Data Virtualization with Denodo Platform Schulung

To meet compliance of the regulators, CSPs (Communication service providers) can tap into Big Data Analytics which not only help them to meet compliance but within the scope of same project they can increase customer satisfaction and thus reduce the churn. In fact since compliance is related to Quality of service tied to a contract, any initiative towards meeting the compliance, will improve the “competitive edge” of the CSPs. Therefore, it is important that Regulators should be able to advise/guide a set of Big Data analytic practice for CSPs that will be of mutual benefit between the regulators and CSPs.

The course consists of 8 modules (4 on day 1, and 4 on day 2)

Der technologische Fortschritt und die zunehmende Menge an Informationen verändern die Art und Weise, wie Geschäfte in vielen Branchen, einschließlich der Verwaltung, abgewickelt werden. Go Die Datengenerierung und die digitale Archivierung in den Behörden nehmen aufgrund der rasanten Zunahme von mobilen Geräten und Anwendungen, intelligenten Sensoren und Geräten, Cloud-Computing-Lösungen und Bürgerportalen immer mehr zu. In dem Maße, in dem digitale Informationen zunehmen und komplexer werden, werden auch Informationsmanagement, -verarbeitung, -speicherung, -sicherheit und -disposition immer komplexer. Neue Erfassungs-, Such-, Ermittlungs- und Analysetools helfen Organisationen, Erkenntnisse aus ihren unstrukturierten Daten zu gewinnen. Der Behördenmarkt befindet sich an einem Wendepunkt, da er erkannt hat, dass Informationen ein strategisches Gut sind und die Behörden sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten schützen, nutzen und analysieren müssen, um die Anforderungen der Mission besser erfüllen zu können. In ihrem Bestreben, datengesteuerte Organisationen zu entwickeln, um ihre Aufgaben erfolgreich zu erfüllen, legen Behördenleiter die Grundlage für die Korrelation von Abhängigkeiten zwischen Ereignissen, Menschen, Prozessen und Informationen.

Hochwertige Lösungen für Behörden werden aus einer Kombination der innovativsten Technologien entstehen:

• Mobile Geräte und Anwendungen
• Cloud-Dienste
• Soziale Unternehmenstechnologien und Netzwerke
• Big Data und Analytik

IDC prognostiziert, dass die IT-Branche bis 2020 ein Volumen von 5 Billionen Dollar erreichen wird, etwa 1,7 Billionen Dollar mehr als heute, und dass 80 % des Wachstums der Branche von diesen Technologien der dritten Plattform angetrieben werden. Langfristig werden diese Technologien die Schlüsselinstrumente für den Umgang mit der Komplexität der zunehmenden digitalen Informationen sein. Big Data ist eine der intelligenten Industrielösungen und ermöglicht es den Behörden, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie Maßnahmen auf der Grundlage von Mustern ergreifen, die sich aus der Analyse großer Datenmengen ergeben - zusammenhängende und nicht zusammenhängende, strukturierte und unstrukturierte.

Um dies zu erreichen, bedarf es jedoch weit mehr als nur der Anhäufung riesiger Datenmengen: "Um diese Big DataDatenmengen sinnvoll zu nutzen, bedarf es modernster Werkzeuge und Technologien, die nützliches Wissen aus riesigen und vielfältigen Informationsströmen analysieren und extrahieren können", schrieben Tom Kalil und Fen Zhao vom Büro für Wissenschafts- und Technologiepolitik des Weißen Hauses in einem Beitrag auf dem OSTP-Blog.

Das Weiße Haus hat 2012 mit der Nationalen Big Data Forschungs- und Entwicklungsinitiative einen ersten Schritt getan, um den Behörden bei der Suche nach diesen Technologien zu helfen. Die Initiative umfasste mehr als 200 Millionen Dollar, um das Beste aus der explosionsartigen Zunahme von Big Data und den für ihre Analyse erforderlichen Werkzeugen zu machen.

Die Herausforderungen, die die Big Data mit sich bringt, sind fast so beängstigend wie ihre vielversprechenden Möglichkeiten. Die effiziente Speicherung von Daten ist eine dieser Herausforderungen. Wie immer sind die Budgets knapp bemessen, so dass die Behörden den Preis pro Megabyte für die Speicherung minimieren und die Daten leicht zugänglich halten müssen, damit die Benutzer sie zum gewünschten Zeitpunkt und in der gewünschten Form abrufen können. Die Sicherung großer Datenmengen stellt eine zusätzliche Herausforderung dar.

Die effektive Analyse der Daten ist eine weitere große Herausforderung. Viele Agenturen setzen kommerzielle Tools ein, die es ihnen ermöglichen, die Datenberge zu durchforsten und Trends zu erkennen, die ihnen helfen können, effizienter zu arbeiten. (Eine kürzlich von MeriTalk durchgeführte Studie ergab, dass IT-Führungskräfte auf Bundesebene der Meinung sind, dass Big Data den Behörden helfen könnte, mehr als 500 Milliarden Dollar einzusparen und gleichzeitig ihre Aufgaben zu erfüllen).

