Cursos de HBase for Developers

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a administradores de banco de dados ou desenvolvedores que desejam usar Microsoft Azure Cosmos DB para desenvolver e gerenciar aplicativos altamente responsivos e de baixa latência.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Provisione os recursos necessários do Cosmos DB para começar a criar bancos de dados e aplicativos.
• Dimensione o desempenho e o armazenamento de aplicativos utilizando APIs no Cosmos DB. 
• Gerenciar operações de banco de dados e reduzir custos otimizando os recursos do Cosmos DB.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) apresenta Hortonworks Data Platform (HDP) e orienta os participantes na implantação da solução Spark + Hadoop.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

Utilize a Hortonworks para executar Hadoop de forma fiável em grande escala. Unifique os recursos de segurança, governança e operações do Hadoop com os fluxos de trabalho analíticos ágeis do Spark. Use a Hortonworks para investigar, validar, certificar e dar suporte a cada um dos componentes de um projeto Spark. Processe diferentes tipos de dados, incluindo dados estruturados, não estruturados, em movimento e em repouso.

Apache Ambari é uma plataforma de gerenciamento de código aberto para provisionamento, gerenciamento, monitoramento e proteção de clusters do Apache Hadoop .

Neste treinamento ao vivo orientado por instrutor, os participantes aprenderão as ferramentas e práticas de gerenciamento fornecidas pelo Ambari para gerenciar com sucesso os clusters do Hadoop .

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um cluster de Big Data ativo usando o Ambari
• Aplique os recursos avançados e as funcionalidades do Ambari em vários casos de uso
• Adicione e remova os nós sem problemas conforme necessário
• Melhore o desempenho de um cluster do Hadoop por meio de ajustes e ajustes

Público

• DevOps
• Administradores de sistema
• DBAs
• Profissionais de teste do Hadoop

Formato do curso

• Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática

O Cloudera Impala é um query engine SQL MPP de código aberto feito para clusters Apache Hadoop.
Ele permite aos usuarios a abertura de queries SQL de latencia baixa para todos os dados guardados no Hadoop Distributed File System e Apache Hbase sem requerir movimento de dados ou transformacao.
Este curso vai dirigido a analistas de sistemas e cientístas de dados.

Este curso cobre o básico sobre como utilizar a linguagem Hive SQL, para todas aquelas pessoas que querem extraír dados do Hive. O objetivo deste curso é proporcionar todas as ferramentas necessárias para que os participantes possam analizar os dados de forma clara e precisa.

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 .

O curso faz parte do conjunto de habilidades do Data Scientist (Domínio: Dados e Tecnologia).

O Scylla é um armazenamento de dados NoSQL distribuído de código aberto É compatível com o Apache Cassandra, mas funciona com taxas de transferência e latências mais altas Neste curso, os participantes aprenderão sobre os recursos e a arquitetura da Scylla enquanto obtêm experiência prática com a configuração, administração, monitoramento e solução de problemas do Scylla Público Administradores de banco de dados Desenvolvedores Engenheiros de Sistema Formato do curso O curso é interativo e inclui discussões sobre os princípios e abordagens para implantar e gerenciar bancos de dados e clusters distribuídos pela Scylla O curso inclui um componente pesado de exercícios e práticas práticas .

OrientDB é um Sem SQL Multi-modelo Database que trabalha com Graph, Documento, de key-value, geoespaciais e React ive modelos. Sua flexibilidade permite que os usuários gerenciem diferentes tipos de dados em um banco de dados centralizado.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como começar a usar o OrientDB e utilizar sua flexibilidade para gerenciar dados.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar o OrientDB
• Aprenda como criar e gerenciar um banco de dados com o OrientDB
• Explore os diferentes recursos e funcionalidades do OrientDB
• Aprenda a trabalhar com diferentes APIs no OrientDB
• Implantar o OrientDB usando a arquitetura distribuída

Público

• Engenheiros e técnicos de software
• Pessoas técnicas em todas as indústrias
• Pessoas de TI
• Desenvolvedores

Formato do curso

• Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática

Mem SQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados SQL distribuído e em memória para nuvem e local. É um data warehouse em tempo real que fornece informações imediatamente a partir de dados ao vivo e históricos.

