ビッグデータのトレーニングコース | Big Dataのトレーニングコース

ビッグデータのトレーニングコース

ローカルのインストラクターによるライブビッグデータトレーニングコースは、ビッグデータの基本概念の紹介から始め、次にデータ分析を実行するために使用されるプログラミング言語と方法論に進みます。ビッグデータストレージ、分散処理、およびスケーラビリティを実現するためのツールとインフラストラクチャについては、デモ練習セッションで説明し、比較し、実装します。ビッグデータトレーニングは、「オンサイトライブトレーニング」または「リモートライブトレーニング」として利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

お客様の声

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ビッグデータコース概要

Title
期間
概要
Title
期間
概要
21 hours
概要
Apache Accumulo は、堅牢でスケーラブルなデータストレージと検索を提供する、ソートされた分散キー/バリューストアです。それは、Google & #39 のデザインに基づいています; s BigTable と apache の Hadoop によって供給されています, apache の飼育係, とアパッチ倹約. このコースは、Apache Accumulo のサンプルアプリケーションの開発を通じて、Accumulo とウォーク参加者の背後にある作業原理をカバーしています。

観客

- アプリケーション開発者
- ソフトウェアエンジニア
- テクニカルコンサルタント
コース の

形式

- の部分の講義、一部の議論、実践的な開発と実装、時折テストを理解
を測定する
21 hours
概要
ストリーム処理とは、モーション "における" データのリアルタイム処理、つまり受信中のデータに対する計算の実行を指します。このようなデータは、センサーイベント、ウェブサイトのユーザーアクティビティ、金融取引、クレジットカードのスワイプ、クリックストリームなどのデータソースからの連続的なストリームとして読み取られます。ストリーム処理フレームワークは、大量の受信データを読み取り、ほとんど瞬時に貴重な洞察を提供することができます。

このインストラクター主導の、ライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) では、参加者は、既存のビッグデータストレージシステムと関連するソフトウェアアプリケーションとマイクロサービスとの異なるストリーム処理フレームワークを設定し、統合する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- スパークストリーミングやカフカストリーミングなど、さまざまなストリーム処理フレームワークをインストールして構成する
- は、ジョブ
- プロセスのための最も適切なフレームワークを連続して、同時に、そしてレコードごとのファッション
- は、既存のデータベース、データウェアハウス、データ湖などのストリーム処理ソリューションを統合
- は、エンタープライズアプリケーションとマイクロサービス
と最も適切なストリーム処理ライブラリを統合する

観客

- 開発者
- ソフトウェアアーキテクト

形式 コース

- パート講演、パート討論、演習とヘビーハンズオン練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
21 hours
概要
予測分析は、データ分析を使用して将来に関する予測を行うプロセスです。このプロセスでは、データマイニング、統計、および機械学習の手法と共にデータを使用して、将来のイベントを予測するための予測モデルを作成します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Matlab を使用して予測モデルを作成し、それらを大規模なサンプルデータセットに適用して、データに基づいて将来のイベントを予測する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 予測モデルを作成して、履歴データとトランザクション
のパターンを分析します。 - 予測モデリングを使用してリスクとオポチュニティを特定する
- は重要な傾向を取り込む数学的モデルを構築する
- は、デバイスやビジネスシステムのデータを使用して、廃棄物の削減、時間の節約、コスト削減を

観客

- 開発者
- エンジニア
- ドメインの専門家
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
MATLAB は MathWorks によって開発された数値計算環境とプログラミング言語である
7 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、リアルタイムストリーミングアプリケーションを開発する際に、MapR ストリームアーキテクチャの背後にあるコア概念を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者はリアルタイムストリームデータ処理のプロデューサーとコンシューマアプリケーションを構築することができます。

観客

- 開発者
- 管理者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
14 hours
概要
マゼランは、ビッグデータの地理空間解析のためのオープンソースの分散実行エンジンです。Apache spark の上に実装され、それはスパーク SQL を拡張し、地理空間解析のためのリレーショナル抽象化を提供しています。

