Lokale, von Ausbildern geführte Live-Big-Data-Schulungen beginnen mit einer Einführung in elementare Konzepte von Big Data und führen dann zu den Programmiersprachen und Methoden, die zur Durchführung der Datenanalyse verwendet werden. Tools und Infrastruktur zur Aktivierung von Big Data Storage, Distributed Processing und Skalierbarkeit werden in Demo-Übungssessions diskutiert, verglichen und implementiert. Big Data Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Fern-Live-Training" verfügbar. Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Schweiz oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Schweiz . Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt. NobleProg - Ihr lokaler Trainingsanbieter
Erfahrungsberichte
Bereich des Materials
Maciej Jonczyk
Course:From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Translated by
Systematisierung von Wissen im Bereich ML
Orange Polska
Course:From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Translated by
Ich habe wirklich von der Bereitschaft des Trainers profitiert, mehr zu teilen.
Balaram Chandra Paul
Course:A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Translated by
Ich habe von einigen neuen und interessanten Ideen profitiert. Treffen und interagieren mit anderen Teilnehmern.
TECTERRA
Course:IoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and Investors
Translated by
Es umfasste eine breite Palette von Informationen.
Continental AG / Abteilung: CF IT Finance
Course:A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Translated by
Ich habe generell von der Präsentation von Technologien profitiert.
Continental AG / Abteilung: CF IT Finance
Course:A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Translated by
Insgesamt war der Inhalt gut.
Sameer Rohadia
Course:A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
Translated by
Ich habe das Hardtop Eco System generell genossen.
Adnan Rafiq
Course:Big Data Business Intelligence for Govt. Agencies
Translated by
Michael der Trainer ist sehr sachkundig und geschickt in Bezug auf das Thema Big Data und R. Er ist sehr flexibel und passt das Training schnell an die Bedürfnisse der Kunden an. Er ist auch sehr in der Lage, technische und fachliche Probleme unterwegs zu lösen. Fantastisches und professionelles Training!
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Course:Programming with Big Data in R
Translated by
Ich habe die Einführung neuer Pakete sehr genossen.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Course:Programming with Big Data in R
Translated by
Der Lehrer, Herr Michael An, interagierte sehr gut mit dem Publikum, die Anweisung war klar. Der Tutor kann auch weitere Informationen hinzufügen, die auf den Anfragen der Schüler während des Trainings basieren.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Course:Programming with Big Data in R
Translated by
Das Thema und das Tempo waren perfekt.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Course:Programming with Big Data in R
Translated by
Das Beispiel und das Schulungsmaterial waren ausreichend und machten es leicht zu verstehen, was Sie tun.
Teboho Makenete
Course:Data Science for Big Data Analytics
Translated by
Richard's Trainingsstil hielt es interessant, die Beispiele aus der realen Welt halfen, die Konzepte nach Hause zu bringen.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Course:From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Translated by
Der Inhalt, wie ich es sehr interessant fand und denke, dass es mir in meinem letzten Jahr an der Universität helfen würde.
Krishan Mistry - NBrown Group
Course:From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Translated by
Die praktischen Übungen sind gut für uns, um die Fähigkeiten und Eigenschaften von Talent zu schätzen.
Iverson Associates Sdn Bhd
Course:Talend Open Studio for Data Integration
Translated by
Am meisten habe ich das praktische Training genossen.
Muraly Muniandy - Iverson Associates Sdn Bhd
Course:Talend Open Studio for Data Integration
Translated by
Ich mochte das Wissen und die Flexibilität des Trainers bei Diskussionen, die etwas vom Kurs abweichen.
Iverson Associates Sdn Bhd
Course:Talend Open Studio for Data Integration
Translated by
Ich mochte das große Wissen und die Erfahrung zum Thema.
Iverson Associates Sdn Bhd
Course:Talend Open Studio for Data Integration
Translated by
Gesamtheit
Szymon Bodak - Bridgestone Stargard Sp. z o.o.
