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
事實上，所有數據和軟件都已準備好在已準備好的VM上使用，由外部磁盤中的培訓師提供。
vyzVoice
課程: Hadoop for Developers and Administrators
Machine Translated
材料範圍
Maciej Jonczyk
課程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
系統化ML領域的知識
Orange Polska
課程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
培訓後可以探索很多問題。
Klaudia Kłębek
課程: Data Mining z wykorzystaniem R
Machine Translated
培訓師知識淵博，包括我感興趣的領域。
Mohamed Salama
課程: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
非常適合需求。
Yashan Wang
課程: Data Mining with R
Machine Translated
理查德非常冷靜和有條不紊，具有分析洞察力 - 正是提出這種課程所需的品質。
Kieran Mac Kenna
課程: Spark for Developers
Machine Translated
我喜歡做的練習。
Nour Assaf
課程: Data Mining and Analysis
Machine Translated
動手練習和培訓師能夠用簡單的術語解釋複雜的主題。
youssef chamoun
課程: Data Mining and Analysis
Machine Translated
所提供的信息很有意思，最好的部分是在我們從Durex獲得數據並且處理我們熟悉的數據並執行操作以獲得結果時。
Jessica Chaar
課程: Data Mining and Analysis
Machine Translated
我最喜歡教練提供真實的實例。
Simon Hahn
課程: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
我真的很享受培訓師的巨大能力。
Grzegorz Gorski
課程: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
我真的很喜歡這些實踐課程。
Jacek Pieczątka
課程: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
分享概念圖和样品的手臟
Mark Yang - FMR
課程: Spark for Developers
Machine Translated
我認為這些信息很有趣。
Allison May
課程: Data Visualization
Machine Translated
我非常感謝Jeff使用了適用於教育數據的數據和示例。他使它變得有趣和互動。
Carol Wells Bazzichi
課程: Data Visualization
Machine Translated
了解所有圖表類型及其用途。學習混亂的價值。了解顯示時間數據的方法。
Susan Williams
課程: Data Visualization
Machine Translated
培訓師很熱情。
Diane Lucas
課程: Data Visualization
Machine Translated
我真的很喜歡內容/講師。
Craig Roberson
課程: Data Visualization
Machine Translated
我是一名實踐學習者，這是他做了很多的事情。
Lisa Comfort
課程: Data Visualization
Machine Translated
我喜歡這些例子。
Peter Coleman
課程: Data Visualization
Machine Translated
我通常從這些例子中受益。
Peter Coleman
課程: Data Visualization
Machine Translated
我喜歡現實世界的好例子，對現有報導的評論。
Ronald Parrish
課程: Data Visualization
Machine Translated
可以應用的場景及案例
zhaopeng liu - Fmr
課程: Spark for Developers
Machine Translated
案例分析
国栋 张
課程: Spark for Developers
Machine Translated
本屆會議的所有部分
Eric Han - Fmr
課程: Spark for Developers
Machine Translated
我真的受益於培訓師願意分享更多。
Balaram Chandra Paul
課程: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
我們對整個環境了解得更多。
John Kidd
課程: Spark for Developers
