Big Data é um termo que se refere a soluções destinadas a armazenar e processar grandes conjuntos de dados. Desenvolvido inicialmente pelo Google, essas soluções Big Data evoluíram e inspiraram outros projetos similares, muitos dos quais estão disponíveis como opensource. Alguns exemplos incluem Apache Hadoop, Cassandra e Cloudera Impala. De acordo com os relatórios da Gartner, BigData é o próximo grande passo no TI logo após a Cloud Computing e será uma tendência líder nos próximos anos. Nossos curso de BigData começam com uma introdução aos conceitos elementares de Big Data, em seguida, progridem nas linguagens de programação e metodologias utilizadas para realizar análise de dados. As ferramentas e a infra-estrutura para permitir armazenamento de grandes dimensões, processamento distribuído e escalabilidade são discutidas, comparadas e implementadas em sessões de demonstração. O treinamento BigData está disponível em vários formatos, incluindo treinamento ao vivo no local e treinamento online ao vivo e interativo. O treinamento local BigData pode ser realizado nas instalações do cliente no Brasil ou nos centros de treinamento locais NobleProg no Brasil. O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa.
NobleProg -- Seu Provedor de Treinamento Local
Declaração de Clientes
O fato de que todos os dados e software estavam prontos para uso em uma VM já preparada, fornecida pelo instrutor em discos externos.
vyzVoice
Curso: Hadoop for Developers and Administrators
Machine Translated
variedade de material
Maciej Jonczyk
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
sistematizando conhecimento no campo de ML
Orange Polska
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Muitas questões que podem ser exploradas após o treinamento
Klaudia Kłębek
Curso: Data Mining z wykorzystaniem R
Machine Translated
O treinador foi tão experiente e áreas incluídas eu estava interessado em.
Mohamed Salama
Curso: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
Muito adaptado às necessidades.
Yashan Wang
Curso: Data Mining with R
Machine Translated
Richard é muito calmo e metódico, com uma visão analítica - exatamente as qualidades necessárias para apresentar esse tipo de curso.
Kieran Mac Kenna
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Eu gosto dos exercícios feitos.
Nour Assaf
Curso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
O exercício prático e a capacidade do instrutor de explicar tópicos complexos em termos simples.
youssef chamoun
Curso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
As informações fornecidas foram interessantes e a melhor parte foi no final quando recebemos os dados da Durex e trabalhamos na Data com a qual estamos familiarizados e realizamos operações para obter resultados.
Jessica Chaar
Curso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Eu gostei principalmente do treinador dando exemplos reais ao vivo.
Simon Hahn
Curso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Eu gostei genuinamente das grandes competências do Trainer.
Grzegorz Gorski
Curso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Eu realmente gostei das muitas sessões práticas.
Jacek Pieczątka
Curso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
compartilhar diagrama de conceito e também amostra para mãos sujas
Mark Yang - FMR
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Eu pensei que a informação era interessante.
Allison May
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Eu realmente gostei que Jeff utilizou dados e exemplos que eram aplicáveis aos dados educacionais. Ele tornou interessante e interativo.
Carol Wells Bazzichi
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Aprendendo sobre todos os tipos de gráficos e para que eles são usados. Aprendendo o valor da desordem. Aprendendo sobre os métodos para mostrar dados de tempo.
Susan Williams
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Treinador estava entusiasmado.
Diane Lucas
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Eu realmente gostei do conteúdo / instrutor.
Craig Roberson
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Eu sou um aluno prático e isso foi algo que ele fez muito.
Lisa Comfort
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Eu gostei dos exemplos.
Peter Coleman
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Eu geralmente me beneficiava dos exemplos.
Peter Coleman
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Gostei dos bons exemplos do mundo real, revisões de relatórios existentes.
Ronald Parrish
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Cenários e casos aplicáveis
zhaopeng liu - Fmr
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Análise de caso
国栋 张
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
todas as partes desta sessão
Eric Han - Fmr
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Eu realmente me beneficiei da disposição do treinador em compartilhar mais.
Balaram Chandra Paul
Curso: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Sabemos muito mais sobre todo o ambiente.
John Kidd
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
O treinador tornou a aula interessante e divertida, o que ajuda bastante com o treinamento durante todo o dia.
Ryan Speelman
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Eu acho que o treinador teve um excelente estilo de combinar humor e histórias da vida real para tornar os assuntos em mãos muito acessíveis. Eu recomendaria altamente este professor no futuro.
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Gostei muito da forma interativa de aprender.
Luigi Loiacono
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Foi um treinamento muito prático, gostei dos exercícios práticos.
Proximus
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Eu fui beneficiado pela boa visão geral, bom equilíbrio entre teoria e exercícios.
Proximus
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Gostei da interação dinâmica e “hands-on” do assunto, graças à Máquina Virtual, muito estimulante !.
Philippe Job
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Ernesto fez um ótimo trabalho explicando os conceitos de alto nível do uso do Spark e seus vários módulos.
Michael Nemerouf
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Eu me beneficiei da competência e conhecimento do treinador.
Jonathan Puvilland
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Eu geralmente me beneficiava da apresentação de tecnologias.
Continental AG / Abteilung: CF IT Finance
Curso: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Em geral, o conteúdo foi bom.