は、このインストラクター主導の、ライブトレーニングは、geospacial 分析を実装するための概念とアプローチを紹介し、スパークにマゼランを使用して予測分析アプリケーションの作成を通じて参加者を歩く。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、縮尺
で地理空間データセットを効率的にクエリー、パース、結合します。 - ビジネスインテリジェンスおよび予測分析アプリケーションに地理空間データを実装する
- は、空間コンテキストを使用して、モバイルデバイス、センサー、ログ、およびウェアラブルの機能を拡張し

観客

- アプリケーション開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
Apache 麒麟は、ビッグデータのための極端な、分散分析エンジンです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Apache 麒麟を使用してリアルタイムのデータウェアハウスをセットアップする方法を受講者が学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は麒麟
を使用してリアルタイムのストリーミングデータを消費する - は、スノーフレークスキーマのサポート、豊富な SQL インターフェイス、スパークキュービング、サブセカンドクエリの待ち時間など、Apache 麒麟 & #39 の強力な機能を利用しています

ノート

- 我々は麒麟の最新バージョンを使用しています (この書き込みのように, Apache 麒麟 v2.0)

観客

- ビッグデータエンジニア
- ビッグデータアナリスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
データベース (KDD) の

知識発見は、データのコレクションから有用な知識を発見するプロセスです。このデータマイニング技術のための現実のアプリケーションは、マーケティング、詐欺検出、通信、製造などがあります。

このコースでは、KDD にかかわるプロセスを紹介し、これらのプロセスの実装を実践するための一連の演習を実施します。

聴衆 データアナリストや問題を解決するためにデータを解釈する方法を学ぶことに興味のある人は

形式のコース KDD の理論的な議論の後で、教官は問題を解決するために KDD の適用を呼ぶ現実の例を示す。参加者は、サンプルデータセットの準備、選択、およびクレンジングを行い、データに関する事前の知識を使用して、観察結果に基づいてソリューションを提案します。
7 hours
概要
カフカストリームは、カフカメッセージングシステムとの間でデータが受け渡しされるアプリケーションとマイクロサービスを構築するためのクライアント側ライブラリです。apache カフカは従来、apache Spark や apache ストームに依存して、メッセージプロデューサとコンシューマの間でデータを処理してきました。アプリケーション内からカフカストリーム API を呼び出すことで、データを別のクラスタに送信して処理する必要がなく、カフカ内で直接処理することができます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、ストリーム処理のために、Apache カフカとの間でデータを受け渡しする一連のサンプル Java アプリケーションに、カフカストリームを統合する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、他のストリーム処理フレームワークよりもカフカストリームの機能と利点を理解する
- はカフカクラスター内で直接プロセスストリームデータを
- は、カフカとカフカのストリームと統合された Java または Scala のアプリケーションまたはマイクロサービスを書く
- 入力カフカのトピックを出力に変換する簡潔なコードを書くカフカトピックス
- アプリケーションのビルド、パッケージ化、およびデプロイ

観客

- 開発者

形式 コース

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、
を整理するために私達に連絡しなさい
21 hours
概要
他のテクノロジーとは異なり、IoTは、機械、エレクトロニクス、ファームウェア、ミドルウェア、クラウド、アナリティクス、モバイルといったコアエンジニアリングのほぼすべてのブランチを網羅しています。エンジニアリング層のそれぞれには、経済、規格、規制、進化する最先端技術の側面があります。これは最初のものですが、IoTエンジニアリングのこれらの重要な側面をすべてカバーするための控えめなコースが用意されています。

概要

-

インターネットの現状をカバーする高度なトレーニングプログラム

-

IoTシステムとそのコンポーネントの認識とそれがビジネスや組織にどのように役立つかを理解するために、複数のテクノロジドメインを切り分けます。

-

産業IoT、スマートシティ、リテール、トラベル&輸送、接続されたデバイスやものの使用例など、さまざまな業界ドメインにわたる実用的なIoT展開を紹介するモデルIoTアプリケーションのライブデモ