Machine Translated
培訓師讓課堂變得有趣和有趣，這對全天培訓有很大幫助。
Ryan Speelman
課程: Spark for Developers
Machine Translated
我認為培訓師具有將幽默和現實生活故事相結合的優秀風格，使手頭的主題非常平易近人。我強烈推薦這位教授。
課程: Spark for Developers
Machine Translated
非常喜歡互動的學習方式。
Luigi Loiacono
課程: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
這是一次非常實用的訓練，我喜歡動手練習。
Proximus
課程: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
我受益於良好的概述，理論與練習之間的良好平衡。
Proximus
課程: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
由於虛擬機，我非常喜歡動態交互和“動手”主題，非常刺激！
Philippe Job
課程: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Ernesto在解釋使用Spark及其各種模塊的高級概念方面做得很好。
Michael Nemerouf
課程: Spark for Developers
Machine Translated
我受益於培訓師的能力和知識。
Jonathan Puvilland
課程: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
我通常從技術的介紹中受益。
Continental AG / Abteilung: CF IT Finance
課程: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
整體而言，內容很好。
Sameer Rohadia
課程: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
實例演習; 實際工作經驗分享
澳新银行
課程: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
立方體和DV
Alan Xie
課程: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
老師對數據倉庫的知識很全面，贊！
澳新银行
課程: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
老師講解細緻, 討論氣氛融洽
澳新银行
課程: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
邁克爾培訓師對大數據和R的主題非常了解和熟練。他非常靈活，能夠快速定制滿足客戶需求的培訓。他也非常有能力在旅途中解決技術和主題問題。神奇而專業的訓練！
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
課程: Programming with Big Data in R
Machine Translated
我非常喜歡推出新包裝。
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
課程: Programming with Big Data in R
Machine Translated
導師Michael Yan先生很好地與觀眾互動，指導很明確。導師還可以根據培訓期間學生的要求添加更多信息。
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
課程: Programming with Big Data in R
Machine Translated
主題和節奏是完美的。
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
課程: Programming with Big Data in R
Machine Translated
示例和培訓材料足以讓您輕鬆了解自己在做什麼。
Teboho Makenete
課程: Data Science for Big Data Analytics
Machine Translated
這是我用過的最好的動手編程課程之一。
Laura Kahn
課程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
這是我13年職業生涯中最優秀的在線培訓之一。保持偉大的工作！
課程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
這是非常親力親為的，我們花了一半的時間實際在Clouded / Hardtop做事，運行不同的命令，檢查系統，等等。額外的材料（書籍，網站等）真的很感激，我們將不得不繼續學習。安裝非常有趣，而且非常方便，從頭開始的集群設置非常好。
Ericsson
課程: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
