Hadoopのトレーニングコース

Hadoopのトレーニングコース

地元の講師主導のApache Hadoopトレーニングコースでは、Hadoopエコシステムのコアコンポーネントと大規模な問題を解決するためにこれらのテクノロジをどのように使用できるかを実践的に実践します。 Hadoop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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Hadoopサブカテゴリ

Hadoopコース概要

CodeNameDurationOverview
hadoopadmHadoop Administration21 hoursこのコースは、分散システム環境で大規模なデータセットを格納および処理するソリューションを探しているITスペシャリストに専念しています

コースの目標:

Hadoopクラスタ管理に関する知識を得る
hadoopforprojectmgrsHadoop for Project Managers14 hours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
sqoopMoving Data from MySQL to Hadoop with Sqoop14 hoursSqoop は、Hadoop とリレーショナル・データベースまたはメインフレーム間でデータを転送するためのオープン・ソース・ソフトウェア・ツールです。MySQL や Oracle、メインフレームなどのリレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) から Hadoop 分散ファイルシステム (HDFS) にデータをインポートするために使用できます。その後、Hadoop MapReduce でデータを変換してから、再び RDBMS にエクスポートし直すことができます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Sqoop を使用して従来のリレーショナルデータベースから HDFS やハイブなどの Hadoop ストレージにデータをインポート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:

- Sqoop
のインストールと設定 - から HDFS とハイブ
にデータをインポートする HDFS とハイブから MySQL にデータをインポート -

観客

- システム管理者
- 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。
hadooppythonHadoop with Python28 hoursHadoop 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
nifidevApache NiFi for Developers7 hoursApache 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、Apache NiFi を使用してデモの拡張機能、コンポーネント、およびプロセッサの数を開発する際に、フローベースのプログラミングの基礎を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、NiFi & #39 のアーキテクチャとデータフローの概念を理解して
- NiFi およびサードパーティの api を使用して拡張機能を開発する
独自の Apache Nifi プロセッサを開発 - カスタム
- は、異種および珍しいファイル形式やデータソースからリアルタイムのデータを取り込み、処理します

観客

- 開発者
- データエンジニア
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
nifiApache NiFi for Administrators21 hoursApache 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
datameerDatameer for Data Analysts14 hoursDatameer は、Hadoop 上に構築されたビジネスインテリジェンスおよびアナリティクスプラットフォームです。これにより、エンドユーザーは、使いやすい方法で、大規模な構造化された半構造化データと非構造化情報にアクセスし、探索し、関連づけることができます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Datameer を使用して Hadoop & #39 を克服する方法について学習し、一連のビッグデータソースのセットアップと分析を段階的に実行します。

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:

- エンタープライズデータを作成、バーテン、対話的に探索する
湖 - アクセスビジネスインテリジェンスデータウェアハウス、トランザクションデータベース、およびその他の分析ストア
- エンドツーエンドのデータ処理パイプラインを設計するには、スプレッドシートのユーザーインターフェイスを使用します
- アクセス事前に構築された関数は、複雑なデータの関係を探るために
- ドラッグアンドドロップウィザードを使用してデータを視覚化し、ダッシュボードを作成する
- テーブル、グラフ、グラフ、およびマップを使用してクエリ結果を分析する

観客

- 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
tigonTigon: Real-time Streaming for the Real World14 hours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
alluxioAlluxio: Unifying Disparate Storage Systems7 hoursAlluxio は、異種ストレージシステムを統合し、アプリケーションがメモリ速度でデータと対話できるようにするオープンソースの仮想分散ストレージシステムです。これは、インテル、Baidu とアリババなどの企業によって使用されます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Alluxio を使用してストレージシステムと異なる計算フレームワークを橋渡しし、マルチペタバイト規模のデータを効率的に管理して、アプリケーションの作成をステップ実行する方法を学習します。Alluxio ・

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:

- Alluxio
を使用したアプリケーションの開発 - は、1つの名前空間を維持しながらビッグデータシステムとアプリケーションを接続する
- は、任意のストレージ形式のビッグデータから効率的に値を抽出
- ワークロードパフォーマンスの向上
- Alluxio スタンドアロンまたはクラスタ化された
の展開と管理

観客

- データサイエンティスト
- 開発者
- システム管理者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
samzaSamza for Stream Processing14 hoursapache Samza は、ストリーム処理のためのオープンソースのほぼリアルタイムの非同期計算フレームワークです。 は、apache カフカをメッセージング用に使用し、フォールトトレランス、プロセッサ分離、セキュリティ、およびリソース管理のための apache Hadoop 糸を使っています。

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、メッセージングシステムと分散ストリーム処理の原理を紹介しながら、サンプルの Samza ベースのプロジェクトとジョブ実行の作成を通じて参加者を歩きます。

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:

- は、Samza を使用して、メッセージを生成および使用するために必要なコードを簡略化します。
- は、アプリケーションからのメッセージの処理を切り離します。
- は Samza を使用して、ほぼリアルタイムの非同期計算を実装します。
- は、ストリーム処理を使用して、メッセージングシステム上でより高いレベルの抽象化を提供します。