対象読者

-

それぞれの組織内のビジネスプロセスと運用プロセスを担当するマネージャーであり、IoTを活用してシステムとプロセスをより効率的にする方法を知りたい。

-

新しいベンチャーを構築しようとしている企業家や投資家は、IoTテクノロジーの景観をよりよく理解して、効果的な方法でそれをどのように活用できるかを見たいと考えています。

IoTは、消費者、B2B、政府産業全体をカバーするデバイス、センサー、コンピューティング・パワーの統合された拡散層であるため、物量やIoT市場価値の見積もりは大規模です。 IoTの接続数はますます膨大になり、今日の機器数は19億台、2018年の出荷台数は90億台です。その年は、スマートフォン、スマートテレビ、タブレット、ウェアラブルコンピュータ、PCを組み合わせた数にほぼ等しいでしょう。

消費者空間では、キッチンや家電製品、駐車場、RFID、照明と暖房製品、インダストリアルインターネットの多くのアプリケーションなど、多くの製品とサービスがすでにIoTを越えています。

しかし、インターネットの誕生以来、M2M通信が存在するため、IoTの基盤技術は何も新しいものではありません。しかし、ここ数年の間に変化したのは、スマートフォンとタブレットを各家庭に圧倒的に適応させた安価な無線技術の登場です。モバイル機器の爆発的な成長は、IoTの現在の需要につながった。

IoTビジネスにおける無限の機会のために、多数の中小企業家がIoTゴールドラッシュの勢いに乗った。また、オープンソースのエレクトロニクスとIoTプラットフォームの登場により、IoTシステムの開発コストとその大量生産の管理コストがますます手に入るようになりました。既存の電子製品の所有者は、デバイスをインターネットまたはモバイルアプリケーションと統合するというプレッシャーを経験しています。

このトレーニングは、IoTの熱狂者/起業家がIoTの技術とビジネスの基礎を理解できるように、新興産業の技術とビジネスレビューを目的としています。

コース目的

このコースの主な目的は、家庭や都市の自動化(スマートホームや都市)、産業用インターネット、医療、政府、モバイルセルラーなどの新興技術オプション、プラットフォーム、IoT導入事例を紹介することです。

-

IoT-Mechanical、エレクトロニクス/センサープラットフォーム、無線および有線プロトコル、モバイルからエレクトロニクスへの統合、モバイルからエンタープライズへの統合、データ分析およびトータルコントロールプレーンのすべての要素の基本導入

-

M2M IoT-WiFi、Zigbee / Zwave、Bluetooth、ANT +のためのワイヤレスプロトコル:いつどこで使用するのですか?

-

Mobile / Desktop / Webアプリケーション - 登録、データ取得および制御 - IoT用の利用可能なM2Mデータ収集プラットフォーム - Xively、OmegaおよびNovoTechなど

-

IoTのセキュリティ問題とセキュリティソリューション

-

IoT-Raspberry Pi、Arduino、ArmMbedLPCなどのオープンソース/商用電子機器プラットフォーム

-

AWS-IoTアプリケーション、Azure-IOT、その他のマイナーIoTクラウドに加えてWatson-IOTクラウド向けのオープンソース/商用エンタープライズクラウドプラットフォーム

-

ホームオートメーション、煙警報、車両、軍事、家庭の健康などの一般的なIoTデバイスのビジネスと技術の研究
14 hours
概要
このコースは

を対象としています

- 開発者
コース の

形式

- 講義、実践、小さなテストの理解を測定する方法に沿って
28 hours
概要
MonetDB は、コラムストア技術のアプローチを開拓したオープンソースのデータベースです。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者はどのように MonetDB を使用して、どのようにそれから最も価値を得るために学ぶことができます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- MonetDB とその特徴を理解する
- のインストールと MonetDB
を開始 - MonetDB
でさまざまな機能やタスクを探索して実行する - は、MonetDB 機能を最大限に活用して、プロジェクトの配信を加速し