Sameer Rohadia
Curso: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Exemplo de exercícios; compartilhamento de experiências de trabalho prático
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
Cubo e DV
Alan Xie
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
O conhecimento do professor no data warehouse é abrangente, e ele o elogia!
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
A professora explicou em detalhes e discutiu a atmosfera
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
Michael o treinador é muito experiente e hábil sobre o assunto de Big Data e R. Ele é muito flexível e personaliza rapidamente o treinamento de atender às necessidades dos clientes. Ele também é muito capaz de resolver problemas técnicos e de assuntos em movimento. Treinamento fantástico e profissional !.
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Gostei muito da introdução de novos pacotes.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso: Programming with Big Data in R
Machine Translated
O tutor, o Sr. Michael Yan, interagiu muito bem com o público, a instrução foi clara. O tutor também se esforça para adicionar mais informações com base nas solicitações dos alunos durante o treinamento.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso: Programming with Big Data in R
Machine Translated
O assunto e o ritmo eram perfeitos.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso: Programming with Big Data in R
Machine Translated
O exemplo e o material de treinamento foram suficientes e tornaram mais fácil entender o que você está fazendo.
Teboho Makenete
Curso: Data Science for Big Data Analytics
Machine Translated
Este é um dos melhores trabalhos práticos com os cursos de programação de exercícios que já fiz.
Laura Kahn
Curso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Este é um dos treinamentos online de melhor qualidade que já fiz em minha carreira de 13 anos. Continue com o ótimo trabalho!.
Curso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Foi muito prático, passamos a metade do tempo realmente fazendo as coisas no Clouded / Hardtop, executando diferentes comandos, verificando o sistema e assim por diante. Os materiais extras (livros, sites, etc.) foram muito apreciados, teremos que continuar aprendendo. As instalações foram muito divertidas e muito úteis, a configuração do cluster a partir do zero foi muito boa.
Ericsson
Curso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Eu acho que o treinador teve um excelente estilo de combinar humor e histórias da vida real para tornar os assuntos em mãos muito acessíveis. Eu recomendaria altamente este professor no futuro.
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Este é um dos treinamentos online de melhor qualidade que já fiz em minha carreira de 13 anos. Continue com o ótimo trabalho!.
Curso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Nossos Clientes
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Programas do curso Big Data
Nome do Curso
Duração
Visão geral
Nome do Curso
Duração
Visão geral
35 horas
Visão geral
Os avanços nas tecnologias e a crescente quantidade de informações estão transformando a forma como os negócios são conduzidos em muitos setores, inclusive no governo As taxas de geração de dados e arquivamento digital do governo estão em ascensão devido ao rápido crescimento de dispositivos e aplicativos móveis, sensores e dispositivos inteligentes, soluções de computação em nuvem e portais de proteção de cidadãos À medida que a informação digital se expande e se torna mais complexa, o gerenciamento, processamento, armazenamento, segurança e disposição da informação tornam-se mais complexos também Novas ferramentas de captura, pesquisa, descoberta e análise estão ajudando as organizações a obter insights de seus dados não estruturados O mercado do governo está em um ponto crítico, percebendo que a informação é um ativo estratégico, e o governo precisa proteger, alavancar e analisar informações estruturadas e não estruturadas para melhor atender e atender aos requisitos da missão À medida que os líderes do governo se esforçam para evoluir organizações de dados para cumprir com sucesso a missão, eles estão estabelecendo as bases para correlacionar dependências entre eventos, pessoas, processos e informações Soluções governamentais de alto valor serão criadas a partir de um mashup das tecnologias mais disruptivas: Dispositivos e aplicativos móveis Serviços na nuvem Tecnologias de negócios sociais e redes Big Data e analítica A IDC prevê que, até 2020, o setor de TI chegará a US $ 5 trilhões, aproximadamente US $ 1,7 trilhão a mais do que hoje, e que 80% do crescimento do setor será impulsionado por essas tecnologias da 3ª plataforma No longo prazo, essas tecnologias serão ferramentas fundamentais para lidar com a complexidade do aumento da informação digital O Big Data é uma das soluções inteligentes do setor e permite que o governo tome melhores decisões, tomando medidas baseadas em padrões revelados pela análise de grandes volumes de dados relacionados e não relacionados, estruturados e não estruturados Mas realizar essas proezas leva muito mais do que simplesmente acumular quantidades massivas de dados ”A compreensão dos volumes de BigDate traz ferramentas e tecnologias de ponta que podem analisar e extrair conhecimento útil de fluxos vastos e diversos de informações”, Tom Kalil e Fen Zhao da Escritório da Casa Branca de Política de Ciência e Tecnologia escreveu em um post no Blog OSTP A Casa Branca deu um passo no sentido de ajudar as agências a encontrar essas tecnologias quando estabeleceu a Iniciativa Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento de Big Data em 2012 A iniciativa incluiu mais de US $ 200 milhões para aproveitar ao máximo a explosão do Big Data e as ferramentas necessárias para analisá-lo Os desafios que o Big Data apresenta são quase tão assustadores quanto sua promessa é encorajadora Armazenar dados de forma eficiente é um desses desafios Como sempre, os orçamentos são apertados, por isso as agências devem minimizar o preço permegabyte de armazenamento e manter os dados de fácil acesso para que os usuários possam obtê-lo quando quiserem e como precisam Fazer o backup de grandes quantidades de dados aumenta o desafio Analisar os dados de forma eficaz é outro grande desafio Muitas agências empregam ferramentas comerciais que permitem filtrar as montanhas de dados, identificando tendências que podem ajudá-las a operar com mais eficiência (Um estudo recente da MeriTalk descobriu que os executivos federais de TI acham que o Big Data poderia ajudar as agências a economizar mais de US $ 500 bilhões, além de cumprir os objetivos da missão) As ferramentas de big data desenvolvidas especialmente também permitem que as agências abordem a necessidade de analisar seus dados Por exemplo, o Laboratório de Análise de Dados Computacionais do Laboratório Nacional de Oak Ridge disponibilizou seu sistema de análise de dados Piranha para outras agências O sistema ajudou pesquisadores médicos a encontrar um elo que pode alertar os médicos sobre aneurismas da aorta antes que eles ataquem Ele também é usado para tarefas mais comuns, como examinar currículos para conectar candidatos a empregos a gerentes de contratação .