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
hdpHortonworks Data Platform (HDP) for Administrators21 hoursHortonworks 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
ambariApache Ambari: Efficiently Manage Hadoop Clusters21 hoursapache Ambari は、apache Hadoop クラスターのプロビジョニング、管理、監視、およびセキュリティ保護のためのオープンソースの管理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参加者は、Hadoop クラスターを正常に管理するために Ambari によって提供される管理ツールとプラクティスを学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は Ambari
を使用してライブビッグデータクラスタをセットアップする - は、さまざまなユースケースに Ambari & #39 の高度な機能と機能性を適用し
- をシームレスに追加し、必要に応じてノードを削除
- により、Hadoop クラスターと #39 のパフォーマンスを向上させることができます。
のチューニングと調整

観客

- DevOps
- システム管理者
- dba
- Hadoop テストの専門家
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
ApHadm1Apache Hadoop: Manipulation and Transformation of Data Performance21 hoursこのコースは、開発者、アーキテクト、データサイエンティスト、またはデータに集中的にまたは定期的にアクセスする必要があるプロファイルを対象としています。

コースの主な焦点は、データの操作と変換です。

Hadoop エコシステムのツール間の

このコースには、データの変換と操作に多用される Pig とハイブの使用が含まれています。

このトレーニングは、パフォーマンスの指標とパフォーマンスの最適化にも対応しています。

コースは完全に手であり、理論的な側面のプレゼンテーションによって中断されます。
apachehAdministrator Training for Apache Hadoop35 hoursオーディエンス:

このコースは、分散システム環境で大きなデータセットを格納および処理するソリューションを探しているITスペシャリストを対象としています

ゴール:

Hadoopクラスタ管理に関する深い知識。
BigData_A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data35 hoursこのトレーニングを修了した参加者は、ビッグデータとその関連技術、方法論、およびツールについて、実践的で現実の世界の理解を得ることができます。

の参加者は、実践的な演習を通じて、この知識を実践に置く機会を持つことになります。グループの相互作用とインストラクターのフィードバックは、クラスの重要なコンポーネントを構成します。

は、ビッグデータの要素概念の入門から始まり、その後、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。最後に、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ツールとインフラストラクチャについて説明します。

観客

- 開発者/プログラマー
- IT コンサルタント
コース の

形式

- 部の講義、一部の議論、実践的な実践と実装、時折 quizing の進捗状況を測定する。
IntroToAvroApache Avro: Data Serialization for Distributed Applications14 hours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
HadoopDevAdHadoop for Developers and Administrators21 hoursHadoop 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。
ImpImpala for Business Intelligence21 hoursCloudera 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.
hivehiveqlData Analysis with Hive/HiveQL7 hours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
hadoopbaHadoop for Business Analysts21 hoursApache 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
hadoopadm1Hadoop For Administrators21 hoursApache 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です。この3つ (オプションで4つの) days コースでは、hadoop とそのエコシステムのビジネス上のメリットとユースケース、クラスターの展開と拡張の計画方法、インストール、保守、監視、トラブルシューティング、および hadoop の最適化について受講者が学習します。また、クラスターのバルク・データのロード、さまざまな hadoop ディストリビューションに精通し、hadoop エコシステムツールのインストールと管理についても練習します。このコースでは、Kerberos を使用したクラスタのセキュリティ保護について説明します。

"… 材料は非常によく準備され、徹底的に覆われていた。ラボはとても役に立ち、よく組織化された " — アンドリューグエン、プリンシパル統合 DW のエンジニア、マイクロソフトオンライン広告

聴衆

Hadoop 管理者

形式

講義とハンズオンラボ, おおよそのバランス 60% 講義, 40% ラボ.
hbasedevHBase for Developers21 hours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
hadoopdevaAdvanced Hadoop for Developers21 hoursApache 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%)
hadoopdevHadoop for Developers (4 days)28 hoursApache 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です。このコースでは、さまざまなコンポーネント (HDFS、MapReduce、ブタ、ハイブ、HBase) の Hadoop エコシステムに開発者を紹介します。
hadoopmaprHadoop Administration on MapR28 hours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。
bigdataanahealthBig Data Analytics in Health21 hoursビッグデータ分析は、相関関係、隠されたパターン、およびその他の有用な洞察を明らかにするために、多様なデータセットを大量に調べるプロセスを伴います。

健康産業は、複雑な異種医療および臨床データを大量に持っています。ヘルスデータにビッグデータ分析を適用すると、医療の配信を向上させるための洞察を引き出す大きな可能性があります。しかし、これらのデータセットの恐ろしさは、臨床環境への解析や実用化に大きな課題をもたらしています。

このインストラクター主導の, ライブトレーニング (リモート), 参加者は、彼らが実践的なライブラボの演習の一連のステップとして、健康でビッグデータ分析を実行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:

- Hadoop MapReduce やスパーク
などのビッグデータ分析ツールをインストールして構成する - 医療データの特徴を理解する
- は、医療データに対処するためにビッグデータ技術を適用する
- は、健康アプリケーションのコンテキストでビッグデータシステムとアルゴリズムを研究

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- パートの講義、一部の議論、演習と重い実践的な練習。

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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