Kursy hadoop

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. Apache 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 poznają podstawy Apache Drill, a następnie wykorzystają moc i wygodę SQL do interaktywnego wyszukiwania dużych zbiorów danych w wielu źródłach danych, bez pisania kodu. Uczestnicy dowiedzą się również, jak zoptymalizować zapytania Drill pod kątem rozproszonego wykonywania SQL.

Configuring Dataiku Data Science Studio (DSS) System requirements for Dataiku DSS Setting Up Apache Hadoop... Dataiku Data Science Studio (Dataiku DSS) to scentralizowana platforma do obsługi i wdrażania modeli uczenia maszynowego w aplikacjach korporacyjnych. Pozwala również użytkownikom na współpracę i iterację różnych podejść AI i ML przy użyciu funkcji abstrakcji obliczeń. Dataiku DSS, wraz z jego obsługiwanymi instancjami w różnych usługach w chmurze, zapewnia rozwiązanie do zarządzania dużymi zbiorami danych, które jest dostosowane do celów biznesowych. Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, analityków danych i analityków danych, którzy chcą korzystać z Dataiku DSS do opracowywania potoków uczenia maszynowego i wykorzystywać procesy AI w generowaniu strategicznych inicjatyw organizacyjnych.

relational and NoSQL (non-relational) data storage Integrating MongoDB with Data Processing Frameworks Hadoop... Relacyjne bazy danych pozwalają użytkownikom organizować dane przy użyciu ustrukturyzowanego, dobrze zdefiniowanego zestawu wzorców (modelu). Wprowadź bazy danych NoSQL (Not Only SQL). Bazy danych NoSQL uwalniają użytkowników od konieczności wstępnego definiowania struktury przychodzących danych, umożliwiając im wstawianie i aktualizowanie nowych danych w locie. Bazy danych NoSQL są często szybsze niż relacyjne bazy danych i mogą z łatwością obsługiwać bardzo duże ilości danych. Bazy danych NoSQL skalują się również lepiej niż relacyjne bazy danych, ze względu na ich zdolność do efektywnego partycjonowania danych na wielu serwerach (klastrach) i równoważenia obciążenia dostępu do tych danych. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy zrozumieją architekturę, zasady projektowania i funkcjonalność najpopularniejszych baz danych NoSQL podczas konfigurowania, obsługi i oceny wielu baz danych NoSQL w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Dremio to open-source'owa "samoobsługowa platforma danych", która przyspiesza wysyłanie zapytań do różnych typów źródeł danych. Dremio integruje się z relacyjnymi bazami danych, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch i innymi źródłami danych. Obsługuje SQL i zapewnia interfejs użytkownika do tworzenia zapytań. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak zainstalować, skonfigurować i używać Dremio jako warstwy ujednolicającej dla narzędzi do analizy danych i bazowych repozytoriów danych.

Learning Data Databases, data warehouses and streaming data Distributed storage and processing with Hadoop... Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania. Python to język programowania słynący z przejrzystej składni i czytelności. Oferuje doskonałą kolekcję dobrze przetestowanych bibliotek i technik do tworzenia aplikacji uczenia maszynowego. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak stosować techniki i narzędzia uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w branży bankowej. Uczestnicy najpierw poznają kluczowe zasady, a następnie wykorzystują swoją wiedzę w praktyce, budując własne modele uczenia maszynowego i wykorzystując je do realizacji szeregu projektów zespołowych.

Dostęp i analiza danych z hurtowni danych, plików Excel i Apache Hadoop.... MicroStrategy to narzędzie do analizy biznesowej (BI) i wizualizacji do analizy dużych zbiorów danych. MicroStrategy jest używane przez firmy takie jak Netflix, eBay i Adobe. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo (online lub na miejscu) uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z MicroStrategy, aby uzyskać dostęp do różnych źródeł danych, a następnie generować raporty i pulpity nawigacyjne do analizy.

a Linear Model Real-time Data Scoring in H2O Creating a Random Forest Model Creating GBMs Analyzing Hadoop... H2O to platforma analityki predykcyjnej typu open source. Obsługuje języki R, Python, Scala, Java i REST. Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla osób technicznych, które chcą budować modele uczenia maszynowego przy użyciu algorytmów takich jak GLM, Deep Learning i Random Forest.

Model Model evaluation Model deployment and integration Selection of R-project package Python libraries Hadoop... Jeśli próbujesz nadać sens danym, do których masz dostęp lub chcesz analizować nieustrukturyzowane dane dostępne w sieci (takie jak Twitter, LinkedIn itp.), ten kurs jest dla Ciebie. Podczas kursu delegaci zostaną zapoznani z działającymi przykładami głównie technologii open source. Po krótkich wykładach odbędzie się prezentacja i proste ćwiczenia dla uczestników. Całe używane oprogramowanie jest aktualizowane za każdym razem, gdy kurs jest uruchamiany, więc sprawdzamy najnowsze możliwe wersje. Obejmuje proces pozyskiwania, formatowania, przetwarzania i analizowania danych, aby wyjaśnić, jak zautomatyzować proces podejmowania decyzji za pomocą uczenia maszynowego.