我認為培訓師具有將幽默和現實生活故事相結合的優秀風格，使手頭的主題非常平易近人。我強烈推薦這位教授。
課程: Spark for Developers
Machine Translated
這是我13年職業生涯中最優秀的在線培訓之一。保持偉大的工作！
課程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
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
35小時
概觀
技術的進步和不斷增加的信息量正在改變包括政府在內的許多行業的業務開展方式。 Go vernment數據的生成和數字歸檔率都在上升，由於移動設備和應用，智能傳感器和設備，雲計算解決方案，以及面向市民的門戶的快速增長。隨著數字信息的擴展和變得越來越複雜，信息管理，處理，存儲，安全性和處置也變得更加複雜。新的捕獲，搜索，發現和分析工具正在幫助組織從非結構化數據中獲取洞察力。政府市場處於臨界點，意識到信息是一種戰略資產，政府需要保護，利用和分析結構化和非結構化信息，以更好地服務和滿足任務要求。隨著政府領導人努力發展數據驅動的組織以成功完成任務，他們正在為關聯事件，人員，流程和信息之間的依賴關係奠定基礎。
高價值政府解決方案將通過最具顛覆性技術的混搭創建：
- 移動設備和應用程序
- 雲服務
- 社交商務技術和網絡
- Big Data和分析
IDC預測，到2020年，IT行業將達到5萬億美元，比現在大約1.7萬億美元，並且該行業80％的增長將受到這些第三平台技術的推動。從長遠來看，這些技術將成為處理增加的數字信息複雜性的關鍵工具。 Big Data是智能行業解決方案之一，通過分析大量數據相關和無關，結構化和非結構化的數據，採取行動，政府可以做出更好的決策。
但要完成這些壯舉遠不只是簡單地積累大量數據。“理解這些Big Data需要能夠從大量不同信息流中分析和提取有用知識的尖端工具和技術，”Tom Kalil和Fen白宮科技政策辦公室的趙在OSTP博客上寫了一篇文章。
在2012年建立國家Big Data研究與發展計劃時，白宮向幫助機構尋找這些技術邁出了一步。該計劃包括超過2億美元，以充分利用Big Data爆炸和分析它所需的工具。 。
Big Data帶來的挑戰幾乎與它的承諾令人鼓舞一樣令人生畏。有效存儲數據是這些挑戰之一。與往常一樣，預算緊張，因此代理機構必須最大限度地降低每兆字節的存儲價格，並使數據易於訪問，以便用戶可以在需要時及其需要時獲取。備份大量數據可以應對挑戰。
有效分析數據是另一項重大挑戰。許多機構使用商業工具，使他們能夠篩選大量數據，發現可以幫助他們更有效運作的趨勢。 （MeriTalk最近的一項研究發現，聯邦IT主管認為Big Data可以幫助代理商節省超過5000億美元，同時也實現了任務目標。）
定制開發的Big Data工具還允許代理商滿足分析其數據的需求。例如，橡樹嶺國家實驗室的計算數據分析小組已將其食人魚數據分析系統提供給其他機構。該系統幫助醫學研究人員找到了一個鏈接，可以在醫生攻擊之前提醒醫生注意主動脈瘤。它還用於更平凡的任務，例如篩選簡歷以將求職者與招聘經理聯繫起來。
高價值政府解決方案將通過最具顛覆性技術的混搭創建：
- 移動設備和應用程序
- 雲服務
- 社交商務技術和網絡
- Big Data和分析
IDC預測，到2020年，IT行業將達到5萬億美元，比現在大約1.7萬億美元，並且該行業80％的增長將受到這些第三平台技術的推動。從長遠來看，這些技術將成為處理增加的數字信息複雜性的關鍵工具。 Big Data是智能行業解決方案之一，通過分析大量數據相關和無關，結構化和非結構化的數據，採取行動，政府可以做出更好的決策。
但要完成這些壯舉遠不只是簡單地積累大量數據。“理解這些Big Data需要能夠從大量不同信息流中分析和提取有用知識的尖端工具和技術，”Tom Kalil和Fen白宮科技政策辦公室的趙在OSTP博客上寫了一篇文章。
在2012年建立國家Big Data研究與發展計劃時，白宮向幫助機構尋找這些技術邁出了一步。該計劃包括超過2億美元，以充分利用Big Data爆炸和分析它所需的工具。 。
Big Data帶來的挑戰幾乎與它的承諾令人鼓舞一樣令人生畏。有效存儲數據是這些挑戰之一。與往常一樣，預算緊張，因此代理機構必須最大限度地降低每兆字節的存儲價格，並使數據易於訪問，以便用戶可以在需要時及其需要時獲取。備份大量數據可以應對挑戰。
有效分析數據是另一項重大挑戰。許多機構使用商業工具，使他們能夠篩選大量數據，發現可以幫助他們更有效運作的趨勢。 （MeriTalk最近的一項研究發現，聯邦IT主管認為Big Data可以幫助代理商節省超過5000億美元，同時也實現了任務目標。）
定制開發的Big Data工具還允許代理商滿足分析其數據的需求。例如，橡樹嶺國家實驗室的計算數據分析小組已將其食人魚數據分析系統提供給其他機構。該系統幫助醫學研究人員找到了一個鏈接，可以在醫生攻擊之前提醒醫生注意主動脈瘤。它還用於更平凡的任務，例如篩選簡歷以將求職者與招聘經理聯繫起來。
35小時
概觀
概觀
Communication服務提供商（CSP）面臨著降低成本和最大化每用戶平均收入（ARPU）的壓力，同時確保出色的客戶體驗，但數據量不斷增長。全球移動數據流量將以2016年的78％的複合年增長率（CAGR）增長，達到每月10.8艾字節。
