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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客戶評論

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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
21小時
概觀
與其他技術不同,物聯網更為複雜,幾乎涵蓋了核心工程的每個分支 - 機械, Electron ,固件,中間件,雲,分析和移動。對於其每個工程層,都有經濟學,標準,法規和不斷發展的現有技術等方面。這是第一次,提供適度的課程,涵蓋物聯網工程的所有這些關鍵方面。

摘要

-

一個高級培訓計劃,涵蓋物聯網的當前最新技術

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跨越多個技術領域,以提高對物聯網系統及其組件的認識,以及它如何幫助企業和組織。

-

模擬物聯網應用程序的現場演示,展示跨不同行業領域的實際物聯網部署,例如工業物聯網,智能城市,零售,旅行和運輸以及連接設備和事物的使用案例

目標觀眾

-

負責各自組織內業務和運營流程的經理,並希望了解如何利用物聯網使其係統和流程更高效。

-

正在尋求建立新企業並希望更好地了解物聯網技術格局的企業家和投資者,以了解他們如何以有效的方式利用它。

對物聯網或物聯網市場價值的估計是巨大的,因為根據定義,物聯網是一個集成和擴散的設備,傳感器和計算能力層,覆蓋整個消費者,企業對企業和政府行業。物聯網將佔據越來越多的連接:今天的設備數量達到19億台,到2018年達到90億次。那一年,它將大致相當於智能手機,智能電視,平板電腦,可穿戴計算機和個人電腦的數量。

在消費領域,許多產品和服務已經跨越物聯網,包括廚房和家用電器,停車場,RFID,照明和加熱產品,以及工業互聯網中的許多應用。

然而,物聯網的基礎技術並不是什麼新事物,因為自互聯網誕生以來就存在著M2M通信。然而,在過去幾年中發生了變化的是,在每個家庭中通過壓倒性地改編智能手機和平板電腦而增加的廉價無線技術的出現。移動設備的爆炸式增長導致了物聯網的當前需求。

由於物聯網業務的無限機會,大量的中小型企業家紛紛加入物聯網淘金熱潮。此外,由於開源電子和物聯網平台的出現,物聯網系統的開發成本和進一步管理其大規模生產的成本越來越低。現有的電子產品所有者正面臨將其設備與互聯網或移動應用集成的壓力。

此培訓旨在對新興行業進行技術和業務審核,以便物聯網愛好者/企業家能夠掌握物聯網技術和業務的基礎知識。

當然客觀的

該課程的主要目標是介紹在家庭和城市自動化(智能家居和城市),工業互聯網,醫療保健, Go vt。,Mobile Cellular和其他領域的物聯網實施的新興技術選項,平台和案例研究。

-

IoT-Mechanical, Electron /傳感器平台,無線和有線協議,移動到Electron集成,移動到企業集成,數據分析和總控制平面的所有元素的基本介紹

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用於IoT-WiFi,Zigbee / Zwave,藍牙,ANT +的M2M無線協議:何時何地使用哪一個?

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移動/桌面/網絡應用程序 - 用於註冊,數據採集和控制 - 可用於物聯網的M2M數據採集平台 - Xively,Omega和NovoTech等

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物聯網的安全問題和安全解決方案

-

IoT- Raspberry Pi , Arduino ,ArmMbedLPC等的開源/商業電子平台

-

適用於AWS-IoT應用程序的開源/商業企業雲平台, Azure -IOT,Watson-IOT雲以及其他次要IoT雲

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研究一些常見的物聯網設備的業務和技術,如家庭自動化,煙霧報警器,車輛,軍事,家庭健康等。
21小時
概觀
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
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。
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
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。
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.
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
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。
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
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。
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。
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
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。
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。
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
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
28小時
概觀
聽眾:

本課程旨在揭開大數據/ hadoop技術的神秘面紗,並表明它不難理解。
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
21小時
概觀
Hadoop是最受歡迎的大數據處理框架。
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
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
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。
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
21小時
概觀
Teradata是流行的關係Database Management系統之一。它主要適用於構建大規模數據倉庫應用程序。 Teradata通過並行概念實現了這一目標。

本課程向Teradata的代表介紹。
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