Course:Talend Open Studio for Data Integration
Translated by
Big Data Kurspläne
| Code | Name | Dauer | Übersicht |
|---|---|---|---|
| smtwebint | Semantic Web Overview | 7 Stunden | Das Semantic Web ist eine kollaborative Bewegung, die vom World Wide Web Consortium (W3C) geleitet wird und gemeinsame Formate für Daten im World Wide Web fördert. Das Semantic Web bietet ein allgemeines Framework, das die gemeinsame Nutzung und Wiederverwendung von Daten über die Grenzen von Anwendungen, Unternehmen und Communities hinweg ermöglicht. |
| vespa | Vespa: Serving Large-Scale Data in Real-Time | 14 Stunden | Vespa eine Open-Source-Big-Data-Verarbeitung und Serving-Engine von Yahoo erstellt Es wird verwendet, um auf Benutzeranfragen zu reagieren, Empfehlungen zu geben und personalisierte Inhalte und Werbung in Echtzeit bereitzustellen Dieses instruktorierte Live-Training stellt die Herausforderungen dar, mit denen große Datenmengen bereitgestellt werden, und führt die Teilnehmer durch die Erstellung einer Anwendung, die Antworten auf Benutzeranforderungen über große Datensätze in Echtzeit berechnen kann Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie Vespa, um schnell Daten zu berechnen (speichern, suchen, sortieren, organisieren), während der Benutzer wartet Implementieren Sie Vespa in bestehende Anwendungen mit Feature-Suche, Empfehlungen und Personalisierung Integrieren und implementieren Sie Vespa mit bestehenden Big-Data-Systemen wie Hadoop und Storm Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| matlabpredanalytics | Matlab for Predictive Analytics | 21 Stunden | Predictive Analytics ist der Prozess der Verwendung von Datenanalysen, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen Dieser Prozess verwendet Daten zusammen mit Data-Mining-, Statistik- und maschinellen Lerntechniken, um ein Vorhersagemodell für die Vorhersage zukünftiger Ereignisse zu erstellen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Matlab nutzen können, um Vorhersagemodelle zu erstellen und sie auf große Beispieldatensätze anzuwenden, um zukünftige Ereignisse basierend auf den Daten vorherzusagen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen Sie Vorhersagemodelle, um Muster in historischen und transaktionalen Daten zu analysieren Verwenden Sie Predictive Modeling, um Risiken und Chancen zu identifizieren Erstellen Sie mathematische Modelle, die wichtige Trends erfassen Verwenden Sie Daten von Geräten und Geschäftssystemen, um Verschwendung zu reduzieren, Zeit zu sparen oder Kosten zu senken Publikum Entwickler Ingenieure Domain-Experten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| nifidev | Apache NiFi for Developers | 7 Stunden | Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) ist eine Echtzeit-integrierte Datenlogistik und eine einfache Ereignisverarbeitungsplattform, die das Verschieben, Verfolgen und Automatisieren von Daten zwischen Systemen ermöglicht Es ist mit Flow-basierten Programmierung geschrieben und bietet eine webbasierte Benutzeroberfläche, um Datenflüsse in Echtzeit zu verwalten In diesem instruierten Live-Training erlernen die Teilnehmer die Grundlagen der flowbasierten Programmierung, während sie eine Reihe von Demo-Erweiterungen, Komponenten und Prozessoren mit Apache NiFi entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Architektur- und Datenflusskonzepte von NiFi Entwickeln Sie Erweiterungen mit NiFi und Drittanbieter-APIs Entwickeln Sie Ihren eigenen Apache Nifi-Prozessor Erfassen und Verarbeiten von Echtzeitdaten aus unterschiedlichen und ungewöhnlichen Dateiformaten und Datenquellen Publikum Entwickler Dateningenieure Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| nifi | Apache NiFi for Administrators | 21 Stunden | Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) ist eine Echtzeit-integrierte Datenlogistik und eine einfache Ereignisverarbeitungsplattform, die das Verschieben, Verfolgen und Automatisieren von Daten zwischen Systemen ermöglicht Es ist mit Flow-basierten Programmierung geschrieben und bietet eine webbasierte Benutzeroberfläche, um Datenflüsse in Echtzeit zu verwalten In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie Apache NiFi in einer Live-Laborumgebung bereitgestellt und verwaltet wird Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie Apachi NiFi Quelle, Transformation und Verwaltung von Daten aus verschiedenen verteilten Datenquellen, einschließlich Datenbanken und Big Data Seen Datenflüsse automatisieren Aktiviere Streaming-Analysen Wenden Sie verschiedene Ansätze für die Datenaufnahme an Transformieren Sie Big Data und Business Insights Publikum Systemadministratoren Dateningenieure Entwickler DevOps Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| solrcloud | SolrCloud | 14 Stunden | Apache SolrCloud ist eine verteilte Datenverarbeitungs-Engine, die