同時，CSP正在生成大量數據，包括呼叫詳細記錄（CDR），網絡數據和客戶數據。充分利用這些數據的公司可以獲得競爭優勢。根據經濟學人智庫（Economist Intelligence Unit）最近的一項調查，使用數據導向決策的公司可以將生產率提高5-6％。然而，53％的公司僅利用其有價值數據的一半，而四分之一的受訪者表示大量有用數據尚未開發。數據量非常大，無法進行手動分析，大多數傳統軟件系統無法跟上，導致丟棄或忽略有價值的數據。
借助Big Data ＆Analytics的高速，可擴展的大數據軟件，CSP可以挖掘所有數據，以便在更短的時間內做出更好的決策。不同的Big Data產品和技術提供了一個端到端的軟件平台，用於收集，準備，分析和呈現大數據的洞察力。應用領域包括網絡性能監控，欺詐檢測，客戶流失檢測和信用風險分析。 Big Data和分析產品可以擴展到處理數TB的數據，但是這些工具的實現需要新的基於雲的數據庫系統，如Hadoop或大規模並行計算處理器（KPU等）
本期針對Telco的Big Data BI課程涵蓋了CSP為提高生產力和開闢新業務收入流而投資的所有新興領域。該課程將提供完整的360度全方位視圖，以便在Telco中查看Big Data BI，以便決策者和管理人員可以非常全面地了解Telco中Big Data BI的可能性，從而提高生產率和收益。
課程目標
該課程的主要目標是在電信Business （ Marketing /銷售，網絡運營，財務運營和客戶關係Management ）的4個領域引入新的Big Data商業智能技術。學生將被介紹如下：
- 引入到Big Data -什麼是4Vs（音量，速度，種類和準確性）在Big Data -產生-從電信透視提取和管理
- Big Data分析與舊數據分析的區別
- Big Data的內部理由-Telco觀點
- Hadoop生態系統簡介 - 熟悉所有Hadoop工具，如Hive ，Pig，SPARC，以及它們如何用於解決Big Data問題
- 如何提取Big Data來分析分析工具 - Business Analysis如何通過集成的Hadoop儀表板方法減少收集和分析數據的痛點
- 針對Telco的Insight分析，可視化分析和預測分析的基本介紹
- 客戶流失分析和Big Data Big Data分析可以減少客戶流失和客戶對電信案例研究的不滿
- 網絡元數據和IPDR的網絡故障和服務故障分析
- 銷售和運營數據的財務分析 - 欺詐，浪費和ROI估算
- 客戶獲取問題 - 目標營銷，客戶細分和銷售數據的交叉銷售
- 所有Big Data分析產品的介紹和摘要以及它們適用於Telco分析空間的位置
- 結論 - 如何採用分步方法在您的組織中引入Big Data Business Intelligence
目標觀眾
- Telco CIO辦公室的網絡運營，財務經理，CRM經理和頂級IT經理。
- 電信Business分析師
- CFO辦公室經理/分析師
- 運營經理
- 質量保證經理
Communication服務提供商（CSP）面臨著降低成本和最大化每用戶平均收入（ARPU）的壓力，同時確保出色的客戶體驗，但數據量不斷增長。全球移動數據流量將以2016年的78％的複合年增長率（CAGR）增長，達到每月10.8艾字節。
同時，CSP正在生成大量數據，包括呼叫詳細記錄（CDR），網絡數據和客戶數據。充分利用這些數據的公司可以獲得競爭優勢。根據經濟學人智庫（Economist Intelligence Unit）最近的一項調查，使用數據導向決策的公司可以將生產率提高5-6％。然而，53％的公司僅利用其有價值數據的一半，而四分之一的受訪者表示大量有用數據尚未開發。數據量非常大，無法進行手動分析，大多數傳統軟件系統無法跟上，導致丟棄或忽略有價值的數據。
借助Big Data ＆Analytics的高速，可擴展的大數據軟件，CSP可以挖掘所有數據，以便在更短的時間內做出更好的決策。不同的Big Data產品和技術提供了一個端到端的軟件平台，用於收集，準備，分析和呈現大數據的洞察力。應用領域包括網絡性能監控，欺詐檢測，客戶流失檢測和信用風險分析。 Big Data和分析產品可以擴展到處理數TB的數據，但是這些工具的實現需要新的基於雲的數據庫系統，如Hadoop或大規模並行計算處理器（KPU等）
本期針對Telco的Big Data BI課程涵蓋了CSP為提高生產力和開闢新業務收入流而投資的所有新興領域。該課程將提供完整的360度全方位視圖，以便在Telco中查看Big Data BI，以便決策者和管理人員可以非常全面地了解Telco中Big Data BI的可能性，從而提高生產率和收益。
課程目標
該課程的主要目標是在電信Business （ Marketing /銷售，網絡運營，財務運營和客戶關係Management ）的4個領域引入新的Big Data商業智能技術。學生將被介紹如下：
- 引入到Big Data -什麼是4Vs（音量，速度，種類和準確性）在Big Data -產生-從電信透視提取和管理
- Big Data分析與舊數據分析的區別
- Big Data的內部理由-Telco觀點