Speziell entwickelte Big Data-Tools ermöglichen es den Behörden auch, ihre Daten zu analysieren. So hat beispielsweise die Computational Data Analytics Group des Oak Ridge National Laboratory ihr Datenanalysesystem Piranha anderen Behörden zur Verfügung gestellt. Das System hat medizinischen Forschern geholfen, eine Verbindung zu finden, die Ärzte vor Aortenaneurysmen warnen kann, bevor diese auftreten. Es wird auch für alltäglichere Aufgaben eingesetzt, z. B. für die Sichtung von Lebensläufen, um Bewerber mit Personalchefs in Kontakt zu bringen.

Tag 1 - bietet einen allgemeinen Überblick über wichtige Big Data Themenbereiche. Das Modul ist in eine Reihe von Abschnitten unterteilt, von denen jeder von einer praktischen Übung begleitet wird.

Tag 2 - Erkundung einer Reihe von Themen, die Analyseverfahren und Tools für Big Data Umgebungen betreffen. Es geht nicht auf Implementierungs- oder Programmierdetails ein, sondern konzentriert sich auf konzeptionelle Aspekte, die es den Teilnehmern ermöglichen, ein umfassendes Verständnis der allgemeinen Analysefunktionen und -merkmale von Big Data Lösungen zu entwickeln.

Tag 3 - bietet einen Überblick über die grundlegenden und wesentlichen Themenbereiche der Architektur der Big Data Lösungsplattform. Es behandelt Big Data Mechanismen, die für die Entwicklung einer Big Data Lösungsplattform erforderlich sind, und Architekturoptionen für den Aufbau einer Datenverarbeitungsplattform. Es werden auch allgemeine Szenarien vorgestellt, um ein grundlegendes Verständnis für die allgemeine Verwendung einer Big Data Lösungsplattform zu vermitteln.

Tag 4 - baut auf Tag 3 auf und befasst sich mit fortgeschrittenen Themen zur Architektur der Big Data Lösungsplattform. Insbesondere werden verschiedene Architekturebenen, aus denen sich die Big Data Lösungsplattform zusammensetzt, vorgestellt und erörtert, darunter Datenquellen, Dateneingang, Datenspeicherung, Datenverarbeitung und Sicherheit.

Tag 5 - umfasst eine Reihe von Übungen und Problemen, mit denen die Fähigkeit der Delegierten getestet werden soll, Kenntnisse über die behandelten Themen von Tag 3 und 4 anzuwenden.

Der technologische Fortschritt und die zunehmende Menge an Informationen verändern die Art und Weise, wie Strafverfolgungsmaßnahmen durchgeführt werden. Die Herausforderungen, die Big Data bringt, sind fast so gewaltig wie das Versprechen von Big Data . Effizientes Speichern von Daten ist eine dieser Herausforderungen. Effektiv zu analysieren ist eine andere.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Big Data Technologien umgehen, ihre Auswirkungen auf vorhandene Prozesse und Richtlinien bewerten und diese Technologien implementieren können, um kriminelle Aktivitäten zu identifizieren und Kriminalität zu verhindern. Fallstudien von Strafverfolgungsbehörden auf der ganzen Welt werden untersucht, um Einblicke in ihre Ansätze, Herausforderungen und Ergebnisse bei der Adoption zu erhalten.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Kombinieren Sie die Big Data Technologie mit herkömmlichen Datenerfassungsprozessen, um eine Story während einer Untersuchung zusammenzustellen
• Implementieren Sie industrielle Big Data Storage- und Verarbeitungslösungen für die Datenanalyse
• Erarbeitung eines Vorschlags für die Annahme der am besten geeigneten Instrumente und Verfahren zur Ermöglichung eines datengestützten Ansatzes für strafrechtliche Ermittlungen

Publikum

• Strafverfolgungsspezialisten mit technischem Hintergrund

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Big Data ist ein Begriff, der sich auf Lösungen bezieht, mit denen große Datenmengen gespeichert und verarbeitet werden können. Entwickelt von Go Ogle zunächst, diese Big Data haben Lösungen entwickelt und inspiriert andere ähnliche Projekte, von denen viele als Quelle Frei zur Verfügung stehen. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche.

Wenn herkömmliche Speichertechnologien nicht die Datenmenge verarbeiten, die Sie zum Speichern benötigen, gibt es Hunderte von Alternativen. Dieser Kurs soll den Teilnehmern zeigen, welche Alternativen zum Speichern und Analysieren von Big Data und welche Vor- und Nachteile sie haben.