35 horas
Visão geral
Overview
Communications service providers (CSP) are facing pressure to reduce costs and maximize average revenue per user (ARPU), while ensuring an excellent customer experience, but data volumes keep growing. Global mobile data traffic will grow at a compound annual growth rate (CAGR) of 78 percent to 2016, reaching 10.8 exabytes per month.
Meanwhile, CSPs are generating large volumes of data, including call detail records (CDR), network data and customer data. Companies that fully exploit this data gain a competitive edge. According to a recent survey by The Economist Intelligence Unit, companies that use data-directed decision-making enjoy a 5-6% boost in productivity. Yet 53% of companies leverage only half of their valuable data, and one-fourth of respondents noted that vast quantities of useful data go untapped. The data volumes are so high that manual analysis is impossible, and most legacy software systems can’t keep up, resulting in valuable data being discarded or ignored.
With Big Data & Analytics’ high-speed, scalable big data software, CSPs can mine all their data for better decision making in less time. Different Big Data products and techniques provide an end-to-end software platform for collecting, preparing, analyzing and presenting insights from big data. Application areas include network performance monitoring, fraud detection, customer churn detection and credit risk analysis. Big Data & Analytics products scale to handle terabytes of data but implementation of such tools need new kind of cloud based database system like Hadoop or massive scale parallel computing processor ( KPU etc.)
This course work on Big Data BI for Telco covers all the emerging new areas in which CSPs are investing for productivity gain and opening up new business revenue stream. The course will provide a complete 360 degree over view of Big Data BI in Telco so that decision makers and managers can have a very wide and comprehensive overview of possibilities of Big Data BI in Telco for productivity and revenue gain.
Course objectives
Main objective of the course is to introduce new Big Data business intelligence techniques in 4 sectors of Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial operation and Customer Relation Management). Students will be introduced to following:
- Introduction to Big Data-what is 4Vs (volume, velocity, variety and veracity) in Big Data- Generation, extraction and management from Telco perspective
- How Big Data analytic differs from legacy data analytic
- In-house justification of Big Data -Telco perspective
- Introduction to Hadoop Ecosystem- familiarity with all Hadoop tools like Hive, Pig, SPARC –when and how they are used to solve Big Data problem
- How Big Data is extracted to analyze for analytics tool-how Business Analysis’s can reduce their pain points of collection and analysis of data through integrated Hadoop dashboard approach
- Basic introduction of Insight analytics, visualization analytics and predictive analytics for Telco
- Customer Churn analytic and Big Data-how Big Data analytic can reduce customer churn and customer dissatisfaction in Telco-case studies
- Network failure and service failure analytics from Network meta-data and IPDR
- Financial analysis-fraud, wastage and ROI estimation from sales and operational data
- Customer acquisition problem-Target marketing, customer segmentation and cross-sale from sales data
- Introduction and summary of all Big Data analytic products and where they fit into Telco analytic space
- Conclusion-how to take step-by-step approach to introduce Big Data Business Intelligence in your organization
Target Audience
- Network operation, Financial Managers, CRM managers and top IT managers in Telco CIO office.
- Business Analysts in Telco
- CFO office managers/analysts
- Operational managers
- QA managers
Communications service providers (CSP) are facing pressure to reduce costs and maximize average revenue per user (ARPU), while ensuring an excellent customer experience, but data volumes keep growing. Global mobile data traffic will grow at a compound annual growth rate (CAGR) of 78 percent to 2016, reaching 10.8 exabytes per month.
Meanwhile, CSPs are generating large volumes of data, including call detail records (CDR), network data and customer data. Companies that fully exploit this data gain a competitive edge. According to a recent survey by The Economist Intelligence Unit, companies that use data-directed decision-making enjoy a 5-6% boost in productivity. Yet 53% of companies leverage only half of their valuable data, and one-fourth of respondents noted that vast quantities of useful data go untapped. The data volumes are so high that manual analysis is impossible, and most legacy software systems can’t keep up, resulting in valuable data being discarded or ignored.