- Hadoop生態系統簡介 - 熟悉所有Hadoop工具，如Hive ，Pig，SPARC，以及它們如何用於解決Big Data問題
- 如何提取Big Data來分析分析工具 - Business Analysis如何通過集成的Hadoop儀表板方法減少收集和分析數據的痛點
- 針對Telco的Insight分析，可視化分析和預測分析的基本介紹
- 客戶流失分析和Big Data Big Data分析可以減少客戶流失和客戶對電信案例研究的不滿
- 網絡元數據和IPDR的網絡故障和服務故障分析
- 銷售和運營數據的財務分析 - 欺詐，浪費和ROI估算
- 客戶獲取問題 - 目標營銷，客戶細分和銷售數據的交叉銷售
- 所有Big Data分析產品的介紹和摘要以及它們適用於Telco分析空間的位置
- 結論 - 如何採用分步方法在您的組織中引入Big Data Business Intelligence
目標觀眾
- Telco CIO辦公室的網絡運營，財務經理，CRM經理和頂級IT經理。
- 電信Business分析師
- CFO辦公室經理/分析師
- 運營經理
- 質量保證經理
21小時
概觀
聽眾
如果您試圖理解您可以訪問或想要分析網絡上可用的非結構化數據（如Twitter，鏈接等等），那麼本課程適合您。
它主要針對決策者和需要選擇哪些數據值得收集以及值得分析的人。
它不是針對人們配置解決方案，但這些人將從大局中受益。
交貨方式
在課程期間，代表們將獲得大多數開源技術的工作示例。
講座後將進行簡短的講座，參加者將進行簡單的練習
使用的內容和軟件
每次運行課程時都會更新所有使用的軟件，因此我們會檢查最新版本。
它涵蓋了從獲取，格式化，處理和分析數據的過程，以解釋如何使用機器學習自動化決策制定過程。
如果您試圖理解您可以訪問或想要分析網絡上可用的非結構化數據（如Twitter，鏈接等等），那麼本課程適合您。
它主要針對決策者和需要選擇哪些數據值得收集以及值得分析的人。
它不是針對人們配置解決方案，但這些人將從大局中受益。
交貨方式
在課程期間，代表們將獲得大多數開源技術的工作示例。
講座後將進行簡短的講座，參加者將進行簡單的練習
使用的內容和軟件
每次運行課程時都會更新所有使用的軟件，因此我們會檢查最新版本。
它涵蓋了從獲取，格式化，處理和分析數據的過程，以解釋如何使用機器學習自動化決策制定過程。
35小時
概觀
Day 1 - provides a high-level overview of essential Big Data topic areas. The module is divided into a series of sections, each of which is accompanied by a hands-on exercise.
Day 2 - explores a range of topics that relate analysis practices and tools for Big Data environments. It does not get into implementation or programming details, but instead keeps coverage at a conceptual level, focusing on topics that enable participants to develop a comprehensive understanding of the common analysis functions and features offered by Big Data solutions.
Day 3 - provides an overview of the fundamental and essential topic areas relating to Big Data solution platform architecture. It covers Big Data mechanisms required for the development of a Big Data solution platform and architectural options for assembling a data processing platform. Common scenarios are also presented to provide a basic understanding of how a Big Data solution platform is generally used.
Day 4 - builds upon Day 3 by exploring advanced topics relatng to Big Data solution platform architecture. In particular, different architectural layers that make up the Big Data solution platform are introduced and discussed, including data sources, data ingress, data storage, data processing and security.