die Suche und Indizierung von Dateien in einem verteilten Netzwerk erleichtert In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie eine SolrCloud-Instanz auf Amazon AWS eingerichtet wird Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Funktionen von SolCloud und wie diese mit denen herkömmlicher Master Slaves verglichen werden Konfigurieren Sie einen zentralisierten SolCloud-Cluster Automatisiere Prozesse wie die Kommunikation mit Shards, das Hinzufügen von Dokumenten zu den Shards usw Verwenden Sie Zookeeper in Verbindung mit SolrCloud, um Prozesse weiter zu automatisieren Verwenden Sie die Schnittstelle, um Fehlerberichte zu verwalten Lastenausgleich einer SolrCloud-Installation Konfigurieren Sie SolrCloud für kontinuierliche Verarbeitung und Failover Publikum Solr Entwickler Projektmanager Systemadministratoren Suche nach Analysten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| datavault | Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse | 28 Stunden | Die Datentresormodellierung ist eine Datenbankmodellierungstechnik, die eine langfristige historische Speicherung von Daten aus mehreren Quellen ermöglicht Ein Datentresor speichert eine einzelne Version der Fakten oder "alle Daten die ganze Zeit" Sein flexibles, skalierbares, konsistentes und anpassungsfähiges Design umfasst die besten Aspekte der 3 Normalform (3NF) und des Sternschemas In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie ein Data Vault erstellt wird Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Architektur- und Designkonzepte von Data Vault 20 und die Interaktion mit Big Data, NoSQL und AI Verwenden Sie Data-Vaulting-Techniken, um die Überwachung, Verfolgung und Inspektion historischer Daten in einem Data Warehouse zu ermöglichen Entwickeln Sie einen konsistenten und wiederholbaren ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) Erstellen und implementieren Sie hoch skalierbare und wiederholbare Warehouses Publikum Datenmodellierer Spezialist für Data Warehousing Business Intelligence-Spezialisten Dateningenieure Datenbankadministratoren Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| datameer | Datameer for Data Analysts | 14 Stunden | Datameer ist eine Business Intelligence- und Analyseplattform, die auf Hadoop basiert Enduser können große, strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten auf einfache Weise abrufen, untersuchen und korrelieren In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Datameer die steile Lernkurve von Hadoop überwinden können, während sie die Einrichtung und Analyse einer Reihe großer Datenquellen durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen, kuratieren und interaktiv einen Unternehmensdatensee erkunden Greifen Sie auf Business-Intelligence-Data-Warehouses, Transaktionsdatenbanken und andere Analyseläden zu Verwenden Sie eine Tabellenbenutzeroberfläche, um End-to-End-Datenverarbeitungspipelines zu entwerfen Greifen Sie auf vorgefertigte Funktionen zu, um komplexe Datenbeziehungen zu untersuchen Verwenden Sie DragandDrop-Assistenten, um Daten zu visualisieren und Dashboards zu erstellen Verwenden Sie Tabellen, Diagramme, Grafiken und Karten, um Abfrageergebnisse zu analysieren Publikum Datenanalytiker Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| tigon | Tigon: Real-time Streaming for the Real World | 14 Stunden | Tigon ist ein Open-Source-, Echtzeit-, Low-Latency-, High-Throughput-, natives YARN-, Stream-Processing-Framework, das auf HDFS und HBase für Persistenz sitzt Tigon-Anwendungen adressieren Anwendungsfälle wie Erkennung und Analyse von Netzwerkangriffen, Social-Media-Marktanalysen, Standortanalysen und Echtzeitempfehlungen für Benutzer In diesem instruierten Live-Training wird der Ansatz von Tigon zur Mischung von Echtzeit- und Batchverarbeitung vorgestellt, während die Teilnehmer durch die Erstellung einer Beispielanwendung geführt werden Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen Sie leistungsfähige Stream-Processing-Anwendungen für die Verarbeitung großer Datenmengen Verarbeiten Sie Stream-Quellen wie Twitter- und Webserver-Logs Verwenden Sie Tigon zum schnellen Verbinden, Filtern und Aggregieren von Streams Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| ApacheIgnite | Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing | 14 Stunden | 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 |