With Big Data & Analytics’ high-speed, scalable big data software, CSPs can mine all their data for better decision making in less time. Different Big Data products and techniques provide an end-to-end software platform for collecting, preparing, analyzing and presenting insights from big data. Application areas include network performance monitoring, fraud detection, customer churn detection and credit risk analysis. Big Data & Analytics products scale to handle terabytes of data but implementation of such tools need new kind of cloud based database system like Hadoop or massive scale parallel computing processor ( KPU etc.)
This course work on Big Data BI for Telco covers all the emerging new areas in which CSPs are investing for productivity gain and opening up new business revenue stream. The course will provide a complete 360 degree over view of Big Data BI in Telco so that decision makers and managers can have a very wide and comprehensive overview of possibilities of Big Data BI in Telco for productivity and revenue gain.
Course objectives
Main objective of the course is to introduce new Big Data business intelligence techniques in 4 sectors of Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial operation and Customer Relation Management). Students will be introduced to following:
- Introduction to Big Data-what is 4Vs (volume, velocity, variety and veracity) in Big Data- Generation, extraction and management from Telco perspective
- How Big Data analytic differs from legacy data analytic
- In-house justification of Big Data -Telco perspective
- Introduction to Hadoop Ecosystem- familiarity with all Hadoop tools like Hive, Pig, SPARC –when and how they are used to solve Big Data problem
- How Big Data is extracted to analyze for analytics tool-how Business Analysis’s can reduce their pain points of collection and analysis of data through integrated Hadoop dashboard approach
- Basic introduction of Insight analytics, visualization analytics and predictive analytics for Telco
- Customer Churn analytic and Big Data-how Big Data analytic can reduce customer churn and customer dissatisfaction in Telco-case studies
- Network failure and service failure analytics from Network meta-data and IPDR
- Financial analysis-fraud, wastage and ROI estimation from sales and operational data
- Customer acquisition problem-Target marketing, customer segmentation and cross-sale from sales data
- Introduction and summary of all Big Data analytic products and where they fit into Telco analytic space
- Conclusion-how to take step-by-step approach to introduce Big Data Business Intelligence in your organization
Target Audience
- Network operation, Financial Managers, CRM managers and top IT managers in Telco CIO office.
- Business Analysts in Telco
- CFO office managers/analysts
- Operational managers
- QA managers
21 horas
Visão geral
Público
Se você tentar entender os dados aos quais tem acesso ou quiser analisar dados não estruturados disponíveis na rede (como o Twitter, Linked in, etc ...), este curso é para você.
É principalmente destinado a tomadores de decisão e pessoas que precisam escolher quais dados valem a pena coletar e o que vale a pena analisar.
Não se destina a pessoas que configuram a solução, essas pessoas irão se beneficiar do quadro geral.
Modo de entrega
Durante o curso, os delegados serão apresentados a exemplos de trabalho, principalmente de tecnologias de código aberto.
Aulas curtas serão seguidas de apresentação e exercícios simples pelos participantes
Conteúdo e Software utilizados
Todo o software utilizado é atualizado cada vez que o curso é executado, por isso, verificamos as versões mais recentes possíveis.
Abrange o processo de obter, formatar, processar e analisar os dados, para explicar como automatizar o processo de tomada de decisão com o aprendizado de máquina.
Se você tentar entender os dados aos quais tem acesso ou quiser analisar dados não estruturados disponíveis na rede (como o Twitter, Linked in, etc ...), este curso é para você.
É principalmente destinado a tomadores de decisão e pessoas que precisam escolher quais dados valem a pena coletar e o que vale a pena analisar.
Não se destina a pessoas que configuram a solução, essas pessoas irão se beneficiar do quadro geral.
Modo de entrega
Durante o curso, os delegados serão apresentados a exemplos de trabalho, principalmente de tecnologias de código aberto.
Aulas curtas serão seguidas de apresentação e exercícios simples pelos participantes
Conteúdo e Software utilizados
Todo o software utilizado é atualizado cada vez que o curso é executado, por isso, verificamos as versões mais recentes possíveis.
Abrange o processo de obter, formatar, processar e analisar os dados, para explicar como automatizar o processo de tomada de decisão com o aprendizado de máquina.
35 horas
Visão geral
Dia 1 - fornece uma visão geral de alto nível das principais áreas de tópicos do Big Data . O módulo é dividido em uma série de seções, cada uma das quais é acompanhada por um exercício prático.
Dia 2 - explora uma variedade de tópicos que relacionam práticas de análise e ferramentas para ambientes de Big Data . Ele não entra em detalhes de implementação ou programação, mas mantém a cobertura em um nível conceitual, concentrando-se em tópicos que permitem aos participantes desenvolver uma compreensão abrangente das funções e recursos de análise comuns oferecidos pelas soluções de Big Data .
Dia 3 - fornece uma visão geral das áreas de tópicos fundamentais e essenciais relacionadas à arquitetura da plataforma de solução Big Data . Ele abrange os mecanismos de Big Data necessários para o desenvolvimento de uma plataforma de solução Big Data e opções de arquitetura para a montagem de uma plataforma de processamento de dados. Cenários comuns também são apresentados para fornecer uma compreensão básica de como uma plataforma de solução Big Data é geralmente usada.
Dia 4 - baseia-se no Dia 3, explorando tópicos avançados relacionados à arquitetura da plataforma de solução Big Data . Em particular, diferentes camadas de arquitetura que compõem a plataforma de solução Big Data são introduzidas e discutidas, incluindo fontes de dados, entrada de dados, armazenamento de dados, processamento de dados e segurança.
