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
材料範圍
Maciej Jonczyk
課程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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系統化ML領域的知識
Orange Polska
課程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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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
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我從一些新的有趣的想法中受益。與其他與會者會面並互動。
TECTERRA
課程: IoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and Investors
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它涵蓋了廣泛的信息。
Continental AG / Abteilung: CF IT Finance
課程: A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
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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
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整體而言，內容很好。
Sameer Rohadia
課程: A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
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我一般很喜歡Hardtop Eco系統。
Adnan Rafiq
課程: Big Data Business Intelligence for Govt. Agencies
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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
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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
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導師Michael An先生很好地與觀眾互動，指導很明確。導師還可以根據學生在培訓期間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
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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
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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
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理查德的訓練風格讓它變得有趣，所使用的真實世界的例子有助於將概念帶回家。
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
課程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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內容，因為我覺得非常有趣，並認為這將有助於我在大學的最後一年。
Krishan Mistry - NBrown Group
課程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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動手練習有利於我們欣賞Talent的能力和特徵。
Iverson Associates Sdn Bhd
課程: Talend Open Studio for Data Integration
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我最喜歡動手訓練。
Muraly Muniandy - Iverson Associates Sdn Bhd
課程: Talend Open Studio for Data Integration
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我喜歡教練的知識和靈活性，稍微偏離課程主題。
Iverson Associates Sdn Bhd
課程: Talend Open Studio for Data Integration
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我喜歡關於主題的豐富知識和經驗。
Iverson Associates Sdn Bhd
課程: Talend Open Studio for Data Integration
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整體
Szymon Bodak - Bridgestone Stargard Sp. z o.o.
課程: Talend Open Studio for Data Integration
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大數據課程大綱
| 代碼 | 名稱 | 時長 | 概覽 |
|---|---|---|---|
| smtwebint | Semantic Web Overview | 7 小時 | 語義Web是由萬維網聯盟（W3C）領導的協作運動，它促進萬維網上數據的通用格式。語義Web提供了一個通用框架，允許跨應用程序，企業和社區邊界共享和重用數據。 |
| tigon | Tigon: Real-time Streaming for the Real World | 14 小時 | 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 |
| BDATR | Big Data Analytics for Telecom Regulators | 16 小時 | 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 |
| graphcomputing | Introduction to Graph Computing | 28 小時 | 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 |
| matlabpredanalytics | Matlab for Predictive Analytics | 21 小時 | 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 |
| nifidev | Apache NiFi for Developers | 7 小時 | 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。 在這個有指導意義的現場培訓中，參與者將學習基于流程編程的基礎知識，因爲他們使用Apache NiFi開發了大量演示擴展，組件和處理器。 在培訓結束後，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開發擴展自定義開發自己的Apache Nifi處理器從不同和不常見的文件格式和數據源中獲取和處理實時數據 聽衆 開發商數據工程師 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習 |
| nifi | Apache NiFi for Administrators | 21 小時 | 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 |
| solrcloud | SolrCloud | 14 小時 | 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 |
| datavault | Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse | 28 小時 | 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 |
| datameer | Datameer for Data Analysts | 14 小時 | 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 |
| ApacheIgnite | Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing | 14 小時 | Apache Ignite is an in-memory computing platform that sits between the application and data layer to improve speed, scale, and availability. In this instructor-led, live training, participants will learn the principles behind persistent and pure in-memory storage as they step through the creation of a sample in-memory computing project. By the end of this training, participants will be able to: - Use Ignite for in-memory, on-disk persistence as well as a purely distributed in-memory database. - Achieve persistence without syncing data back to a relational database. - Use Ignite to carry out SQL and distributed joins. - Improve performance by moving data closer to the CPU, using RAM as a storage. - Spread data sets across a cluster to achieve horizontal scalability. - Integrate Ignite with RDBMS, NoSQL, Hadoop and machine learning processors. Audience - Developers Format of the course - Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice |
| sparkpython | Python and Spark for Big Data (PySpark) | 21 小時 | 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 |
| vespa | Vespa: Serving Large-Scale Data in Real-Time | 14 小時 | 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 |
| apex | Apache Apex: Processing Big Data-in-Motion | 21 小時 | 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 |
| alluxio | Alluxio: Unifying Disparate Storage Systems | 7 小時 | 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 |
| flink | Flink for Scalable Stream and Batch Data Processing | 28 小時 | Apache Flink是一個可擴展的流和批處理數據處理的開源框架。 這個有指導意義的實時培訓介紹了分布式流和批處理數據處理背後的原理和方法，並引導參與者通過創建實時數據流應用程序。 在培訓結束後，參與者將能夠： 建立開發數據分析應用程序的環境打包，執行和監視基于Flink的容錯數據流應用程序管理不同的工作量使用Flink ML執行高級分析設置一個多節點Flink群集衡量和優化性能將Flink與不同的大數據系統集成比較Flink與其他大數據處理框架的功能 聽衆 開發商建築師數據工程師分析專家技術經理 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習 |
| samza | Samza for Stream Processing | 14 小時 | 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 |
| zeppelin | Zeppelin for Interactive Data Analytics | 14 小時 | 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 |
| magellan | Magellan: Geospatial Analytics on Spark | 14 小時 | 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 |
| hdp | Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators | 21 小時 | Hortonworks Data Platform是一個開源的Apache Hadoop支持平台，爲在Apache Hadoop生態系統上開發大數據解決方案提供了穩定的基礎。 這個有指導性的實時培訓介紹Hortonworks，並通過部署Spark + Hadoop解決方案向參與者介紹。 在培訓結束後，參與者將能夠： 使用Hortonworks可以大規模可靠地運行Hadoop 使用Spark的敏捷分析工作流程統一Hadoop的安全性，治理和操作功能。 使用Hortonworks來調查，驗證，驗證和支持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，動態和特定。 聽衆 Hadoop管理員 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習 |
| PentahoDI | Pentaho Data Integration Fundamentals | 21 小時 | 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 |
| bigdatabicriminal | Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis | 35 小時 | 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 |
| hadooppython | Hadoop with Python | 28 小時 | 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 |
| kylin | Apache Kylin: From Classic OLAP to Real-Time Data Warehouse | 14 小時 | Apache Kylin是一款針對大數據的極端分布式分析引擎。 在這個有指導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Apache Kylin建立實時數據倉庫。 在培訓結束後，參與者將能夠： 使用Kylin實時流式傳輸數據利用Apache Kylin強大的功能，包括雪花模式支持，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（截至撰寫本文時爲Apache Kylin v20） 聽衆 大數據工程師大數據分析師 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習 |
| sparksql | Apache Spark SQL | 7 小時 | Spark SQL是Apache Spark用于處理結構化和非結構化數據的模塊。 Spark SQL提供了關于數據結構以及正在執行的計算的信息。該信息可用于執行優化。 Spark SQL的兩個常見用途是： 執行SQL查詢。 從現有的Hive安裝中讀取數據。 在這個有指導意義的現場培訓（現場或遠程）中，參與者將學習如何使用Spark SQL分析各種類型的數據集。 在培訓結束後，參與者將能夠： 安裝並配置Spark SQL。 使用Spark SQL執行數據分析。 查詢不同格式的數據集。 可視化數據和查詢結果。 聽衆 數據分析師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 筆記 要請求本課程的定制培訓，請聯系我們安排。 |
| sparkcloud | Apache Spark in the Cloud | 21 小時 | 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 |
| bigdataanahealth | Big Data Analytics in Health | 21 小時 | 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。 |
| arrow | Apache Arrow for Data Analysis across Disparate Data Sources | 14 小時 | 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。 |
| sqoop | Moving Data from MySQL to Hadoop with Sqoop | 14 小時 | Sqoop是一款開源軟件工具，用于在Hadoop和關系數據庫或大型機之間傳輸數據。它可用于將關系數據庫管理系統（RDBMS）（如MySQL或Oracle）或大型機中的數據導入Hadoop分布式文件系統（HDFS）。之後，可以在Hadoop MapReduce中轉換數據，然後將其重新導出回RDBMS。 在這個有指導意義的現場培訓中，參與者將學習如何使用Sqoop將數據從傳統的關系數據庫導入HDFS或Hive等Hadoop存儲，反之亦然。 在培訓結束後，參與者將能夠： 安裝並配置Sqoop 將數據從MySQL導入HDFS和Hive 將數據從HDFS和Hive導入到MySQL 聽衆 系統管理員數據工程師 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。 |
| beam | Unified Batch and Stream Processing with Apache Beam | 14 小時 | Apache Beam是一個開源的統一編程模型，用于定義和執行並行數據處理管道。它的強大之處在于它能夠同時運行批處理流和流式管道，並且由Beam支持的分布式處理後端之一執行：Apache Apex，Apache Flink，Apache Spark和Google Cloud Dataflow。 Apache Beam可用于ETL（提取，轉換和加載）任務，如在不同存儲介質和數據源之間移動數據，將數據轉換爲更理想的格式以及將數據加載到新系統中。 在這個有指導意義的現場培訓（現場或遠程）中，參與者將學習如何在Java或Python應用程序中實現Apache Beam SDK，該應用程序定義了一個數據處理管道，用于將大數據集分解爲更小的塊，以進行獨立的並行處理。 在培訓結束後，參與者將能夠： 安裝並配置Apache Beam。 使用單一編程模型來執行批處理和流處理，而不是使用其Java或Python應用程序。 在多個環境中執行管道。 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 注意 此課程將在未來可用于Scala。請聯系我們安排。 |
近期大數據培訓課程
| 課程 | 日期 | 價格【遠程 / 傳統課堂】 |
|---|---|---|
| Apache Hama - The Hsinchu Wishun centre | 週一, 2019-01-14 09:30 | ￥19800 / ￥34800 |
| Apache Hama - 台北, Concord | 二, 2019-01-22 09:30 | ￥19800 / ￥34800 |
| Apache Hama - Taipei, Aurora | 週一, 2019-01-28 09:30 | ￥19800 / ￥34800 |
| Apache Hama - 全球運籌中心, 台中 | 四, 2019-02-14 09:30 | ￥19800 / ￥34800 |
| Apache Hama - The Hsinchu Wishun centre | 二, 2019-03-05 09:30 | ￥19800 / ￥34800 |
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|---|---|---|---|
| Agile Project Management with Scrum | 全球運籌中心, 台中 | 二, 2019-01-08 09:30 | ￥17820 / ￥32820 |
| Advanced Automation with Ansible | The Hsinchu Wishun centre | 二, 2019-01-08 09:30 | ￥17820 / ￥32820 |
| The Compliance and MLRO Refresher Programme | 全球運籌中心, 台中 | 二, 2019-01-15 09:30 | ￥10530 / ￥22030 |
| Advanced Go Programming | The Hsinchu Wishun centre | 週一, 2019-02-04 09:30 | ￥31590 / ￥50090 |
| IoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and Investors | The Hsinchu Wishun centre | 二, 2019-04-09 09:30 | N/A / ￥50090 |
我們的客戶
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