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
Go :

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。
7 小時
Overview
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。
21 小時
Overview
Apache Drill是一種無模式、分布式、內存列式SQL查詢引擎,用于Hadoop、NoSQL及其他雲和文件存儲系統。Apache Drill的強大之處在于它能夠使用單個查詢連接來自多個數據存儲的數據。Apache Drill支持許多NoSQL數據庫和文件系統,包括HBase、MongoDB、MapR-DB、HDFS、MapR-FS、Amazon S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage、Swift、NAS和本地文件。

在這一由講師引導的現場培訓中,學員將學習Apache Drill的基礎知識,然後利用SQL的強大功能和便利性在無需編寫代碼的情況下交互式查詢大數據。學員還將學習如何優化分布式SQL執行的Drill查詢。

在本次培訓結束後,學員將能夠:

- 對Hadoop上的結構化和半結構化數據進行“自助式”探索
- 使用SQL查詢來查詢已知以及未知數據
- 了解Apache Drills如何接收和執行查詢
- 編寫SQL查詢來分析不同類型的數據,包括Hive中的結構化數據,HBase或MapR-DB表中的半結構化數據,以及Parquet和JSON文件中保存的數據。
- 使用Apache Drill執行即時模式發現,繞過對複雜ETL和模式操作的需求
- 將Apache Drill與BI(商業智能)工具(如Tableau、Qlikview、MicroStrategy、Excel)集成在一起

受衆

- 數據分析師
- 數據科學家
- SQL程序員

課程形式

- 部分講座、部分討論、練習和大量實操
28 小時
Overview
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
28 小時
Overview
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
28 小時
Overview
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
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
14 小時
Overview
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)
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
21 小時
Overview
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。
7 小時
Overview
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。
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
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
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
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
Alluxio是一個開源虛擬分佈式存儲系統,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交互。它被英特爾,百度和阿里巴巴等公司使用。

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Alluxio將不同的計算框架與存儲系統聯繫起來,並在他們逐步創建Alluxio應用程序時有效管理多PB級數據。

在培訓結束時,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
- 以任何存儲格式有效地從大數據中提取價值
- 改善工作負載性能
- 部署和管理Alluxio獨立或集群

聽眾

- 數據科學家
- 開發人員
- 系統管理員

課程形式

- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習
28 小時
Overview
Apache Flink是一個用於可擴展流和批處理數據處理的開源框架。

這個由講師主導的現場培訓介紹了分佈式流和批處理數據處理背後的原理和方法,並引導參與者在Apache Flink創建實時數據流應用程序。

在培訓結束時,參與者將能夠:

- 設置開發數據分析應用程序的環境。
- 打包,執行和監視基於Flink的容錯數據流應用程序。
- 管理各種工作負載。
- 使用Flink ML執行高級分析。
- 設置多節點Flink群集。
- 衡量和優化績效。
- 將Flink與不同的Big Data系統集成。
- 將Flink功能與其他大數據處理框架的功能進行比較。

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
Overview
AI是用於構建智能係統的技術集合,能夠理解數據和圍繞數據的活動以做出“智能決策”。對於電信提供商而言,構建利用AI的應用程序和服務可以為維護和網絡優化等領域的改進操作和服務打開大門。

在本課程中,我們將研究構成AI的各種技術以及使用它們所需的技能。在整個課程中,我們將研究AI在電信行業中的特定應用。

聽眾

- 網絡工程師
- 網絡運營人員
- 電信技術經理

課程形式

- 部分講座,部分討論,動手練習
7 小時
Overview
Apache Drill is a schema-free, distributed, in-memory columnar SQL query engine for Hadoop, NoSQL and other Cloud and file storage systems. The power of Apache Drill lies in its ability to join data from multiple data stores using a single query. Apache Drill supports numerous NoSQL databases and file systems, including HBase, MongoDB, MapR-DB, HDFS, MapR-FS, Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, Swift, NAS and local files. Apache Drill is the open source version of Google's Dremel system which is available as an infrastructure service called Google BigQuery.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to optimize and debug Apache Drill to improve the performance of queries on very large data sets. The course begins with an architectural overview and feature comparison between Apache Drill and other interactive data analysis tools. Participants then step through a series of interactive, hands-on practice sessions that include installation, configuration, performance evaluation, query optimization, data partitioning, and debugging of an Apache Drill instance in a live lab environment.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure Apache Drill
- Understand Apache Drill's architecture and features
- Understand how Apache Drills receives and executes queries
- Optimize Drill queries for distributed SQL execution
- Debug Apache Drill

Audience

- Developers
- Systems administrators
- Data analysts

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Notes

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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
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於訪問不同的數據存儲以進行分析。它與其他技術完美集成,如GPU數據庫,機器學習庫和工具,執行引擎和數據可視化框架。

在現場講師指導的現場培訓中,參與者將學習如何將Apache Arrow與各種Data Science框架集成,以訪問來自不同數據源的數據。

在培訓結束時,參與者將能夠:

- 在分佈式群集環境中安裝和配置Apache Arrow
- 使用Apache Arrow訪問來自不同數據源的數據
- 使用Apache Arrow可以避免構建和維護複雜ETL管道的需要
- 分析不同數據源中的數據,而無需將其整合到集中式存儲庫中

聽眾

- 數據科學家
- 數據工程師

課程 格式

- 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。
7 小時
Overview
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。
14 小時
Overview
Teradata is a popular Relational Database Management System for building large scale data warehousing applications. Teradata achieves this by way of parallelism.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at application developers and engineers who wish to master more sophisticated usages of the Teradata database.

By the end of this training, participants will be able to:

- Manage Teradata space.
- Protect and distribute data in Teradata.
- Read Explain Plan.
- Improve SQL proficiency.
- Use main utilities of Teradata.

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.
35 小時
Overview
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.
21 小時
Overview
Pivotal Greenplum is a Massively Parallel Processing (MPP) Data Warehouse platform based on PostgreSQL.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to set up a multi-node Greenplum database.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure Pivotal Greenplum.
- Model data in accordance to current needs and future expansion plans.
- Carry out different techniques for distributing data across multiple nodes.
- Improve database performance through tuning.
- Monitor and troubleshoot a Greenplum database.

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.
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