Dia 5 - abrange uma série de exercícios e problemas projetados para testar a capacidade dos delegados de aplicar o conhecimento dos tópicos abordados nos dias 3 e 4.
Dia 2 - explora uma variedade de tópicos que relacionam práticas de análise e ferramentas para ambientes de Big Data . Ele não entra em detalhes de implementação ou programação, mas mantém a cobertura em um nível conceitual, concentrando-se em tópicos que permitem aos participantes desenvolver uma compreensão abrangente das funções e recursos de análise comuns oferecidos pelas soluções de Big Data .
Dia 3 - fornece uma visão geral das áreas de tópicos fundamentais e essenciais relacionadas à arquitetura da plataforma de solução Big Data . Ele abrange os mecanismos de Big Data necessários para o desenvolvimento de uma plataforma de solução Big Data e opções de arquitetura para a montagem de uma plataforma de processamento de dados. Cenários comuns também são apresentados para fornecer uma compreensão básica de como uma plataforma de solução Big Data é geralmente usada.
Dia 4 - baseia-se no Dia 3, explorando tópicos avançados relacionados à arquitetura da plataforma de solução Big Data . Em particular, diferentes camadas de arquitetura que compõem a plataforma de solução Big Data são introduzidas e discutidas, incluindo fontes de dados, entrada de dados, armazenamento de dados, processamento de dados e segurança.
Dia 5 - abrange uma série de exercícios e problemas projetados para testar a capacidade dos delegados de aplicar o conhecimento dos tópicos abordados nos dias 3 e 4.
21 horas
Visão geral
Este curso é um curso base de programação para todos aqueles interessados em trabalhar com BigData e tem o objetivo de madquirir conhecimentos em R, uma linguagem muito usada e funcional no contexto das Tecnologías de Informação.
14 horas
Visão geral
Quando as tecnologias tradicionais de armazenamento não lidam com a quantidade de dados que você precisa armazenar, existem centenas de alternativas Este curso tenta orientar os participantes sobre quais são as alternativas para armazenar e analisar Big Data e quais são os prós e contras deles Este curso é focado principalmente na discussão e apresentação de soluções, embora exercícios manuais estejam disponíveis sob demanda .
14 horas
Visão geral
O curso faz parte do conjunto de habilidades do Data Scientist (Domínio: Dados e Tecnologia).
35 horas
Visão geral
Big data é um conjunto de dados tão volumoso e complexo que os aplicativos tradicionais de processamento de dados são inadequados para lidar com eles. Os desafios do big data incluem a captura de dados, armazenamento de dados, análise de dados, pesquisa, compartilhamento, transferência, visualização, consulta, atualização e privacidade de informações.
35 horas
Visão geral
Os participantes que concluírem esse treinamento ao vivo ministrado por instrutor obterão uma compreensão prática e real do Big Data e de suas tecnologias, metodologias e ferramentas relacionadas.
Os participantes terão a oportunidade de colocar esse conhecimento em prática através de exercícios práticos. A interação do grupo e o feedback do instrutor constituem um componente importante da classe.
O curso começa com uma introdução aos conceitos elementares de Big Data e depois progride para as linguagens de programação e metodologias usadas para executar a Data Analysis . Por fim, discutimos as ferramentas e a infraestrutura que permitem o armazenamento de Big Data , o Processamento Distribuído e a Scala .
Formato do Curso
- Parte da palestra, parte da discussão, prática prática e implementação, testes ocasionais para medir o progresso.
Os participantes terão a oportunidade de colocar esse conhecimento em prática através de exercícios práticos. A interação do grupo e o feedback do instrutor constituem um componente importante da classe.
O curso começa com uma introdução aos conceitos elementares de Big Data e depois progride para as linguagens de programação e metodologias usadas para executar a Data Analysis . Por fim, discutimos as ferramentas e a infraestrutura que permitem o armazenamento de Big Data , o Processamento Distribuído e a Scala .
Formato do Curso
- Parte da palestra, parte da discussão, prática prática e implementação, testes ocasionais para medir o progresso.
14 horas
Visão geral
Vespa um mecanismo de processamento e exibição de big data de grande porte criado pelo Yahoo Ele é usado para responder a consultas de usuários, fazer recomendações e fornecer conteúdo e anúncios personalizados em tempo real Este treinamento presencial instruído apresenta os desafios de servir dados em larga escala e conduz os participantes através da criação de um aplicativo que pode calcular as respostas às solicitações do usuário, em grandes conjuntos de dados em tempo real No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use a Vespa para calcular rapidamente os dados (armazenar, pesquisar, classificar, organizar) no tempo de exibição enquanto um usuário aguarda Implemente a Vespa em aplicativos existentes que envolvem pesquisa de recursos, recomendações e personalização Integre e implemente a Vespa com sistemas de big data existentes, como o Hadoop e o Storm Público Desenvolvedores Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 horas
Visão geral
Para atender a conformidade dos reguladores, os CSPs (provedores de serviços de Communication ) podem acessar o Big Data Analytics, que não apenas os ajuda a atender a conformidade, mas dentro do escopo do mesmo projeto podem aumentar a satisfação do cliente e reduzir a rotatividade. De facto, uma vez que a conformidade está relacionada com a Qualidade de serviço ligada a um contrato, qualquer iniciativa para cumprir a conformidade melhorará a “vantagem competitiva” dos CSPs. Portanto, é importante que os Reguladores possam aconselhar / orientar um conjunto de práticas analíticas de Big Data para os CSPs que serão de benefício mútuo entre os reguladores e os CSPs.
