Kursy hadoop

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.

velocity, variety and veracity of Big Data Why Big Data is important in IoT Big Data vs legacy data in IoT Hadoop... Ograniczeni tradycyjnymi przychodami z usług głosowych i transmisji danych, CSP (dostawcy usług komunikacyjnych) poszukują nowych źródeł przychodów z usług IoT świadczonych w domach, biurach i dla klientów indywidualnych. W rezultacie IoT staje się częścią nowego modelu OSS i BSS.

Data management tools: Apache Spark, Apache Hadoop Tools Machine Learning: Numpy, Scipy, Sci-kit DL high... Ten kurs rozpoczyna się od przekazania wiedzy koncepcyjnej na temat sieci neuronowych i ogólnie algorytmów uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się (algorytmy i aplikacje). Część 1 (40%) tego szkolenia koncentruje się bardziej na podstawach, ale pomoże ci wybrać odpowiednią technologię: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras itp. Część 2 (20%) tego szkolenia wprowadza Theano - bibliotekę Pythona, która ułatwia pisanie modeli głębokiego uczenia się. Część trzecia (40%) szkolenia będzie w znacznym stopniu oparta na Tensorflow - API drugiej generacji otwartej biblioteki oprogramowania Google do uczenia głębokiego. Przykłady i ćwiczenia zostaną wykonane w TensorFlow.

governance methodology Technologies for implementing governance Outlook and usage for cloud computing Hadoop... Infrastruktura chmury to wirtualna infrastruktura, która jest dostarczana lub dostępna za pośrednictwem sieci lub Internetu dla usług i produktów na żądanie. Usługi w chmurze to usługi świadczone za pośrednictwem sieci lub Internetu. To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla architektów IT i konsultantów IT, którzy chcą stosować najlepsze praktyki w zakresie infrastruktury i usług w chmurze.

Major topics will include: Hadoop MS SQL Oracle Exadata Data hub NoSQL NewSQL Storage Business Intelligence... This course is aimed at entry level engineers. It explains the various technologies, tools, architectures, and design methodologies used to manage large volumes of data. We discuss traditional forms of data storage such as relational databases, as well as newer, less structured approaches. Traditional file systems are compared to distributed file systems, and traditional server architecture is compared to clusered server architecture, all within the context of managing and processing big data across distributed systems.

Podczas kursu uczestnicy poznają architekturę HBase, modelowanie danych i tworzenie aplikacji na tej bazie danych. Kurs obejmuje również wykorzystanie MapReduce z HBase i tematy administracyjne w celu optymalizacji wydajności. Uczestnicy kursu będą mieli dostęp do działającego klastra HBase, co eliminuje potrzebę instalowania oprogramowania na swoich komputerach. Kurs oferuje dużą liczbę praktycznych ćwiczeń laboratoryjnych, które pomagają w nauce praktycznych umiejętności i pozwalają uczestnikom ćwiczyć w rzeczywistych scenariuszach z wykorzystaniem HBase. Po pomyślnym ukończeniu kursu uczestnicy będą mieli dogłębne zrozumienie ekosystemu Big Data i bazy danych NoSQL, koncentrując się na hurtowni NoSQL opartej na Hadoop. Będą wiedzieć, jak tworzyć tabele HBase i zarządzać nimi, korzystać z interfejsu API Java w celu uzyskania dostępu do danych HBase, tworzyć aplikacje korzystające z HBase oraz skutecznie konfigurować i administrować klastrami HBase w celu uzyskania optymalnej wydajności.

Kurs ten zapewni uczestnikom umiejętności eksploracji dużych zbiorów danych przy użyciu Sqoop i Flume, a także możliwość wyodrębniania danych z różnych źródeł i przenoszenia ich między relacyjnymi bazami danych, rozproszonym systemem plików Hadoop (HDFS) i Hive. Podczas kursu uczestnicy poznają podstawy Sqoop i Flume, które mogą importować dane z relacyjnych baz danych i przenosić je do Hadoop, a także przetwarzać duże ilości danych. Dowiedzą się, jak tworzyć agentów we Flume do zbierania i przesyłania danych, konfigurować zadania i potoki w Sqoop w celu zoptymalizowania przepływu danych. Uczestnicy dowiedzą się również, jak używać Sqoop do importowania danych z MySQL do HDFS i Hive, a także zbadają pipelining i dogłębną obsługę zdarzeń. Kurs ten pomoże inżynierom oprogramowania poszerzyć swoją wiedzę na temat przetwarzania dużych zbiorów danych i wdrożyć technologie Sqoop i Flume w rzeczywistych projektach w celu gromadzenia i przenoszenia danych między różnymi źródłami i systemami.

