Kursy hadoop

Deeplearning4j to otwarta, rozproszona biblioteka głębokiego uczenia napisana dla języka Java i Scala. Zintegrowana z Hadoop i Spark, DL4J została zaprojektowana do użytku w środowiskach biznesowych na rozproszonych procesorach graficznych i CPU.

SystemML zapewnia deklaratywne wielkoskalowe uczenie maszynowe (ML), które ma na celu elastyczną specyfikację algorytmów ML i automatyczne generowanie hybrydowych planów wykonawczych, począwszy od pojedynczego węzła, obliczeń w pamięci, po obliczenia rozproszone na Apache Hadoop i Apache Spark.

Hadoop Based Solutions – no conditions on structure of dataset.... Postęp technologiczny i rosnąca ilość informacji zmieniają sposób egzekwowania prawa. Wyzwania stawiane przez Big Data są prawie tak samo zniechęcające, jak obietnica Big Data. Efektywne przechowywanie danych jest jednym z tych wyzwań; skuteczna ich analiza jest kolejnym. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają sposób myślenia, z jakim należy podejść do technologii Big Data, ocenić ich wpływ na istniejące procesy i polityki oraz wdrożyć te technologie w celu identyfikacji działalności przestępczej i zapobiegania przestępczości. Przeanalizowane zostaną studia przypadków z organizacji zajmujących się egzekwowaniem prawa na całym świecie, aby uzyskać wgląd w ich podejścia, wyzwania i wyniki.

Deeplearning4j to oprogramowanie Open-Source do głębokiego uczenia się w Javie i Scala na Hadoop i Spark.

Zrozumienie różnicy między Apache Spark i Hadoop MapReduce oraz kiedy używać którego z nich.... Apache Spark to silnik analityczny przeznaczony do dystrybucji danych w klastrze w celu ich równoległego przetwarzania. Zawiera moduły do przetwarzania strumieniowego, SQL, uczenia maszynowego i przetwarzania grafów. Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrożyć system Apache Spark do przetwarzania bardzo dużych ilości danych.

Apache Samza to open-source'owy, asynchroniczny framework obliczeniowy do przetwarzania strumieniowego w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Wykorzystuje Apache Kafka do przesyłania wiadomości oraz Apache Hadoop YARN do tolerancji błędów, izolacji procesorów, bezpieczeństwa i zarządzania zasobami. To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo wprowadza zasady stojące za systemami przesyłania wiadomości i rozproszonym przetwarzaniem strumieniowym, jednocześnie przeprowadzając uczestników przez tworzenie przykładowego projektu opartego na Samza i wykonywanie zadań.

celu ustalenia zakresu dla konkretnych systemów (syslog, Apache, Nginx, IoT, ElasticSearch, MongoDB, Hadoop... To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą skonfigurować architekturę, w której wszystko jest rejestrowane.

Deeplearning4j to pierwsza komercyjna, otwarta, rozproszona biblioteka głębokiego uczenia napisana dla języka Java i Scala. Zintegrowana z Hadoop i Spark, DL4J została zaprojektowana do użytku w środowiskach biznesowych na rozproszonych procesorach graficznych i CPU.

Use Cases Alternatives to Kafka Producer API High Level Consumer API Simple Consumer API Kafka Hadoop... Kurs pozwala uczestnikom zanurzyć się w świecie rozproszonych systemów przesyłania wiadomości i opanować korzystanie z potężnego narzędzia - Apache Kafka. Kurs ma na celu poszerzenie wiedzy studentów i specjalistów z zakresu informatyki, architektury oprogramowania i systemów rozproszonych. Uczestnicy kursu poznają alternatywy dla Kafki i zrozumieją, dlaczego to narzędzie jest tak popularnym wyborem do komunikacji rozproszonej. Kurs obejmuje badanie różnych poziomów API Kafki – producenta i konsumenta, a także konsumenta wysokiego poziomu, co pozwala studentom poznać praktyczne aspekty wykorzystania Kafki w różnych scenariuszach. Uczestnicy procesu nauki zostaną wprowadzeni w konfigurację Kafki, zarządzanie producentami i konsumentami, a także zrozumienie semantyki dostarczania wiadomości. Ważnym aspektem kursu jest identyfikacja skutecznych projektów dla producentów i konsumentów o zwiększonej szybkości i niezawodności.

Korzystanie z interfejsu "przeciągnij i upuść" Open Studio do uruchamiania zadań Hadoop.... Talend Open Studio for Big Data to narzędzie ETL typu open source do przetwarzania dużych zbiorów danych. Zawiera środowisko programistyczne do interakcji ze źródłami i celami Big Data oraz uruchamiania zadań bez konieczności pisania kodu. Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla osób technicznych, które chcą wdrożyć Talend Open Studio for Big Data w celu uproszczenia procesu odczytu i analizy Big Data.