O curso consiste em 8 módulos (4 no dia 1 e 4 no dia 2)
O curso consiste em 8 módulos (4 no dia 1 e 4 no dia 2)
35 horas
Visão geral
Os avanços nas tecnologias e a quantidade crescente de informações estão transformando a maneira como a aplicação da lei é conduzida. Os desafios que o Big Data coloca são quase tão assustadores quanto a promessa do Big Data . Armazenar dados com eficiência é um desses desafios; efetivamente analisá-lo é outro.
Neste treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, os participantes aprenderão a mentalidade com a qual abordar as tecnologias de Big Data , avaliarão seu impacto nos processos e políticas existentes e implementarão essas tecnologias com o objetivo de identificar atividades criminosas e prevenir crimes. Os estudos de caso de organizações policiais em todo o mundo serão examinados para obter insights sobre suas abordagens de adoção, desafios e resultados.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Combine a tecnologia Big Data com os processos tradicionais de coleta de dados para reunir uma história durante uma investigação
- Implementar soluções industriais de armazenamento e processamento de big data para análise de dados
- Preparar uma proposta para a adoção das ferramentas e processos mais adequados para permitir uma abordagem baseada em dados à investigação criminal
Público
- Especialistas em aplicação da lei com formação técnica
Formato do curso
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Neste treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, os participantes aprenderão a mentalidade com a qual abordar as tecnologias de Big Data , avaliarão seu impacto nos processos e políticas existentes e implementarão essas tecnologias com o objetivo de identificar atividades criminosas e prevenir crimes. Os estudos de caso de organizações policiais em todo o mundo serão examinados para obter insights sobre suas abordagens de adoção, desafios e resultados.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Combine a tecnologia Big Data com os processos tradicionais de coleta de dados para reunir uma história durante uma investigação
- Implementar soluções industriais de armazenamento e processamento de big data para análise de dados
- Preparar uma proposta para a adoção das ferramentas e processos mais adequados para permitir uma abordagem baseada em dados à investigação criminal
Público
- Especialistas em aplicação da lei com formação técnica
Formato do curso
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
14 horas
Visão geral
Esta sessão de treinamento em sala de aula explorará o Big Data . Os delegados terão exemplos baseados em computador e exercícios de estudo de caso para realizar com ferramentas de big data relevantes
14 horas
Visão geral
Objetivo : Este curso de treinamento visa ajudar os participantes a entender por que o Big Data está mudando nossas vidas e como isso está alterando a forma como as empresas nos veem como consumidores. De fato, os usuários de big data nas empresas descobrem que o big data libera uma riqueza de informações e insights que se traduzem em lucros maiores, custos reduzidos e menos riscos. No entanto, a desvantagem foi a frustração, por vezes, ao enfatizar demais as tecnologias individuais e não se concentrar o suficiente nos pilares do gerenciamento de big data.
Os participantes aprenderão durante este curso como gerenciar o big data usando seus três pilares de integração de dados, governança de dados e segurança de dados para transformar grandes volumes de dados em valor comercial real. Diferentes exercícios conduzidos em um estudo de caso de gerenciamento de clientes ajudarão os participantes a entender melhor os processos subjacentes.
Os participantes aprenderão durante este curso como gerenciar o big data usando seus três pilares de integração de dados, governança de dados e segurança de dados para transformar grandes volumes de dados em valor comercial real. Diferentes exercícios conduzidos em um estudo de caso de gerenciamento de clientes ajudarão os participantes a entender melhor os processos subjacentes.
7 horas
Visão geral
This instructor-led, live training in Brasil (online or onsite) is aimed at technical persons who wish to learn how to implement a machine learning strategy while maximizing the use of big data.
By the end of this training, participants will:
- Understand the evolution and trends for machine learning.
- Know how machine learning is being used across different industries.
- Become familiar with the tools, skills and services available to implement machine learning within an organization.
- Understand how machine learning can be used to enhance data mining and analysis.
- Learn what a data middle backend is, and how it is being used by businesses.
- Understand the role that big data and intelligent applications are playing across industries.
By the end of this training, participants will:
- Understand the evolution and trends for machine learning.
- Know how machine learning is being used across different industries.
- Become familiar with the tools, skills and services available to implement machine learning within an organization.
- Understand how machine learning can be used to enhance data mining and analysis.
- Learn what a data middle backend is, and how it is being used by businesses.
- Understand the role that big data and intelligent applications are playing across industries.
7 horas
Visão geral
Apache Sqoop é uma interface de linha de comando para mover dados de bancos de dados relacionais e Hadoop. Apache Flume é um software distribuído para gerenciar big data. Usando Sqoop e Flume, os usuários podem transferir dados entre sistemas e importar big data para arquiteturas de armazenamento, como Hadoop.