AUDIENCJA: Inżynier ds. danych, DevOps, Naukowiec ds. danych Introduction: Apache Spark in Hadoop Ecosystem... Krzywa uczenia się Apache Spark powoli rośnie na początku, wymaga dużo wysiłku, aby uzyskać pierwszy zwrot. Ten kurs ma na celu przeskoczenie pierwszej trudnej części. Po ukończeniu tego kursu uczestnicy zrozumieją podstawy Apache Spark , będą wyraźnie odróżniać RDD od DataFrame, nauczą się Pythona i Scala API, zrozumieją executory i zadania itp. Również zgodnie z najlepszymi praktykami, kurs ten silnie koncentruje się na wdrażaniu w chmurze, Databricks i AWS. Studenci zrozumieją również różnice między AWS EMR i AWS Glue, jedną z najnowszych usług Spark w AWS.

velocity, variety and veracity of Big Data Why Big Data is important in IoT Big Data vs legacy data in IoT Hadoop... Kurs został opracowany przez ekspertów branżowych i zapewnia kompleksowe wprowadzenie do różnych aspektów IoT, począwszy od modeli biznesowych po zrozumienie aspektów technicznych i bezpieczeństwa. Uczestnicy zapoznają się z różnymi typami czujników, ich konstrukcją oraz metodami kalibracji. Rozważone zostaną również różne protokoły komunikacji bezprzewodowej, takie jak Zigbee, Zwave, Bluetooth/BLE oraz wykorzystanie sieci czujników do łączenia urządzeń IoT. Studenci poznają podstawy tworzenia aplikacji mobilnych dla IoT i integrowania ich z przetwarzaniem danych na serwerach. Zostaną również wprowadzone popularne platformy, takie jak Microsoft Azure IoT i Amazon AWS-IoT. Po ukończeniu kursu studenci będą gotowi do efektywnej pracy z usługami IoT dla usług telekomunikacyjnych, wykorzystując swoje praktyczne umiejętności do rozwoju i optymalizacji sieci i usług łączności IoT.

Learning Data Databases, data warehouses and streaming data Distributed storage and processing with Hadoop... W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak stosować techniki i narzędzia uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w branży bankowej. Językiem programowania będzie R. Uczestnicy najpierw poznają kluczowe zasady, a następnie wykorzystują swoją wiedzę w praktyce, budując własne modele uczenia maszynowego i wykorzystując je do realizacji szeregu projektów na żywo.

amounts of unstructured data continuosly Data Storage Relational databases Non-relational databases Hadoop... Uczestnicy, którzy ukończą to szkolenie, zdobędą praktyczne, rzeczywiste zrozumienie Data Science i powiązanych z nim technologii, metodologii i narzędzi. Uczestnicy będą mieli okazję wykorzystać tę wiedzę w praktyce poprzez praktyczne ćwiczenia. Interakcja w grupie i informacje zwrotne od instruktora stanowią ważny element zajęć. Kurs rozpoczyna się od wprowadzenia do podstawowych pojęć Data Science, a następnie przechodzi do narzędzi i metodologii stosowanych w Data Science.

Data into R Databases, Data Warehouses, and Streaming Data Distributed Storage and Processing with Hadoop... Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, w której komputery mają zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania. R jest popularnym językiem programowania w branży finansowej. Jest używany w aplikacjach finansowych, od podstawowych programów handlowych po systemy zarządzania ryzykiem. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak stosować techniki i narzędzia uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w branży finansowej. Językiem programowania będzie R. Uczestnicy najpierw poznają kluczowe zasady, a następnie wykorzystują swoją wiedzę w praktyce, budując własne modele uczenia maszynowego i wykorzystując je do realizacji szeregu projektów zespołowych.

velocity, variety and veracity of Big Data Why Big Data is important in IoT Big Data vs legacy data in IoT Hadoop... Głównym celem kursu jest przedstawienie pojawiających się opcji technologicznych, platform i studiów przypadków implementacji IoT w domu & automatyka miejska (inteligentne domy i miasta), Internet przemysłowy, opieka zdrowotna, Govt., Mobile Cellular i inne obszary. Szkolenie to ma na celu przegląd technologii i biznesu w rozwijającej się branży, aby entuzjaści / przedsiębiorcy IoT mogli zrozumieć podstawy technologii i biznesu IoT.

Cluster) Automate redundancy management with RDS Pros vs Cons Dealing with transactioons and consistency Hadoop... Kurs ma na celu zapoznanie studentów z podstawowymi pojęciami i możliwościami związanymi z technologiami i usługami chmurowymi. Kurs przeznaczony jest dla studentów, profesjonalistów z zakresu technologii informatycznych oraz tych, którzy chcą wdrażać innowacyjne rozwiązania z zakresu IT. Głównym celem kursu jest przekazanie studentom praktycznego podejścia do studiowania technologii i usług chmurowych, które pozwoli im efektywniej wykorzystywać rozwiązania chmurowe do rozwiązywania różnorodnych zadań informatycznych. W trakcie zajęć studenci będą mieli okazję aktywnie pracować z różnymi platformami i usługami chmurowymi, a także poznawać najnowsze trendy i technologie w zakresie przetwarzania w chmurze.