観客

- 開発者
- 技術専門家
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
Cloudera インパラは、オープンソースの超並列処理 (MPP) の SQL クエリエンジンの Apache Hadoop クラスターです。

インパラ ユーザーは、データの移動や変換を必要とせずに、Hadoop 分散ファイルシステム および Apache Hbase に格納されているデータに、低レイテンシの SQL クエリを発行することができます。

観客

このコースは、 のビジネスインテリジェンスまたは SQL ツールを介して Hadoop に格納されたデータの分析を実行する アナリストとデータサイエンティストを対象としています。

このコースの参加者の後に することができます

- は、インパラを持つ Hadoop クラスターから意味のある情報を抽出します。
- は、インパラの SQL 方言でビジネスインテリジェンスを容易にするために、特定のプログラムを書く。
- のトラブルシューティングインパラ.
7 hours
概要
このコースでは、hive の sql 言語 (別名: ハイブ HQL、hive の sql、HiveQL) をハイブからデータを抽出する人々のために使用する方法について説明します
21 hours
概要
Hortonworks データプラットフォームは、apache hadoop エコシステム上でビッグデータソリューションを開発するための安定した基盤を提供するオープンソースの apache hadoop サポートプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Spark + Hadoop ソリューションの展開を通じて、Hortonworks とウォーク参加者を紹介します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は Hortonworks を使用して、Hadoop を大規模で確実に実行する
- は、Hadoop & #39 のセキュリティ、ガバナンス、オペレーション機能をスパーク & #39 と統合し、アジャイル分析ワークフローを実現します。
- は Hortonworks を使用して、スパークプロジェクトの各コンポーネントを調査、検証、認定、およびサポートします
- では、構造化、非構造化、インモーション、および休止など、さまざまな種類のデータを処理できます。

観客

- Hadoop 管理者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
このコースでは、Hadoop の上に NoSQL ストア – hbase を紹介します。 は hbase を使用して hbase クラスターを管理するアプリケーション、 、および管理者を開発する開発者を対象としています。

では、hbase アーキテクチャとデータモデリング、および hbase でのアプリケーション開発を通じて開発者をウォークします。また、HBase との MapReduce の使用、およびパフォーマンスの最適化に関連するいくつかの管理トピックについても説明します。コース は非常に実践的な演習の多くの です。

期間 : 3 日

オーディエンス : 開発者 と管理者
28 hours
概要
Hadoop は、大規模なデータ処理フレームワークとして人気があります。Python は、その明確な構文とコード readibility のための有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、複数の例とユースケースをステップ実行する際に、Python を使用して Hadoop、MapReduce、Pig、スパークを操作する方法を受講者が学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、Hadoop、MapReduce、ブタ、スパーク
の背後にある基本的な概念を理解しています。 - は、Hadoop 分散ファイルシステム (HDFS)、MapReduce、ブタ、およびスパーク
で Python を使用します。 - ヘビを使用して、Python
内の HDFS にプログラムでアクセスする - は mrjob を使用して MapReduce のジョブを Python
に書き込みます。 - は、Python
でスパークプログラムを書く - は、Python udf を使用してブタの機能を拡張し
ルイージ を使用して MapReduce ジョブとブタのスクリプトを管理 -

観客

- 開発者
- it プロフェッショナル
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
オーディエンス:

このコースは、大規模なデータ/ハープの技術を解明し、理解するのが難しくないことを示すためのものです。
14 hours
概要
は、より多くのソフトウェアおよび IT プロジェクトがローカル処理とデータ管理から分散処理およびビッグデータストレージに移行するにつれて、プロジェクトマネージャは、知識とスキルをアップグレードして、関連する概念と実践を把握する必要性を見つけています。ビッグデータプロジェクトとオポチュニティ