Dieser Kurs konzentriert sich hauptsächlich auf die Diskussion und Präsentation von Lösungen, wobei praktische Übungen auf Anfrage erhältlich sind.

Teilnehmer, die diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung absolvieren, erhalten ein praktisches, praxisnahes Verständnis von Big Data und den damit verbundenen Technologien, Methoden und Tools.

Die Teilnehmer haben die Möglichkeit, dieses Wissen durch praktische Übungen in die Praxis umzusetzen. Die Interaktion in der Gruppe und das Feedback des Ausbilders sind ein wichtiger Bestandteil des Kurses.

Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die grundlegenden Konzepte von Big Data und geht dann auf die Programmiersprachen und Methoden ein, die zur Datenanalyse verwendet werden. Abschließend werden die Tools und die Infrastruktur erörtert, die die Speicherung, verteilte Verarbeitung und Scalability von Big Data ermöglichen.

Der Kurs ist Teil der Fähigkeiten von Data Scientist (Bereich: Daten und Technologie).

This classroom based training session will explore Big Data. Delegates will have computer based examples and case study exercises to undertake with relevant big data tools

Publikum

Wenn Sie versuchen, aus den Daten, auf die Sie Zugriff haben, einen Sinn zu machen, oder wenn Sie unstrukturierte Daten analysieren möchten, die im Internet verfügbar sind (z. B. Twitter, Linked in usw.), ist dieser Kurs für Sie.

Es richtet sich hauptsächlich an Entscheidungsträger und Personen, die entscheiden müssen, welche Daten gesammelt und welche analysiert werden sollten.

Es richtet sich nicht an Personen, die die Lösung konfigurieren. Diese Personen werden jedoch vom Gesamtüberblick profitieren.

Lieferungsmodus

Während des Kurses werden den Teilnehmern Arbeitsbeispiele von meist Open Source-Technologien vorgestellt.

Auf kurze Vorträge folgen Präsentationen und einfache Übungen der Teilnehmer

Inhalt und verwendete Software

Die gesamte verwendete Software wird jedes Mal aktualisiert, wenn der Kurs ausgeführt wird. Wir überprüfen daher die neuesten Versionen.

Es umfasst den Prozess vom Abrufen, Formatieren, Verarbeiten und Analysieren der Daten, um zu erklären, wie der Entscheidungsprozess mit maschinellem Lernen automatisiert werden kann.

Big Data sind Datenmengen, die so umfangreich und komplex sind, dass herkömmliche Anwendungssoftware für die Datenverarbeitung nicht ausreicht, um mit ihnen umzugehen. Zu den großen Datenherausforderungen gehören Datenerfassung, Datenspeicherung, Datenanalyse, Suche, Freigabe, Übertragung, Visualisierung, Abfrage, Aktualisierung und Datenschutz.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Techniker, die lernen möchten, wie man eine Strategie für maschinelles Lernen implementiert und gleichzeitig die Nutzung von Big Data maximiert.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer:

• Verstehen Sie die Entwicklung und die Trends des maschinellen Lernens.
• Wissen, wie maschinelles Lernen in verschiedenen Branchen eingesetzt wird.
• Mit den Tools, Fähigkeiten und Dienstleistungen vertraut sein, die für die Implementierung des maschinellen Lernens in einem Unternehmen zur Verfügung stehen.
• Verstehen Sie, wie maschinelles Lernen zur Verbesserung von Data Mining und Analyse eingesetzt werden kann.
• Lernen Sie, was ein Data-Middle-Backend ist und wie es von Unternehmen genutzt wird.
• Verstehen Sie die Rolle, die Big Data und intelligente Anwendungen in verschiedenen Branchen spielen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Software-Ingenieure, die Sqoop und Flume für Big Data nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Anreicherung von Big Data mit Sqoop und Flume.
• Daten aus mehreren Datenquellen einlesen.
• Daten aus relationalen Datenbanken in HDFS und Hive verschieben.
• Daten aus HDFS in eine relationale Datenbank exportieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Techniker, die Talend Open Studio for Big Data einsetzen möchten, um den Prozess des Lesens und Verarbeitens von Big Data zu vereinfachen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren und konfigurieren Sie Talend Open Studio für Big Data.
• Verbinden mit Big Data Systemen wie Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR und Apache.
• Die Big-Data-Komponenten und Konnektoren von Open Studio verstehen und einrichten.
• Parameter für die automatische Generierung von MapReduce-Code konfigurieren.
• Die Drag-and-Drop-Schnittstelle von Open Studio nutzen, um Hadoop-Jobs auszuführen.
• Big-Data-Pipelines prototypisieren.
• Automatisieren Sie Big-Data-Integrationsprojekte.

Publikum:

Der Kurs richtet sich an IT-Spezialisten, die eine Lösung zum Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen in einer verteilten Systemumgebung suchen

Go al:

Vertiefte Kenntnisse in der Hadoop Clusterverwaltung.