Day 5 - covers a number of exercises and problems designed to test the delegates ability to apply knowledge of topics covered Day 3 and 4.
Day 2 - explores a range of topics that relate analysis practices and tools for Big Data environments. It does not get into implementation or programming details, but instead keeps coverage at a conceptual level, focusing on topics that enable participants to develop a comprehensive understanding of the common analysis functions and features offered by Big Data solutions.
Day 3 - provides an overview of the fundamental and essential topic areas relating to Big Data solution platform architecture. It covers Big Data mechanisms required for the development of a Big Data solution platform and architectural options for assembling a data processing platform. Common scenarios are also presented to provide a basic understanding of how a Big Data solution platform is generally used.
Day 4 - builds upon Day 3 by exploring advanced topics relatng to Big Data solution platform architecture. In particular, different architectural layers that make up the Big Data solution platform are introduced and discussed, including data sources, data ingress, data storage, data processing and security.
Day 5 - covers a number of exercises and problems designed to test the delegates ability to apply knowledge of topics covered Day 3 and 4.
21小時
概觀
Big Data是指用於存儲和處理大型數據集的解決方案。最初由Go ogle開發，這些Big Data解決方案已經發展並啟發了其他類似的項目，其中許多項目都是開源的。 R是金融行業中流行的編程語言。
14小時
概觀
當傳統存儲技術無法處理您需要存儲的數據量時，就會有大量的替代方案。本課程試圖引導參與者存儲和分析Big Data替代方案以及他們的優缺點。
本課程主要側重於解決方案的討論和介紹，但可根據需要提供動手練習。
本課程主要側重於解決方案的討論和介紹，但可根據需要提供動手練習。
35小時
概觀
大數據是如此龐大和復雜的數據集，傳統的數據處理應用軟件不足以處理它們。大數據挑戰包括捕獲數據，數據存儲，數據分析，搜索，共享，傳輸，可視化，查詢，更新和信息隱私。
35小時
概觀
參與者完成此次培訓後，將會對大數據及其相關技術、方法、工具有一個實際和真實的理解。
參與者將有機會通過動手練習將這些知識付諸實踐。小組互動和講師反饋是課堂的重要組成部分。
本課程首先介紹大數據的基本概念，然後講解用于執行數據分析的編程語言和方法，最後我們會討論可啓用大數據存儲、分布式處理及可擴展性的工具和基礎架構。
受衆
- 開發人員/程序員
- IT顧問
課程形式
- 部分講座、部分討論、實操、偶爾測評進度
參與者將有機會通過動手練習將這些知識付諸實踐。小組互動和講師反饋是課堂的重要組成部分。
本課程首先介紹大數據的基本概念，然後講解用于執行數據分析的編程語言和方法，最後我們會討論可啓用大數據存儲、分布式處理及可擴展性的工具和基礎架構。
受衆
- 開發人員/程序員
- IT顧問
課程形式
- 部分講座、部分討論、實操、偶爾測評進度
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
為了滿足監管機構的合規性，CSP（ Communication服務提供商）可以利用大數據分析，這不僅可以幫助他們滿足合規性，而且在同一項目的範圍內，他們可以提高客戶滿意度，從而減少客戶流失。事實上，由於合規性與合同相關的服務質量有關，因此任何實現合規性的舉措都將提高CSP的“競爭優勢”。因此，監管機構應該能夠為監管機構和CSP之間互利的CSP建議/指導一套Big Data分析實踐，這一點非常重要。
該課程包括8個模塊（第1天4個，第2天4個）
該課程包括8個模塊（第1天4個，第2天4個）
35小時
概觀
技術的進步和越來越多的信息正在改變執法的方式。 Big Data帶來的挑戰幾乎與Big Data的承諾一樣令人生畏。有效存儲數據是這些挑戰之一;有效地分析它是另一回事。
在以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習處理Big Data技術的思維方式，評估其對現有流程和政策的影響，並實施這些技術，以識別犯罪活動和預防犯罪。將審查世界各地執法組織的案例研究，以深入了解其採用方法，挑戰和結果。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 將Big Data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數據分析解決方案
- 準備一份提案，以採用最適當的工具和程序，使數據驅動的方法能夠進行刑事調查
聽眾
- 具有技術背景的執法專家
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