Este treinamento ao vivo (no local ou remoto) liderado por instrutores é voltado para engenheiros de software que desejam usar sqoop e Flume para transferir dados entre sistemas.
Ao final deste treinamento, os participantes poderão:
- Ingestão de big data com Sqoop e Flume.
- Ingestão de dados de múltiplas fontes de dados.
- Mova dados de bancos de dados relacionais para HDFS e Hive.
- Exportar dados do HDFS para um banco de dados relacional.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de cursos
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
Este treinamento ao vivo (no local ou remoto) liderado por instrutores é voltado para engenheiros de software que desejam usar sqoop e Flume para transferir dados entre sistemas.
Ao final deste treinamento, os participantes poderão:
- Ingestão de big data com Sqoop e Flume.
- Ingestão de dados de múltiplas fontes de dados.
- Mova dados de bancos de dados relacionais para HDFS e Hive.
- Exportar dados do HDFS para um banco de dados relacional.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização de cursos
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
28 horas
Visão geral
This instructor-led, live training in Brasil (online or onsite) is aimed at technical persons who wish to deploy Talend Open Studio for Big Data to simplifying the process of reading and crunching through Big Data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Talend Open Studio for Big Data.
- Connect with Big Data systems such as Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR and Apache.
- Understand and set up Open Studio's big data components and connectors.
- Configure parameters to automatically generate MapReduce code.
- Use Open Studio's drag-and-drop interface to run Hadoop jobs.
- Prototype big data pipelines.
- Automate big data integration projects.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Talend Open Studio for Big Data.
- Connect with Big Data systems such as Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR and Apache.
- Understand and set up Open Studio's big data components and connectors.
- Configure parameters to automatically generate MapReduce code.
- Use Open Studio's drag-and-drop interface to run Hadoop jobs.
- Prototype big data pipelines.
- Automate big data integration projects.
21 horas
Visão geral
Este curso é dedicado à especialistas TI que buscam soluções para guardas e processar grandes sets de dados num ambiente de sistema distribuido.
Objetivo de cursio: Conseguir conhecimento sobre Hadoop cluster administration.
Objetivo de cursio: Conseguir conhecimento sobre Hadoop cluster administration.
35 horas
Visão geral
Público:
O curso destina-se a especialistas em TI que procuram uma solução para armazenar e processar grandes conjuntos de dados em um ambiente de sistema distribuído
Go ai:
Profundo conhecimento em administração de cluster do Hadoop .
O curso destina-se a especialistas em TI que procuram uma solução para armazenar e processar grandes conjuntos de dados em um ambiente de sistema distribuído
Go ai:
Profundo conhecimento em administração de cluster do Hadoop .
28 horas
Visão geral
Audience:
This course is intended to demystify big data/hadoop technology and to show it is not difficult to understand.
This course is intended to demystify big data/hadoop technology and to show it is not difficult to understand.
28 horas
Visão geral
O Apache Hadoop é a estrutura mais popular para processar Big Data em clusters de servidores. Este curso apresentará um desenvolvedor para vários ecossistemas de componentes (HDFS, MapReduce, Pig, Hive e HBase) Hadoop .
21 horas
Visão geral
O Apache Hadoop é uma das estruturas mais populares para processar Big Data em clusters de servidores. Este curso investiga o gerenciamento de dados em HDFS, Pig avançado, Hive e HBase. Essas avançadas técnicas de programação serão benéficas para desenvolvedores experientes do Hadoop .
Audiência : desenvolvedores
Duração: três dias
Formato: palestras (50%) e laboratórios práticos (50%).
Audiência : desenvolvedores
Duração: três dias
Formato: palestras (50%) e laboratórios práticos (50%).
21 horas
Visão geral
Este curso introduz HBase, e é dirigido a todos aqueles desenvolvedores que utilizarão o HBase para desenvolver aplicações, e administradores que vao manejar clusters HBase.
Vamos a guiar um desenvolvedor através da arquitetura HBase e modelagem de dados e desenvolvimento de aplicações em HBase. Também vamos discutir utilizando MapReduce com HBase, e alguns tópicos administrativos.
Vamos a guiar um desenvolvedor através da arquitetura HBase e modelagem de dados e desenvolvimento de aplicações em HBase. Também vamos discutir utilizando MapReduce com HBase, e alguns tópicos administrativos.
21 horas
Visão geral
O Apache Hadoop é a estrutura mais popular para processar Big Data em clusters de servidores. Neste curso de três (opcionalmente, quatro) dias, os participantes aprenderão sobre os benefícios de negócios e casos de uso do Hadoop e seu ecossistema, como planejar a implantação e o crescimento do cluster, como instalar, manter, monitorar, solucionar problemas e otimizar o Hadoop . Eles também praticarão o carregamento de dados em massa do cluster, se familiarizarão com várias distribuições do Hadoop e praticarão a instalação e o gerenciamento de ferramentas do ecossistema do Hadoop . O curso termina com a discussão de proteger o cluster com o Kerberos.
“… Os materiais foram muito bem preparados e cobertos completamente. O laboratório foi muito prestativo e bem organizado ”
- Andrew Nguyen, engenheiro principal de integração da DW, Microsoft Online Advertising
Público
Administradores do Hadoop
Formato
Palestras e laboratórios práticos, saldo aproximado de 60% de palestras, 40% de laboratórios.