このコースでは、最も人気のあるビッグデータ処理フレームワークにプロジェクトマネージャを紹介します。

このインストラクター主導のトレーニングでは、Hadoop エコシステムの中核となるコンポーネントと、これらのテクノロジを使用して大規模な問題を解決する方法を受講者が学習します。これらの基盤を学習するにあたって、参加者は、これらのシステムの開発者や実装元とのコミュニケーション能力を向上させるとともに、多くの IT プロジェクトが関与するデータ科学者やアナリストも改善します。

観客

- プロジェクトマネージャは、既存の開発または IT インフラストラクチャに Hadoop を実装することを希望して
- は、ビッグデータエンジニア、データサイエンティスト、ビジネスアナリストを含む、部門横断的なチームとのコミュニケーションを必要とするプロジェクトマネージャを
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
Hadoop は、最も人気のあるビッグデータ処理フレームワークです。
21 hours
概要
Apache Hadoop は、サーバーのクラスタ上でビッグデータを処理するための最も一般的なフレームワークの1つです。このコースでは、HDFS、高度なブタ、ハイブ、および HBase でのデータ管理について詳しく紹介します。 これらの高度なプログラミング技法は、経験のある Hadoop 開発者にとって有益です。

オーディエンス : 開発者

期間: 三日

形式: 講義 (50%) とハンズオンラボ (50%)
28 hours
概要
MemSQL は、クラウドおよびオンプレミス用のメモリ内、分散型、SQL データベース管理システムです。It & #39 は、リアルタイムのデータウェアハウスであり、ライブデータや履歴情報からすぐに洞察を提供します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は開発と管理のための MemSQL の必需品を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- MemSQL
の重要な概念と特徴を理解する - MemSQL
のインストール、設計、保守、運用 - MemSQL
でのスキーマの最適化 MemSQL でクエリを改善 - MemSQL
の - ベンチマークパフォーマンス
- MemSQL
を使用したリアルタイムデータアプリケーションの構築

観客

- 開発者
- 管理者
- オペレーションエンジニア
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
Apache NiFi (Hortonworks データフロー) は、リアルタイムで統合されたデータロジスティクスと単純なイベント処理プラットフォームであり、システム間の移動、追跡、および自動化を可能にします。フローベースのプログラミングを使用して記述され、リアルタイムでデータフローを管理するための web ベースのユーザーインターフェイスを提供します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、live lab 環境で Apache NiFi を展開および管理する方法を受講者が学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- Apachi NiFi
のインストールと設定 - ソース、変換、およびデータベースとビッグデータ湖
を含む異種、分散データソースからデータを管理する - 自動化データフロー
- ストリーミング分析を有効にする
- データの取り込みにさまざまなアプローチを適用する
- ビッグデータを変換し、ビジネス洞察力に

観客

- システム管理者
- データエンジニア
- 開発者
- DevOps
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
Apache Hadoop は、ビッグデータを処理するための最も一般的なフレームワークです。Hadoop は、豊富で深い分析機能を提供し、tradional BI アナリティクスの世界に向けて、インロードを行っています。このコースでは、Hadoop エコシステムの中核となるコンポーネントのアナリストとその分析

を紹介します。

聴衆

ビジネスアナリスト

期間

3 日

形式

の講義と実習
7 hours
概要
spark SQL は、構造化および非構造化データを扱うための Apache spark & #39 のモジュールです。Spark SQL では、データの構造や実行されている計算に関する情報を提供します。この情報は、最適化を実行するために使用できます。Spark SQL の一般的な用途は次の2つです。 -SQL クエリを実行するには -既存のハイブのインストールからデータを読み取るには

このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) では、Spark SQL を使用してさまざまな種類のデータセットを分析する方法を受講者が学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- スパークのインストールと構成
- を使用してデータ分析を実行する
- クエリのデータセットを異なる形式で設定します。
- データとクエリ結果を視覚化します。

観客

- データアナリスト
- データサイエンティスト
- データエンジニア

形式 コース

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
14 hours
概要
アパッチ・ツェッペリンは、Hadoop とスパーク・ベースのデータをキャプチャ、探索、視覚化、共有するための web ベースのノートブックです。