Apache Accumulo to posortowany, rozproszony magazyn kluczy/wartości, który zapewnia solidne, skalowalne przechowywanie i wyszukiwanie danych. Opiera się na projekcie Google BigTable i jest zasilany przez Apache Hadoop, Apache Zookeeper i Apache Thrift. Ten prowadzony przez instruktora kurs na żywo obejmuje zasady działania Accumulo i przeprowadza uczestników przez proces tworzenia przykładowej aplikacji na Apache Accumulo.

and Sinks Apache Beam Source and Sink API Integrating Apache Beam with other Big Data Systems Apache Hadoop... Apache Beam to otwarty, zunifikowany model programowania do definiowania i wykonywania równoległych potoków przetwarzania danych. Jego siła tkwi w możliwości uruchamiania zarówno potoków wsadowych, jak i strumieniowych, przy czym wykonanie jest przeprowadzane przez jeden z obsługiwanych przez Beam back-endów przetwarzania rozproszonego: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark i Google Cloud Dataflow. Apache Beam jest przydatny do zadań ETL (Extract, Transform, and Load), takich jak przenoszenie danych między różnymi nośnikami pamięci i źródłami danych, przekształcanie danych w bardziej pożądany format i ładowanie danych do nowego systemu. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak zaimplementować Apache Beam SDK w aplikacji Java lub Python, która definiuje potok przetwarzania danych w celu dekompozycji dużego zbioru danych na mniejsze fragmenty w celu niezależnego, równoległego przetwarzania.

Apache Drill to pozbawiony schematów, rozproszony, kolumnowy silnik zapytań SQL w pamięci dla Hadoop, NoSQL i innych systemów przechowywania danych i plików w chmurze. Siła Apache Drill leży w jego zdolności do łączenia danych z wielu magazynów danych za pomocą jednego zapytania. Apache Drill obsługuje wiele baz danych NoSQL i systemów plików, w tym HBase, MongoDB, MapR-DB, HDFS, MapR-FS, Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, Swift, NAS i pliki lokalne. Drill to wersja open source systemu Google Dremel, która jest dostępna jako usługa infrastrukturalna o nazwie Google BigQuery. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak optymalizować i debugować Apache Drill, aby poprawić wydajność zapytań na bardzo dużych zestawach danych. Kurs rozpoczyna się od przeglądu architektury i porównania funkcji między Apache Drill a innymi interaktywnymi narzędziami do analizy danych. Następnie uczestnicy przechodzą przez serię interaktywnych, praktycznych sesji ćwiczeniowych, które obejmują instalację, konfigurację, ocenę wydajności, strojenie i debugowanie instancji Apache Drill w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Optimization Apache Drill to pozbawiony schematów, rozproszony, kolumnowy silnik zapytań SQL w pamięci dla Hadoop... Kurs Apache Drill Query Optimization oferowany przez NobleProg to zaawansowany program szkoleniowy, który skupia się na optymalizacji zapytań w narzędziu Apache Drill. Apache Drill to potężny framework do analizy dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym. W trakcie tego kursu uczestnicy zdobędą umiejętności optymalizacji wydajności zapytań, co pozwoli im efektywnie wykorzystywać zasoby systemu. Uczestnicy nauczą się tworzyć zoptymalizowane zapytania, wykorzystując różne techniki, takie jak indeksowanie, partycjonowanie i optymalizacje planu zapytań. Po ukończeniu tego kursu, studenci będą w stanie skutecznie pracować z dużymi zbiorami danych, osiągając znacznie szybsze wyniki i zoptymalizowaną wydajność.

Obliczenia kognitywne odnoszą się do systemów, które obejmują uczenie maszynowe, rozumowanie, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie mowy i wizję (rozpoznawanie obiektów), interakcję człowiek-komputer, generowanie dialogów i narracji, aby wymienić tylko kilka. System kognitywny często składa się z wielu technologii współpracujących ze sobą w celu przetwarzania w pamięci "gorących" danych kontekstowych, a także dużych zbiorów "zimnych" danych historycznych w trybie wsadowym. Przykłady takich technologii obejmują Kafka, Spark, Elasticsearch, Cassandra i Hadoop. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, w jaki sposób Cognitive Computing uzupełnia sztuczną inteligencję i Big Data oraz w jaki sposób specjalnie zbudowane systemy mogą być wykorzystywane do realizacji zachowań podobnych do ludzkich, które poprawiają wydajność interakcji człowiek-maszyna w biznesie.