| apex | Apache Apex: Processing Big Data-in-Motion | 21 Stunden | Apache Apex ist eine YARNnative-Plattform, die Stream- und Batch-Verarbeitung vereint Es verarbeitet große Datenbewegungen in einer Weise, die skalierbar, performant, fehlertolerant, zustandsorientiert, sicher, verteilt und einfach zu bedienen ist Dieses integrierte Live-Training stellt Apache Apex's vereinheitlichte Stream-Processing-Architektur vor und führt die Teilnehmer durch die Erstellung einer verteilten Anwendung mit Apex auf Hadoop Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verständnis von Datenverarbeitungs-Pipeline-Konzepten wie Konnektoren für Quellen und Senken, gemeinsame Datentransformationen usw Erstellen, skalieren und optimieren Sie eine Apex-Anwendung Verarbeiten Sie Echtzeitdatenströme zuverlässig und mit minimaler Latenz Verwenden Sie Apex Core und die Apex Malhar-Bibliothek, um eine schnelle Anwendungsentwicklung zu ermöglichen Verwenden Sie die Apex-API, um vorhandenen Java-Code zu schreiben und wiederzuverwenden Integrieren Sie Apex als Verarbeitungsmodul in andere Anwendungen Optimieren, testen und skalieren Sie Apex-Anwendungen Publikum Entwickler Unternehmensarchitekten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| BDATR | Big Data Analytics for Telecom Regulators | 16 Stunden | Um die Compliance der Regulierungsbehörden zu erfüllen, können CSPs (Communication Service Provider) auf Big zugreifen Data Analytics, die ihnen nicht nur dabei helfen, Compliance zu erfüllen, sondern auch im Rahmen derselben Projekt können sie die Kundenzufriedenheit erhöhen und somit die Abwanderung reduzieren In der Tat seit Compliance bezieht sich auf Servicequalität, die an einen Vertrag geknüpft ist, jegliche Initiative zur Erfüllung des Vertrags Compliance, wird den "Wettbewerbsvorteil" der CSPs verbessern Daher ist es wichtig, dass Die Aufsichtsbehörden sollten in der Lage sein, eine Reihe von Big-Data-Analysepraktiken für CSPs zu beraten / zu leiten von gegenseitigem Nutzen zwischen den Regulierungsbehörden und CSPs sein 2 Tage natürlich: 8 Module, jeweils 2 Stunden = 16 Stunden . |
| alluxio | Alluxio: Unifying Disparate Storage Systems | 7 Stunden | Alexio ist ein virtuelles virtuelles verteiltes Speichersystem, das verteilte Speichersysteme vereint und Anwendungen mit Daten mit Speichergeschwindigkeit interagieren lässt Es wird von Unternehmen wie Intel, Baidu und Alibaba verwendet In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Alexio verschiedene Berechnungs-Frameworks mit Speichersystemen überbrücken und Multipetabyte-Daten effizient verwalten können, während sie mit Alluxio eine Anwendung erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Entwickeln Sie eine Anwendung mit Alluxio Verbinden Sie Big-Data-Systeme und -Anwendungen unter Beibehaltung eines Namespace Effiziente Extraktion von Werten aus Big Data in jedem Speicherformat Verbessern Sie die Arbeitslastleistung Bereitstellen und Verwalten von Alluxio Standalone oder Clustered Publikum Datenwissenschaftler Entwickler Systemadministrator Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| flink | Flink for Scalable Stream and Batch Data Processing | 28 Stunden | Apache Flink ist ein Open Source-Framework für skalierbare Stream- und Batch-Datenverarbeitung In diesem instruierten Live-Training werden die Prinzipien und Vorgehensweisen für die verteilte Datenverarbeitung im Stream und Batch vorgestellt und die Teilnehmer durch die Erstellung einer Echtzeit-Daten-Streaming-Anwendung geführt Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Richten Sie eine Umgebung für die Entwicklung von Datenanalyseanwendungen ein Paketieren, Ausführen und Überwachen von flinkbasierten, fehlertoleranten Daten-Streaming-Anwendungen Verwalten Sie verschiedene Workloads Führen Sie erweiterte Analysen mit Flink ML durch Richten Sie einen multinode Flink-Cluster ein Messen und optimieren Sie die Leistung Integrieren Sie Flink in verschiedene Big Data Systeme Vergleichen Sie Flink-Funktionen mit denen anderer Big Data-Frameworks Publikum Entwickler Architekten Dateningenieure Analytics-Profis Technische Manager Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| samza | Samza for Stream Processing | 14 Stunden | Apache Samza ist ein OpenSource-Echtzeit-asynchrones Berechnungs-Framework für die Stream-Verarbeitung Es verwendet Apache Kafka für Messaging und Apache Hadoop YARN für Fehlertoleranz, Prozessorisolierung, Sicherheit und Ressourcenverwaltung Dieses instruierte Live-Training stellt die Prinzipien vor, die hinter Messaging-Systemen und verteilter Stream-Verarbeitung stehen, während die Teilnehmer durch die Erstellung eines Samzabased-Beispielprojekts und der Jobausführung geführt werden Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie Samza, um den Code zu vereinfachen, der zum Erstellen und Verwenden von Nachrichten benötigt wird Entkoppeln Sie die Handhabung von Nachrichten aus einer Anwendung Verwenden Sie Samza, um die asynchrone Echtzeitberechnung zu implementieren Verwenden Sie die Stream-Verarbeitung, um eine höhere Abstraktionsebene als Messaging-Systeme bereitzustellen Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| zeppelin | Zeppelin for Interactive Data Analytics | 14 Stunden | Apache Zeppelin ist ein webbasiertes Notebook zum Erfassen, Erkunden, Visualisieren und Teilen von Hadoop- und Spark-basierten Daten Dieses instruierte Live-Training stellt die Konzepte hinter der interaktiven Datenanalyse vor und führt die Teilnehmer durch die Bereitstellung und Nutzung von Zeppelin in einer Singleuser- oder Multiuser-Umgebung Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie Zeppelin Entwickeln, organisieren, ausführen und teilen Sie Daten in einer browserbasierten Oberfläche Visualisieren Sie Ergebnisse, ohne auf die Befehlszeilen- oder Clusterdetails Bezug zu nehmen Führen Sie lange Workflows aus und arbeiten Sie mit ihnen zusammen Arbeiten Sie mit einer Reihe von Sprach- / Datenverarbeitungsbackbacks für Plugins wie Scala (mit Apache Spark), Python (mit Apache Spark), Spark SQL, JDBC, Markdown und Shell Integrieren Sie Zeppelin mit Spark, Flink und Map Reduce Sichere Multiuser-Instanzen von Zeppelin mit Apache Shiro Publikum Dateningenieure Datenanalytiker Datenwissenschaftler Softwareentwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| magellan | Magellan: Geospatial Analytics on Spark | 14 Stunden | Magellan ist eine OpenSource-Engine für die verteilte Ausführung von geospatialen Analysen auf Big Data Es wurde auf Apache Spark implementiert und erweitert Spark SQL und bietet eine relationale Abstraktion für Geospatial Analytics Dieses instruierte Live-Training stellt die Konzepte und Ansätze für die Implementierung von Geospacial-Analysen vor und führt die Teilnehmer durch die Erstellung einer Anwendung zur Vorhersageanalyse mithilfe von Magellan on Spark Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Effizientes Abfragen, Analysieren und Verknüpfen von Geodatensätzen im Maßstab Implementieren Sie Geodaten in Business Intelligence- und Predictive Analytics-Anwendungen Verwenden Sie räumlichen Kontext, um die Funktionen von mobilen Geräten, Sensoren, Protokollen und Wearables zu erweitern Publikum Anwendungsentwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| hdp | Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators | 21 Stunden | Die Hortonworks Data Platform ist eine Open-Source Apache Hadoop-Support-Plattform, die eine stabile Grundlage für die Entwicklung von Big Data-Lösungen für das Apache Hadoop-Ökosystem bietet Dieses instruierte Live-Training stellt Hortonworks vor und führt die Teilnehmer durch den Einsatz der Spark + Hadoop-Lösung Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie Hortonworks, um Hadoop in großem Umfang zuverlässig auszuführen Vereinheitlichen Sie die Sicherheits-, Governance- und Betriebsfunktionen von Hadoop mit Sparks agilen analytischen Workflows Verwenden Sie Hortonworks, um jede Komponente in einem Spark-Projekt zu untersuchen, zu validieren, zu zertifizieren und zu unterstützen Verarbeiten Sie verschiedene Arten von Daten, einschließlich strukturiert, unstrukturiert, Inmotion und atrest Publikum Hadoop-Administratoren Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| PentahoDI | Pentaho Data Integration Fundamentals | 21 Stunden | Pentaho Data Integration ist ein Open Source-Datenintegrationstool zur Definition von Jobs und Datentransformationen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie die leistungsstarken ETL-Funktionen und die umfangreiche GUI von Pentaho Data Integration nutzen können, um den gesamten Lebenszyklus von Big Data zu verwalten und den Wert von Daten für das Unternehmen zu maximieren Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen, zeigen Sie eine Vorschau an und führen Sie grundlegende Datenumwandlungen mit Schritten und Hops aus Konfigurieren und sichern Sie das Pentaho Enterprise Repository Nutzen Sie unterschiedliche Datenquellen und generieren Sie eine einheitliche Version der Wahrheit in einem analytikbereiten Format Bereitstellung von Ergebnissen für Drittanwendungen zur weiteren Verarbeitung Publikum Daten Analyst ETL-Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| TalendDI | Talend Open Studio for Data Integration | 28 Stunden | Talend Open Studio für Datenintegration ist ein Open Source-Datenintegrationsprodukt, das zum Kombinieren, Konvertieren und Aktualisieren von Daten an verschiedenen Standorten in einem Unternehmen verwendet wird In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit dem Talend ETL-Tool Datentransformation, Datenextraktion und Konnektivität mit Hadoop, Hive und Pig durchführen können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein Erläutern Sie die Konzepte hinter ETL (Extract, Transform, Load) und Propagation Definieren Sie ETL-Methoden und ETL-Tools für die Verbindung mit Hadoop Sammeln, erfassen, verdauen, konsumieren, transformieren und gestalten Sie Big Data effizient gemäß den Geschäftsanforderungen Hochladen und Extrahieren großer Datensätze aus Hadoop-Datenbanken (optional), Hive-Datenbanken (optional) und NoSQL-Datenbanken Publikum Business Intelligence-Experten Projektmanager Datenbankprofis SQL-Entwickler ETL Entwickler Lösungsarchitekten Datenarchitekten Data-Warehousing-Profis Systemadministratoren und Integratoren Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren . |
| graphcomputing | Introduction to Graph Computing | 28 Stunden | Eine große Anzahl von realen Problemen kann anhand von Graphen beschrieben werden Zum Beispiel das Web-Diagramm, das Diagramm des sozialen Netzwerks, das Diagramm des Zugnetzwerks und das Sprachen-Diagramm Diese Graphen neigen dazu, extrem groß zu sein; ihre Verarbeitung erfordert einen speziellen Satz von Werkzeugen und Prozessen Diese Werkzeuge und Prozesse können als Graph Computing (auch Graph Analytics genannt) bezeichnet werden In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die Technologieangebote und Implementierungsansätze für die Verarbeitung von Grafikdaten kennen Ziel ist es, Realworld-Objekte, ihre Eigenschaften und Beziehungen zu identifizieren, diese Beziehungen zu modellieren und als Daten zu verarbeiten Wir beginnen mit einem breiten Überblick und konzentrieren uns auf bestimmte Tools, während wir eine Reihe von Fallstudien, praktischen Übungen und Live-Implementierungen durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen, wie Diagrammdaten beibehalten und durchlaufen werden Wählen Sie das beste Framework für eine bestimmte Aufgabe aus (von Diagrammdatenbanken bis hin zu Frameworks für die Stapelverarbeitung) Implementieren Sie Hadoop, Spark, GraphX und Pregel, um Graph-Computing parallel auf vielen Maschinen auszuführen Betrachten Sie reale Datenprobleme in Form von Graphen, Prozessen und Traversalen Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| bigdatabicriminal | Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis | 35 Stunden | Fortschritte bei den Technologien und die zunehmende Menge an Informationen verändern die Art und Weise, in der die Strafverfolgung durchgeführt wird Die Herausforderungen, die Big Data mit sich bringt, sind fast so gewaltig wie die Versprechen von Big Data Die effiziente Speicherung von Daten ist eine dieser Herausforderungen es effektiv zu analysieren ist ein anderes In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die Denkweise kennen, mit der sie Big Data-Technologien angehen, ihre Auswirkungen auf bestehende Prozesse und Richtlinien bewerten und diese Technologien zum Zweck der Identifizierung krimineller Aktivitäten und zur Verhinderung von Kriminalität einsetzen können Fallstudien von Strafverfolgungsbehörden auf der ganzen Welt werden untersucht, um Einblicke in ihre Adoptionsansätze, Herausforderungen und Ergebnisse zu erhalten Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Kombinieren Sie Big-Data-Technologie mit traditionellen Datenerfassungs-Prozessen, um während einer Untersuchung eine Geschichte zusammenzustellen Implementieren Sie industrielle Big-Data-Speicher- und Verarbeitungslösungen für die Datenanalyse Vorbereitung eines Vorschlags für die Einführung der am besten geeigneten Instrumente und Verfahren zur Ermöglichung eines datengestützten Ansatzes bei strafrechtlichen Ermittlungen Publikum Strafverfolgungsspezialisten mit technischem Hintergrund Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| ambari | Apache Ambari: Efficiently Manage Hadoop Clusters | 21 Stunden | Apache Ambari ist eine Open-Source-Managementplattform für die Bereitstellung, Verwaltung, Überwachung und Sicherung von Apache Hadoop-Clustern In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die von Ambari zur Verfügung gestellten Management-Tools und -Praktiken kennen, um Hadoop-Cluster erfolgreich zu verwalten Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Richten Sie einen Live-Big-Data-Cluster mit Ambari ein Wenden Sie die erweiterten Funktionen und Funktionen von Ambari auf verschiedene Anwendungsfälle an Fügen Sie Knoten nach Bedarf nahtlos hinzu und entfernen Sie sie Verbessern Sie die Leistung eines Hadoop-Clusters durch Optimieren und Optimieren Publikum DevOps Systemadministratoren DBAs Hadoop-Testprofis Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
| bigdataM | Big Data and its Management Process | 14 Stunden | Ziel : Dieser Kurs zielt darauf ab, den Teilnehmern zu vermitteln, warum Big Data unser Leben verändert und die Art und Weise verändert, wie Unternehmen uns als Verbraucher sehen In der Tat finden Nutzer von Big Data in Unternehmen, dass Big Data eine Fülle von Informationen und Erkenntnissen freisetzt, die zu höheren Gewinnen, geringeren Kosten und weniger Risiken führen Der Nachteil war jedoch manchmal Frustration, wenn man zu viel Wert auf einzelne Technologien legte und sich nicht ausreichend auf die Säulen des Big-Data-Managements konzentrierte Die Teilnehmer lernen in diesem Kurs, wie sie die Big Data mithilfe ihrer drei Säulen Datenintegration, Data Governance und Datensicherheit verwalten müssen, um Big Data in echten Geschäftswert zu verwandeln Verschiedene Übungen, die anhand einer Fallstudie zum Kundenmanagement durchgeführt wurden, helfen den Teilnehmern, die zugrunde liegenden Prozesse besser zu verstehen . |