は、このインストラクター主導のライブトレーニングは、シングルユーザーまたはマルチユーザー環境でのツェッペリンの展開と使用を通じてインタラクティブなデータ分析とウォーク参加者の背後にある概念を紹介します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- ツェッペリン
のインストールと設定 - は、ブラウザベースのインタフェースでデータを開発、整理、実行、共有することが
コマンドラインまたはクラスタの詳細を参照せずに結果を視覚化 -
- 長いワークフローで実行および共同作業を行う
- は、いくつかのプラグイン言語/データ処理-バックエンド、Scala (apache spark を使用)、Python (apache スパーク付き)、スパーク SQL、JDBC、Markdown、シェルなどの機能を備えています。
- は、スパーク、Flink とマップを削減
とツェッペリンを統合 - は、Apache シロ
とツェッペリンのセキュアなマルチユーザインスタンス

観客

- データエンジニア
- データアナリスト
- データサイエンティスト
- ソフトウェア開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
ベスパは、オープンソースのビッグデータ処理とエンジンを提供するヤフーによって作成されます。 ユーザーのクエリに応答し、推奨事項を作成し、パーソナライズされたコンテンツと広告をリアルタイムで提供するために使用します。

は、このインストラクター主導のライブトレーニングでは、大規模なデータを提供するという課題を紹介し、ユーザーの要求への応答を計算できるアプリケーションを作成することにより、参加者をリアルタイムで大量に処理します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- を使用してベスパはすぐにデータを計算する (ストア, 検索, ランク, 整理) ユーザーが待機している間に時間を提供する
- は、機能検索、推奨事項、およびパーソナライゼーション
を含む既存のアプリケーションにベスパを実装します。 - は、Hadoop やストームなどの既存のビッグデータシステムとベスパを統合して展開します。

観客

- 開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
タイゴンは、オープンソース、リアルタイム、低レイテンシ、高スループット、ネイティブヤーン、持続性のために HDFS と HBase の上に位置するストリーム処理フレームワークです。タイゴンアプリケーションは、ネットワーク侵入検知と分析、ソーシャルメディア市場分析、ロケーション分析、ユーザーへのリアルタイムの推奨などのユースケースに対応しています。

は、このインストラクター主導のライブトレーニングでは、サンプルアプリケーションの作成を通じて参加者をウォークする際に、リアルタイムおよびバッチ処理をブレンドするタイゴン & #39 のアプローチを紹介します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、大量のデータを処理するための強力なストリーム処理アプリケーションを作成し
- は、Twitter やウェブサーバのログなどのプロセスストリームのソースを
- は、ストリームの迅速な結合、フィルタリング、および集約のためにタイゴンを使用し

観客

- 開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
テラは、人気のリレーショナルデータベース管理システムの一つです。これは、主に大規模なデータウェアハウスアプリケーションを構築するために適しています。これは、並列処理の概念によって実現されます。

このコースでは、テラ

の代表者を紹介します。
28 hours
概要
データ統合のための

才能オープンスタジオは、ビジネス全体のさまざまな場所でデータを結合、変換、および更新するために使用されるオープンソースのデータ統合製品です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、才能 ETL ツールを使用してデータ変換、データ抽出、および Hadoop、ハイブ、およびブタとの接続を実行する方法について説明します。 このトレーニングの終わりまでに、参加者は

することができます

- ETL (抽出、変換、ロード) と伝播
の背後にある概念を説明します。 - は、Hadoop
と接続するための etl メソッドと etl ツールを定義します。 - は、ビジネス要件に応じてビッグデータを効率的に蓄積、取得、ダイジェスト、消費、変換、および形状に
- は、Hadoop (オプション)、Hive (オプション)、および NoSQL データベースから大きなレコードをアップロードして抽出します

観客

- ビジネスインテリジェンスプロフェッショナル
- プロジェクトマネージャー
- データベースの専門家
- SQL 開発者
- ETL の開発者
- ソリューションアーキテクト
- データアーキテクト
- データウェアハウスの専門家
- システム管理者およびインテグレータ
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
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