在以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習處理Big Data技術的思維方式，評估其對現有流程和政策的影響，並實施這些技術，以識別犯罪活動和預防犯罪。將審查世界各地執法組織的案例研究，以深入了解其採用方法，挑戰和結果。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 將Big Data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數據分析解決方案
- 準備一份提案，以採用最適當的工具和程序，使數據驅動的方法能夠進行刑事調查
聽眾
- 具有技術背景的執法專家
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
目標 ：該培訓課程旨在幫助與會者了解為什麼Big Data正在改變我們的生活，以及它如何改變企業將我們視為消費者的方式。實際上，企業中的大數據用戶發現大數據釋放出大量信息和見解，從而轉化為更高的利潤，更低的成本和更低的風險。然而，缺點是有時候在過分強調個別技術並且沒有足夠關注大數據管理的支柱時會感到沮喪。
與會者將在本課程中學習如何使用數據集成，數據治理和數據安全三大支柱管理大數據，以便將大數據轉化為實際業務價值。對客戶管理案例研究進行的不同練習將有助於與會者更好地理解基礎流程。
與會者將在本課程中學習如何使用數據集成，數據治理和數據安全三大支柱管理大數據，以便將大數據轉化為實際業務價值。對客戶管理案例研究進行的不同練習將有助於與會者更好地理解基礎流程。
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。
7小時
概觀
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at software engineers who wish to use Sqoop and Flume for big data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Ingest big data with Sqoop and Flume.
- Ingest data from multiple data sources.
- Move data from relational databases to HDFS and Hive.
- Export data from HDFS to a relational database.
By the end of this training, participants will be able to:
- Ingest big data with Sqoop and Flume.
- Ingest data from multiple data sources.
- Move data from relational databases to HDFS and Hive.
- Export data from HDFS to a relational database.
28小時
概觀
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at technical persons who wish to deploy Talend Open Studio for Big Data to simplifying the process of reading and crunching through Big Data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Talend Open Studio for Big Data.
- Connect with Big Data systems such as Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR and Apache.
- Understand and set up Open Studio's big data components and connectors.
- Configure parameters to automatically generate MapReduce code.
- Use Open Studio's drag-and-drop interface to run Hadoop jobs.
- Prototype big data pipelines.
- Automate big data integration projects.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Talend Open Studio for Big Data.
- Connect with Big Data systems such as Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR and Apache.
- Understand and set up Open Studio's big data components and connectors.
- Configure parameters to automatically generate MapReduce code.
- Use Open Studio's drag-and-drop interface to run Hadoop jobs.
- Prototype big data pipelines.
- Automate big data integration projects.
35小時
概觀
聽眾：
本課程面向尋求在分佈式系統環境中存儲和處理大型數據集的解決方案的IT專家
Go ：
深入了解Hadoop集群管理。
本課程面向尋求在分佈式系統環境中存儲和處理大型數據集的解決方案的IT專家
Go ：
深入了解Hadoop集群管理。
28小時
概觀
Audience:
This course is intended to demystify big data/hadoop technology and to show it is not difficult to understand.
This course is intended to demystify big data/hadoop technology and to show it is not difficult to understand.