| bigdataanahealth | Big Data Analytics in Health | 21 Stunden | Big Data Analytics umfasst den Prozess der Untersuchung großer Mengen verschiedener Datensätze, um Korrelationen, verborgene Muster und andere nützliche Erkenntnisse aufzudecken Die Gesundheitsindustrie verfügt über enorme Mengen komplexer heterogener medizinischer und klinischer Daten Die Anwendung von Big-Data-Analysen auf Gesundheitsdaten bietet ein enormes Potenzial für die Gewinnung von Erkenntnissen zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung Die Ungeheuerlichkeit dieser Datensätze stellt jedoch große Herausforderungen bei Analysen und praktischen Anwendungen in einem klinischen Umfeld dar In diesem instruierten Live-Training (remote) lernen die Teilnehmer, wie sie Big-Data-Analysen in der Gesundheit durchführen, während sie eine Reihe von Hands-on-Liveslab-Übungen durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie Big-Data-Analysetools wie Hadoop MapReduce und Spark Verstehen Sie die Eigenschaften von medizinischen Daten Wenden Sie Big-Data-Techniken an, um mit medizinischen Daten umzugehen Studieren Sie Big-Data-Systeme und -Algorithmen im Kontext von Gesundheitsanwendungen Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren . |
| sqoop | Moving Data from MySQL to Hadoop with Sqoop | 14 Stunden | Sqoop ist ein Open-Source-Software-Tool zum Übertragen von Daten zwischen Hadoop und relationalen Datenbanken oder Mainframes Es kann verwendet werden, um Daten von einem relationalen Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) wie MySQL oder Oracle oder einem Mainframe in das Hadoop Distributed File System (HDFS) zu importieren Danach können die Daten in Hadoop MapReduce umgewandelt und dann wieder in ein RDBMS exportiert werden In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Sqoop Daten aus einer traditionellen relationalen Datenbank in Hadoop-Speicher wie HDFS oder Hive und umgekehrt importieren können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie Sqoop Importieren Sie Daten von MySQL nach HDFS und Hive Importieren Sie Daten aus HDFS und Hive in MySQL Publikum Systemadministratoren Dateningenieure Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren . |
| beam | Unified Batch and Stream Processing with Apache Beam | 14 Stunden | Apache Beam ist ein Open-Source-Programm zur einheitlichen Definition und Ausführung von parallelen Datenverarbeitungspipelines Seine Stärke liegt in der Fähigkeit, sowohl Batch- als auch Streaming-Pipelines auszuführen, wobei die Ausführung durch eines der von Beam unterstützten verteilten Verarbeitungs-Backends ausgeführt wird: Apache Apex, Apache Fink, Apache Spark und Google Cloud Dataflow Apache Beam ist nützlich für ETL-Aufgaben (Extrahieren, Transformieren und Laden), z B zum Verschieben von Daten zwischen verschiedenen Speichermedien und Datenquellen, zum Umwandeln von Daten in ein wünschenswertes Format und zum Laden von Daten in ein neues System In diesem instruierten Live-Training (vor Ort oder remote) lernen die Teilnehmer, wie sie die Apache Beam SDKs in einer Java- oder Python-Anwendung implementieren, die eine Datenverarbeitungspipeline zum Zerlegen eines großen Datensatzes in kleinere Blöcke für die unabhängige, parallele Verarbeitung definiert Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie Apache Beam Verwenden Sie ein einzelnes Programmiermodell, um sowohl die Batch- als auch die Stream-Verarbeitung auszuführen, indem Sie ihre Java- oder Python-Anwendung verwenden Führen Sie Pipelines über mehrere Umgebungen hinweg aus Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Dieser Kurs wird in Zukunft Scala zur Verfügung stehen Bitte kontaktieren Sie uns, um zu vereinbaren . |
| pentaho | Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) | 28 Stunden | Pentaho Open Source Die BI Suite Edition (CE) ist ein Business-Intelligence-Paket, das Datenintegration, Berichterstellung, Dashboards und Ladefunktionen bietet In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie die Funktionen der Open Source BI Suite Community Edition (CE) von Pentaho maximieren können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und Konfigurieren von Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) Verstehen Sie die Grundlagen der Pentaho CE-Tools und ihrer Funktionen Erstellen Sie Berichte mit Pentaho CE Integrieren Sie Daten von Drittanbietern in Pentaho CE Arbeiten Sie mit Big Data und Analytics in Pentaho CE Publikum Programmierer BI-Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren . |
| amazonredshift | Amazon Redshift | 21 Stunden | Amazon Redshift ist ein Cloud-basierter Data Warehouse-Service für Petabytescale in AWS In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Amazon Redshift kennen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie Amazon Redshift Laden, Konfigurieren, Bereitstellen, Abfragen und Visualisieren von Daten mit Amazon Redshift Publikum Entwickler IT-Fachleute Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren . |
| introtostreamprocessing | A Practical Introduction to Stream Processing | 21 Stunden | Die Stream-Verarbeitung bezieht sich auf die Echtzeitverarbeitung von "Daten in Bewegung", dh auf Berechnungen von Daten während des Empfangs Diese Daten werden als kontinuierliche Datenströme aus Datenquellen wie Sensorereignisse, Website-Benutzeraktivitäten, Finanzgeschäfte, Kreditkarten-Swipes, Klick-Streams usw gelesen Stream-Processing-Frameworks können große Mengen eingehender Daten lesen und liefern nahezu unmittelbar wertvolle Informationen In diesem instruierten Live-Training (vor Ort oder Remote) lernen die Teilnehmer, wie sie verschiedene Stream-Processing-Frameworks mit bestehenden Big-Data-Storage-Systemen und zugehörigen Software-Anwendungen und Microservices einrichten und integrieren können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie verschiedene Stream Processing-Frameworks, z B Spark Streaming und Kafka Streaming Verstehen und wählen Sie das am besten geeignete Framework für den Job aus Prozess von Daten kontinuierlich, gleichzeitig und in einer Aufzeichnung durch Aufzeichnungsmodus Integration von Stream-Processing-Lösungen in bestehende Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes usw Integration der am besten geeigneten Stream-Processing-Bibliothek in Unternehmensanwendungen und Microservices Publikum Entwickler Software-Architekten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Anmerkungen Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren . |
Zukünftige Big Data Kurse
| Course | Schulungsdatum | Kurspreis (Fernkurs / Schulungsraum) |
|---|---|---|
| Hadoop Administration - Zürich | Mo, 2018-12-03 09:30 | 4500EUR / 5150EUR |
| Hadoop Administration - Basel | Di, 2019-01-01 09:30 | 4500EUR / 5150EUR |
| Hadoop Administration - Bern | Mi, 2019-01-02 09:30 | 4500EUR / 5150EUR |
| Hadoop Administration - Zürich | Di, 2019-01-29 09:30 | 4500EUR / 5150EUR |
| Hadoop Administration - Basel | Di, 2019-02-26 09:30 | 4500EUR / 5150EUR |
Other countries
Consulting
Big Data Schulung, Big Data boot camp, Big Data Abendkurse, Big Data Wochenendkurse, Big Data Kurs, Big Data Training, Big Data Seminar, Big Data Seminare, Big Data Privatkurs, Big Data Coaching, Big Data Lehrer
Sonderangebote
| Course | Ort | Schulungsdatum | Kurspreis (Fernkurs / Schulungsraum) |
|---|---|---|---|
| System Engineering using SysML and UML 2 | Frankfurt am Main | Mo, 2018-11-19 09:30 | 5198EUR / 5998EUR |
| Managing Configuration with Ansible | Frankfurt am Main | Mi, 2018-11-21 09:30 | 4455EUR / 5255EUR |
| Git for Users | Bern | Do, 2018-11-22 09:30 | 1350EUR / 1700EUR |
| IoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and Investors | Graz | Mo, 2018-12-03 09:30 | N/A / 5375EUR |
| Python Programming for Finance | Berlin | Mo, 2018-12-03 09:30 | 7875EUR / 9075EUR |
| Hadoop Administration | Linz | Di, 2018-12-04 09:30 | 4050EUR / 4700EUR |
| OCEB2 OMG Certified Expert in BPM - Fundamental Exam Preparation | Erfurt | Mi, 2018-12-19 09:30 | 6300EUR / 7300EUR |
| Advanced R | Salzburg | Do, 2019-01-31 09:30 | 1575EUR / 1925EUR |
| IoT: Build an IoT Application with ThingWorx | Bern | Mi, 2019-03-06 09:30 | 2700EUR / 3200EUR |
| Ripple for Financial Managers | Leipzig | Fr, 2019-03-15 09:30 | 1350EUR / 1750EUR |
| Financial Trading with R | Bern | Mi, 2019-04-24 09:30 | 4725EUR / 5375EUR |
| Matlab for Prescriptive Analytics | Graz | Do, 2019-04-25 09:30 | 3150EUR / 3650EUR |
| Comprehensive BPMN 2 - From Analysis to Execution | Bern | Mo, 2019-04-29 09:30 | 7875EUR / 8825EUR |
| NLP: Natural Language Processing with R | Bern | Mo, 2019-05-20 09:30 | 4725EUR / 5375EUR |
EINIGE UNSERER KUNDEN
.jpg "abu dhabi company for onshore oil operations (adco)")
.png "procter & gamble (p&g)")
is growing fast!
We are looking to expand our presence in Switzerland!
As a Business Development Manager you will:
- expand business in Switzerland
- recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
- recruit local trainers and consultants
We offer:
- Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
- high-tech automation
- continuously upgraded course catalogue and content
- good fun in international team
If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.
Apply now!