Kurs ma na celu zapoznanie uczestników z architekturą i możliwościami Voldemort, który jest rozproszonym magazynem danych typu open source wykorzystywanym w wielu usługach o znaczeniu krytycznym w LinkedIn i zasila większość ich witryny. Uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i używać Voldemort do przechowywania i zarządzania dużymi ilościami danych. Kurs obejmuje praktyczne ćwiczenia i testy zrozumienia, a także szczegółowe wykłady i dyskusje. Uczestnicy dowiedzą się, jak pracować z wierszem poleceń Voldemort, budować i przesyłać zadania, przywracać równowagę instancji Voldemort i korzystać z narzędzia administracyjnego. Po ukończeniu kursu uczestnicy będą mieli głębsze zrozumienie rozproszonych systemów pamięci masowej typu klucz-wartość, a także umiejętności w zakresie Hadoop i obliczeń wsadowych na dużą skalę. Kurs pomoże im efektywnie wykorzystać Voldemort w swoich projektach.

Databases Graph Databases Key Value XML Databases Distribute file systems MongoDB Cassandra Apache Hadoop... Kurs jest szkoleniem na temat alternatywnych metod przechowywania i analizowania dużych ilości danych, gdy tradycyjne bazy danych SQL nie są w stanie poradzić sobie z rosnącą ilością danych. Uczestnicy kursu zapoznają się z różnymi typami baz danych, takimi jak obiektowe bazy danych, magazyny dokumentów, bazy danych w chmurze, bazy danych grafowych i inne, a także poznają główne zalety i wady każdego typu. Uczestnicy otrzymają nauczanie, dyskusje i prezentacje na temat różnych rozwiązań, a na życzenie będą mieli możliwość wykonania praktycznych ćwiczeń. Po ukończeniu kursu będą w stanie skutecznie ocenić i wybrać odpowiednie bazy danych dla swoich projektów, zapewniając optymalne przechowywanie, analizę i dostępność dużych ilości danych.

Ten kurs oferuje dogłębne wprowadzenie do DC/OS, rozproszonego systemu operacyjnego typu open source zbudowanego na Apache Mesos. System ten umożliwia wydajne zarządzanie zasobami i planowanie różnych aplikacji, takich jak Hadoop, Spark, Kafka i Elasticsearch, w chmurze i centrach danych. Kurs przeznaczony jest dla administratorów systemów i inżynierów DevOps, którzy chcą dowiedzieć się, jak pracować z DC/OS, aby efektywnie zarządzać systemami rozproszonymi. Kurs obejmuje dokładny przegląd koncepcji DC/OS i Apache Mesos w oparciu o praktyczne ćwiczenia i dyskusje. Uczestnicy dowiedzą się, jak wdrażać i zarządzać systemem operacyjnym DC/OS, pracować z jego komponentami, instalować rozproszone aplikacje i zarządzać kontenerami Docker. Kurs daje również uczestnikom możliwość poznania innych pakietów, które są gotowe do zainstalowania w systemie DC/OS, wzbogacając ich wiedzę na temat korzystania z tego rozproszonego systemu operacyjnego.

. - Data management tools: Apache Spark, Apache Hadoop - Tools Machine Learning: Numpy, Scipy, Sci-kit... Kurs składa się z trzech oddzielnych dni szkoleniowych. Pierwszy dzień poświęcony jest wprowadzeniu do sztucznej inteligencji i podstaw uczenia maszynowego. Uczestnicy poznają historię, podstawowe pojęcia i rodzaje zadań uczenia maszynowego, a także porównają je z głębokim uczeniem. Drugi dzień obejmuje konwolucyjne i rekurencyjne sieci neuronowe, podczas którego uczestnicy poznają podstawowe zasady, operacje i architektury takich sieci, a także ich zastosowania do przetwarzania obrazów, tekstu i innych danych. Trzeci dzień, który jest opcjonalny, obejmuje modele generatywne i uczenie ze wzmocnieniem. Uczestnicy zapoznają się z Variational Autoencoder (VAE), Generative Adversarial Networks (GAN) i Deep Reinforcement Learning. Kurs zapewnia inżynierom i naukowcom zajmującym się danymi dogłębne zrozumienie architektur i koncepcji głębokiego uczenia się, a także możliwość zastosowania ich w praktyce.

Uczestnicy kursu dowiedzą się, jak pracować z dużymi ilościami danych, opanują różne podejścia do analizy, w tym analizę statystyczną, analizę szeregów czasowych i uczenie maszynowe. Zdobędą praktyczne umiejętności w językach programowania R i Python do przetwarzania i wizualizacji danych. Ponadto uczestnicy dowiedzą się, jak pracować z różnymi bazami danych, w tym relacyjnymi i nierelacyjnymi (NoSQL), a także poznają rozproszone przetwarzanie danych za pomocą narzędzi takich jak Hadoop i Spark. Zrozumieją również podstawy skalowalności i pracy z chmurami, takimi jak AWS i Google Cloud. Kurs zapewni uczestnikom możliwość wykorzystania zdobytej wiedzy w praktyce poprzez praktyczne zadania, informacje zwrotne od instruktora i interakcję w grupie. Pod koniec kursu będą gotowi do analizowania dużych ilości danych, korzystania z odpowiednich narzędzi i podejmowania świadomych decyzji w oparciu o dane zebrane w dziedzinie analityki danych i dużych zbiorów danych.