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。
21小時
概觀
Apache Hadoop是用於處理服務器群集上的Big Data的最流行的框架之一。本課程深入研究HDFS，高級Pig， Hive和HBase中的數據管理。這些高級編程技術將有益於經驗豐富的Hadoop開發人員。
觀眾 ：開發者
持續時間：三天
格式：講座（50％）和動手實驗室（50％）。
觀眾 ：開發者
持續時間：三天
格式：講座（50％）和動手實驗室（50％）。
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
21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。在這三天（可選擇四天）課程中，與會者將了解Hadoop及其生態系統的業務優勢和用例，如何規劃群集部署和增長，如何安裝，維護，監控，排除故障和優化Hadoop 。他們還將練習集群批量數據加載，熟悉各種Hadoop發行版，並練習安裝和管理Hadoop生態系統工具。本課程結束時討論了使用Kerberos保護集群。
“......材料準備得很充分，並且要徹底覆蓋。該實驗室非常有幫助，組織良好“
- Andrew Nguyen，微軟在線Advertising首席集成DW工程師
聽眾
Hadoop管理員
格式
講座和動手實驗，大約平衡60％的講座，40％的實驗室。
“......材料準備得很充分，並且要徹底覆蓋。該實驗室非常有幫助，組織良好“
- Andrew Nguyen，微軟在線Advertising首席集成DW工程師
聽眾
Hadoop管理員
格式
講座和動手實驗，大約平衡60％的講座，40％的實驗室。
21小時
概觀
Apache Hadoop是處理大數據最流行的框架。 Hadoop提供豐富而深入的分析功能，並且正在進入傳統BI分析世界。本課程將向分析師介紹Hadoop生態系統的核心組件及其分析聽衆業務分析師持續時間三天格式講座和實驗室之手。
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
本課程面向開發人員，架構師，數據科學家或任何需要密集或定期訪問數據的配置文件。
該課程的主要重點是數據處理和轉換。
在Hadoop生態系統的工具中，本課程包括Pig和Hive的使用，這兩者都大量用於數據轉換和操作。
此培訓還涉及性能指標和性能優化。
該課程完全是實踐性的，並通過理論方面的介紹來打斷。
該課程的主要重點是數據處理和轉換。
在Hadoop生態系統的工具中，本課程包括Pig和Hive的使用，這兩者都大量用於數據轉換和操作。
此培訓還涉及性能指標和性能優化。
該課程完全是實踐性的，並通過理論方面的介紹來打斷。
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
14小時
概觀
Apache Samza是一個用於流處理的開源近實時異步計算框架。它使用Apache Kafka進行消息傳遞，使用Apache Kafka Hadoop YARN進行容錯，處理器隔離，安全性和資源管理。
這個由講師指導的實時培訓介紹了消息傳遞系統和分佈式流處理背後的原理，同時通過創建基於Samza的示例項目和作業執行來引導參與者。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 使用Samza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處理。
- 使用Samza實現近實時異步計算。
- 使用流處理為消息傳遞系統提供更高級別的抽象。
聽眾
- 開發商
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
這個由講師指導的實時培訓介紹了消息傳遞系統和分佈式流處理背後的原理，同時通過創建基於Samza的示例項目和作業執行來引導參與者。
在培訓結束時，參與者將能夠：
- 使用Samza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處理。
- 使用Samza實現近實時異步計算。
- 使用流處理為消息傳遞系統提供更高級別的抽象。
聽眾
- 開發商
課程形式
- 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
近期大數據培訓課程
16-08-2021 09:30
21 時間：
16-08-2021 09:30
21 時間：
02-09-2021 09:30
14 時間：
07-09-2021 09:30
21 時間：
07-09-2021 09:30
21 時間：
大數據,培訓,課程,培訓課程, 企業大數據培訓, 短期大數據培訓, 大數據課程, 大數據周末培訓, 大數據晚上培訓, 大數據訓練, 學習大數據, 大數據老師, 學大數據班, 大數據遠程教育, 一對一大數據課程, 小組大數據課程, 大數據培訓師, 大數據輔導班, 大數據教程, 大數據私教, 大數據輔導, 大數據講師Big Data,培訓,課程,培訓課程, 企業Big Data培訓, 短期Big Data培訓, Big Data課程, Big Data周末培訓, Big Data晚上培訓, Big Data訓練, 學習Big Data, Big Data老師, 學Big Data班, Big Data遠程教育, 一對一Big Data課程, 小組Big Data課程, Big Data培訓師, Big Data輔導班, Big Data教程, Big Data私教, Big Data輔導, Big Data講師
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