“… Os materiais foram muito bem preparados e cobertos completamente. O laboratório foi muito prestativo e bem organizado ”
- Andrew Nguyen, engenheiro principal de integração da DW, Microsoft Online Advertising
Público
Administradores do Hadoop
Formato
Palestras e laboratórios práticos, saldo aproximado de 60% de palestras, 40% de laboratórios.
21 horas
Visão geral
O Apache Hadoop é a estrutura mais popular para processar Big Data O Hadoop fornece recursos analíticos avançados e profundos, além de estar avançando para o mundo de análise de BI tradicional Este curso apresentará um analista para os principais componentes do sistema eco Hadoop e suas análises Público Analistas de Negócios Duração três dias Formato Palestras e mãos em laboratórios .
21 horas
Visão geral
O Hadoop é a estrutura de processamento de Big Data mais popular .
14 horas
Visão geral
Audience
- Developers
formato do curso
- palestras, hands-on prática, pequenos testes ao longo do caminho para avaliar a compreensão
- Developers
formato do curso
- palestras, hands-on prática, pequenos testes ao longo do caminho para avaliar a compreensão
21 horas
Visão geral
Este curso é destinado a desenvolvedores, arquitetos, cientistas de dados ou qualquer perfil que exija acesso aos dados intensivamente ou regularmente.
O foco principal do curso é a manipulação e transformação de dados.
Entre as ferramentas do ecossistema do Hadoop , este curso inclui o uso do Pig e do Hive que são muito usados para transformação e manipulação de dados.
Este treinamento também aborda métricas de desempenho e otimização de desempenho.
O curso é inteiramente prático e é pontuado por apresentações dos aspectos teóricos.
O foco principal do curso é a manipulação e transformação de dados.
Entre as ferramentas do ecossistema do Hadoop , este curso inclui o uso do Pig e do Hive que são muito usados para transformação e manipulação de dados.
Este treinamento também aborda métricas de desempenho e otimização de desempenho.
O curso é inteiramente prático e é pontuado por apresentações dos aspectos teóricos.
14 horas
Visão geral
À medida que mais e mais projetos de software e TI migram do processamento local e de dados para processamento distribuído e big data, os Gerentes de Projeto estão descobrindo a necessidade de aprimorar seus conhecimentos e habilidades para compreender os conceitos e práticas relevantes para projetos e oportunidades de Big Data Este curso apresenta aos gerentes de projeto a estrutura de processamento de Big Data mais popular: o Hadoop Neste treinamento com instrutores, os participantes aprenderão os principais componentes do ecossistema Hadoop e como essas tecnologias podem ser usadas para resolver problemas em larga escala Ao aprender essas fundações, os participantes também melhorarão sua capacidade de se comunicar com os desenvolvedores e implementadores desses sistemas, bem como com os cientistas e analistas de dados que muitos projetos de TI envolvem Público Gestores de Projecto que pretendam implementar o Hadoop no seu desenvolvimento ou infra-estrutura de TI existente Gerentes de projeto que precisam se comunicar com equipes interfuncionais que incluem engenheiros de big data, cientistas de dados e analistas de negócios Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .
14 horas
Visão geral
O Apache Samza é uma estrutura computacional assíncrona e de tempo real de código aberto para processamento de fluxo. Ele usa o Apache Kafka para mensagens e o Apache Hadoop YARN para tolerância a falhas, isolamento do processador, segurança e gerenciamento de recursos.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor introduz os princípios por trás dos sistemas de mensagens e do processamento de fluxo distribuído, enquanto percorre os participantes através da criação de um projeto baseado em Samza e execução de tarefas.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Use o Samza para simplificar o código necessário para produzir e consumir mensagens.
- Desacoplar o tratamento de mensagens de um aplicativo.
- Use o Samza para implementar computação assíncrona em tempo quase real.
- Use o processamento de fluxo para fornecer um nível mais alto de abstração nos sistemas de mensagens.
Público
- Desenvolvedores
Formato do curso
- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor introduz os princípios por trás dos sistemas de mensagens e do processamento de fluxo distribuído, enquanto percorre os participantes através da criação de um projeto baseado em Samza e execução de tarefas.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Use o Samza para simplificar o código necessário para produzir e consumir mensagens.
- Desacoplar o tratamento de mensagens de um aplicativo.
- Use o Samza para implementar computação assíncrona em tempo quase real.
- Use o processamento de fluxo para fornecer um nível mais alto de abstração nos sistemas de mensagens.
Público
- Desenvolvedores
Formato do curso
- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
Próximos Cursos de Big Data
2021-07-19 09:30:00
35 horas
2021-07-20 09:30:00
28 horas
2021-07-20 09:30:00
28 horas
2021-07-21 09:30:00
21 horas
2021-08-03 09:30:00
14 horas
Cursos de fim de semana de Big Data, Treinamento tardiurno de Big Data, Treinamento em grupo de Big Data, Big Data guiado por instrutor, Treinamento de Big Data de fim de semana, Cursos de Big Data tardiurnos, coaching de Big Data, Instrutor de Big Data, Treinador de Big Data, Cursos de treinamento de Big Data, Aulas de Big Data, Big Data no local do cliente, Cursos privados de Big Data, Treinamento individual de Big Data