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
14小時
概觀
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。
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。
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
21小時
概觀
本課程專門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

課程目標:

獲取有關Hadoop集群管理的知識
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。
21小時
概觀
課程可以提供任何工具,包括免費的開源數據挖掘軟件和應用程序
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。
14小時
概觀
R是一種用於統計計算,數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的經理和數據分析師使用。 R有各種各樣的數據挖掘包。
35小時
概觀
第1天 - 提供重要的Big Data主題領域的高級概述。該模塊分為一系列部分,每個部分都附有實踐練習。

第2天 - 探討一系列與Big Data環境相關的分析實踐和工具的主題。它沒有涉及實現或編程細節,而是將概念保持在概念層面,重點放在使參與者能夠全面了解Big Data解決方案提供的常見分析功能和特性的主題上。

第3天 - 概述與Big Data解決方案平台架構相關的基本和必要主題領域。它涵蓋了開發Big Data解決方案平台所需的Big Data機制以及用於組裝數據處理平台的架構選項。還提供了常見方案,以便基本了解Big Data解決方案平台的使用方式。

第4天 - 通過探索與Big Data解決方案平台架構相關的高級主題,在第3天構建。特別是,介紹和討論了構成Big Data解決方案平台的不同架構層,包括數據源,數據入口,數據存儲,數據處理和安全性。

第5天 - 涵蓋了一系列練習和問題,旨在測試代表們應用第3天和第4天所涵蓋主題知識的能力。
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。
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.
14小時
概觀
本課程的目的是讓參與者掌握如何使用Oracle數據庫中的SQL語言進行中級數據提取。
28小時
概觀
目的: 代表們能夠分析大數據集,提取模式,選擇影響結果的正確變量,以便預測新模型的預測結果。
28小時
概觀
R是一種用於統計計算,數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的經理和數據分析師使用。 R還發現沒有計算機編程技能的統計學家,工程師和科學家的追隨者都很容易使用。它的受歡迎程度是由於越來越多地使用數據挖掘來實現各種目標,例如設定廣告價格,更快地找到新藥或微調財務模型。 R有各種各樣的數據挖掘包。
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。
21小時
概觀
目的:

本課程將介紹Apache Spark 。學生將學習Spark如何適應Big Data生態系統,以及如何使用Spark進行數據分析。該課程涵蓋Spark shell,用於交互式數據分析,Spark內部,Spark API,Spark SQL ,Spark流,機器學習和graphX。

聽眾:

開發人員/數據分析師
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%)。
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
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。
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
該課程是數據科學家技能集(領域:數據和技術)的一部分。
14小時
概觀
R是用于統計計算,數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的管理人員和數據分析人員所使用。 R有各種各樣的數據挖掘軟件包。
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
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。
35小時
概觀
MLlib是Spark的機器學習(ML)庫。其目標是使實用的機器學習可擴展且簡單。它由常見的學習算法和實用程序組成,包括分類,回歸,聚類,協同過濾,降維,以及低級優化原語和更高級別的管道API。

它分為兩個包:

-

spark.mllib包含在RDD之上構建的原始API。

-

spark.ml提供了構建在DataFrame之上的更高級API,用於構建ML管道。

聽眾

本課程面向希望利用Apache Spark內置機器庫的工程師和開發人員
28小時
概觀
本課程面向從事數據挖掘和知識發現工作的工程師和決策者。

您將學習如何創建有效的圖表以及以一種吸引決策者並幫助他們理解隱藏信息的方式呈現和表示您的數據的方法。
21小時
概觀
Hadoop是最受歡迎的大數據處理框架。
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。
14小時
概觀
ZooKeeper是一種集中式服務,用於維護配置信息,命名,提供分佈式同步和提供組服務。

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