遠程)中,參與者將學習如何設置和集成不同的流處理框架與現有的大數據存儲系統以及相關的軟件應用程序和微服務。 在培訓結束後,參與者將能夠: 安裝和配置不同的流處理框架,例如Spark Streaming和Kafka Streaming 理解並選擇最合適的工作框架數據處理不斷,同時進行,並以記錄方式記錄將流處理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 聽衆 開發商軟件架構師 課程的 格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習 筆記 要請求本課程的定制培訓,請聯系我們安排。
14 小時
Overview
本教師指導的現場培訓 (現場或遠端) 針對的是希望在使用 python 進行資料採礦的資料分析技術方面實現更高級的資料分析技術的資料分析師和資料科學家。

到本次培訓結束時, 學員將能夠:

- 瞭解資料採礦的重要領域, 包括關聯規則挖掘、文本情緒分析、自動文本摘要和資料異常檢測
。 - 比較並實施各種策略來解決實際資料採礦問題。
- 理解和解釋結果.
課程 的

格式

- 互動講座和討論.
- 大量的練習和練習
- 在現場實驗室環境中的實際實現。

課程自訂選項

- 要要求本課程的定制培訓, 請聯繫我們安排
21 小時
Overview
Apache Spark's learning curve is slowly increasing at the begining, it needs a lot of effort to get the first return. This course aims to jump through the first tough part. After taking this course the participants will understand the basics of Apache Spark , they will clearly differentiate RDD from DataFrame, they will learn Python and Scala API, they will understand executors and tasks, etc. Also following the best practices, this course strongly focuses on cloud deployment, Databricks and AWS. The students will also understand the differences between AWS EMR and AWS Glue, one of the lastest Spark service of AWS.

AUDIENCE:

Data Engineer, DevOps, Data Scientist
21 小時
Overview
KNIME分析平台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,挖掘新的洞察力或預測新的未來。 KNIME分析平台擁有1000多個模塊,數百個readytorun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初學者,高級用戶和KNIME專家介紹KNIME的理想機會,了解如何更有效地使用它,以及如何基于KNIME工作流創建清晰,全面的報告
21 小時
Overview
大數據分析涉及檢查大量不同數據集以發現相關性,隱藏模式和其他有用見解的過程。 健康行業擁有大量複雜的異質醫療和臨床數據。在健康數據上應用大數據分析爲獲得改善醫療服務提供見解提供了巨大的潛力。然而,這些數據集的龐大性對臨床環境的分析和實際應用提出了很大的挑戰。 在這個具有指導意義的現場培訓(遠程)中,參與者將學習如何在健康階段執行大數據分析,以便通過一系列實時實況實驗練習。 在培訓結束後,參與者將能夠: 安裝和配置Hadoop MapReduce和Spark等大數據分析工具了解醫療數據的特點應用大數據技術來處理醫療數據研究健康應用環境下的大數據系統和算法聽衆開發商數據科學家課程的格式部分講座,部分討論,練習和沈重的練習。 注意要請求本課程的定制培訓,請聯系我們安排。
14 小時
Overview
Apache Arrow是一個開源的內存數據處理框架。它通常與其他數據科學工具一起用于訪問不同的數據存儲以進行分析。它與GPU數據庫,機器學習庫和工具,執行引擎和數據可視化框架等其他技術很好地集成在一起。 在現場指導現場培訓中,參與者將學習將Apache Arrow與各種數據科學框架集成以訪問來自不同數據源的數據。 在培訓結束後,參與者將能夠: 在分布式集群環境中安裝和配置Apache Arrow 使用Apache箭頭訪問來自不同數據源的數據使用Apache Arrow可以繞過構建和維護複雜ETL管道的需要分析跨不同數據源的數據,而無需將其整合到集中式存儲庫中 聽衆 數據科學家數據工程師 課程的 格式 部分講座,部分討論,練習和沈重的練習 注意 要請求本課程的定制培訓,請聯系我們安排。
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