Neste treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, os participantes aprenderão o essencial do Mem SQL para desenvolvimento e administração.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os principais conceitos e características do Mem SQL
• Instalar, projetar, manter e operar o Mem SQL
• Otimizar esquemas no Mem SQL
• Melhorar consultas no Mem SQL
• Desempenho de referência no Mem SQL
• Crie aplicativos de dados em tempo real usando Mem SQL

Público

• Desenvolvedores
• Administradores
• Engenheiros de Operação

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Os bancos de dados relacionais têm sido a tecnologia de escolha para armazenar, recuperar e consultar dados. Os bancos de dados relacionais permitem que os usuários organizem seus dados usando um conjunto estruturado e bem definido de padrões (modelo). Embora essa abordagem funcione bem para armazenar dados padronizados e bem compreendidos com antecedência (pense em um aplicativo de check-in do hospital que mantém registros de pacientes com o mesmo conjunto consistente de campos predefinidos ... identificação do paciente, nome e sobrenome nome, data da última visita etc.), existem limitações para este modelo. Para organizações cujos dados recebidos não estão bem definidos (pense em um formulário de consulta on-line para uma startup que ainda está em processo de experimentar campos diferentes para coletar dados de visitantes, remova e adicione campos à medida que se adaptam à natureza variável do comercial), quaisquer definições estabelecidas sobre como os dados devem se encaixar em um banco de dados existente precisariam ser redefinidas regularmente. Isso exigiria a recriação do modelo de dados (esquema) que determina a estrutura dos dados e seus tipos de dados permitidos para suportar diferentes tipos de entradas de dados etc., antes que qualquer novo dado possa ser salvo no banco de dados.

Digite Nenhum banco de dados SQL (não apenas SQL ). Nenhum banco de dados SQL isenta os usuários de predefinir a estrutura dos dados recebidos, permitindo que eles insiram e atualizem novos dados rapidamente. Geralmente, nenhum banco de dados SQL é mais rápido que o banco de dados relacional e pode lidar com grandes quantidades de dados com facilidade. Nenhum banco de dados SQL também é dimensionado melhor que o banco de dados relacional, devido à capacidade de particionar dados de maneira eficiente em muitos servidores (cluster) e balancear a carga do acesso a esses dados. Nenhum banco de dados SQL integra particularmente bem a aplicativos que suportam análises em tempo real, personalização de sites, IoT e aplicativos móveis

Neste treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, os participantes entenderão a arquitetura, os princípios de design e a funcionalidade dos SQL dados No SQL mais populares do mercado, à medida que configuram, operam e avaliam vários SQL dados No SQL em um ambiente de laboratório ao vivo. O objetivo deste treinamento é equipar os participantes com a capacidade de avaliar, propor e implementar de maneira inteligente uma solução de banco de dados No SQL adequada em sua organização.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instale e configure diferentes tipos de SQL dados No SQL , incluindo MongoDB , Cassandra , Redis e Neo4j
• Entenda os benefícios e as desvantagens de nenhum banco de dados SQL versus banco de dados relacional
• Entenda os formatos de dados subjacentes usados pelos SQL dados No SQL e como esses formatos podem ser usados com vantagem no desenvolvimento de aplicativos modernos (desktop, celular, nuvem, IoT)
• Executar operações de criação, inserção, atualização e exclusão em um banco de dados No SQL
• Configurar um ambiente misto com um banco de dados relacional e No SQL trabalhando em conjunto
• Configurar um cluster do banco de dados No SQL para processamento distribuído de conjuntos de dados muito grandes
• Entenda as implicações de segurança do uso de um banco de dados No SQL
• Implante e dimensione um banco de dados No SQL em um ambiente de produção

Público

• Profissionais de Database
• Arquitetos de dados
• Estrategistas de dados
• Gerentes de projeto
• Desenvolvedores de aplicativos que desejam integrar uma solução de banco de dados flexível em seus aplicativos

Formato do Curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Nota

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

redis

nosql

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.

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 .

Público:

Este curso pretende desmistificar a tecnologia big data / hadoop e mostrar que não é difícil de entender.