Zielona Góra

sale szkoleniowe NobleProg, ul. Reja 6, Zielona Góra, poland, 65-076

Sale szkoleniowe NobleProg w Zielonej Górze są zlokalizowane przy ulicy Reja 6.

Podkategorie (13)

Category for Dremio

Dremio
Category for Apache Zeppelin

Apache Zeppelin
Category for Apache Kylin

Apache Kylin
Category for Apache ActiveMQ

Apache ActiveMQ
Category for Apache Accumulo

Apache Accumulo
Category for Apache Spark

Apache Spark
Category for Data Mining

Data Mining
Category for Hadoop

Hadoop
Category for Stream processing

Stream processing
Category for Data Warehouse

Data Warehouse
Category for Apache ZooKeeper

Apache ZooKeeper
Category for Teradata

Teradata
Category for Denodo

Denodo

Przeglądaj szkolenia

A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data - 3 Days

 21 godzin
Uczestnicy, którzy ukończą to prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubuskie, zdobędą praktyczne, rzeczywiste zrozumienie Big Data 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 koncepcji Big Data, a następnie przechodzi do języków programowania i metodologii wykorzystywanych do realizacji Data Analysis. Na koniec omawiamy narzędzia i infrastrukturę, które umożliwiają Big Data przechowywanie, przetwarzanie rozproszone i Scala bility.
Więcej...

Advanced Apache Iceberg

 21 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubuskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych specjalistów ds. danych, którzy chcą zoptymalizować przepływy pracy przetwarzania danych, zapewnić integralność danych i wdrożyć solidne rozwiązania data lakehouse, które mogą obsługiwać złożoność nowoczesnych aplikacji big data. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Uzyskać dogłębne zrozumienie architektury Iceberg, w tym zarządzania metadanymi i układu plików.
  • Skonfigurować Iceberg dla optymalnej wydajności w różnych środowiskach i zintegrować go z wieloma silnikami przetwarzania danych.
  • Zarządzać wielkoskalowymi tabelami Iceberg, wykonywać złożone zmiany schematu i obsługiwać ewolucję partycji.
  • Opanowanie technik optymalizacji wydajności zapytań i wydajności skanowania danych dla dużych zbiorów danych.
  • Wdrożenie mechanizmów zapewniających spójność danych, zarządzanie gwarancjami transakcyjnymi i obsługę awarii w środowiskach rozproszonych.
Więcej...

Apache Iceberg Fundamentals

 14 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubuskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących specjalistów od danych, którzy chcą zdobyć wiedzę i umiejętności niezbędne do efektywnego wykorzystania Apache Iceberg do zarządzania dużymi zbiorami danych, zapewnienia integralności danych i optymalizacji przepływów pracy przetwarzania danych. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Dokładnie zrozumieć architekturę, funkcje i zalety Apache Iceberg.
  • Dowiedzieć się o formatach tabel, partycjonowaniu, ewolucji schematów i możliwościach podróży w czasie.
  • Zainstalować i skonfigurować Apache Iceberg w różnych środowiskach.
  • Tworzenie, zarządzanie i manipulowanie tabelami Iceberg.
  • Zrozumienie procesu migracji danych z innych formatów tabel do Iceberg.
Więcej...

Big Data Consulting

 21 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubuskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów IT, którzy chcą podnieść swoje umiejętności w zakresie architektury danych, zarządzania, przetwarzania w chmurze i technologii Big Data, aby skutecznie zarządzać i analizować duże zbiory danych w celu migracji danych w swoich organizacjach. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
  • Zrozumieć podstawowe pojęcia i komponenty różnych architektur danych.
  • Uzyskać kompleksowe zrozumienie zasad zarządzania danymi i ich znaczenia w środowiskach regulacyjnych.
  • Wdrażać i zarządzać strukturami zarządzania danymi, takimi jak Dama i Togaf.
  • Wykorzystać platformy chmurowe do wydajnego przechowywania, przetwarzania i zarządzania danymi.
Więcej...

Azure Data Lake Storage Gen2

 14 godzin
This instructor-led, live training in lubuskie (online or onsite) is aimed at intermediate-level data engineers who wish to learn how to use Azure Data Lake Storage Gen2 for effective data analytics solutions. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the architecture and key features of Azure Data Lake Storage Gen2.
  • Optimize data storage and access for cost and performance.
  • Integrate Azure Data Lake Storage Gen2 with other Azure services for analytics and data processing.
  • Develop solutions using the Azure Data Lake Storage Gen2 API.
  • Troubleshoot common issues and optimize storage strategies.
Więcej...

IBM Datastage For Administrators and Developers

 35 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubuskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów IT, którzy chcą mieć kompleksową wiedzę na temat IBM DataStage zarówno z perspektywy administracyjnej, jak i programistycznej, umożliwiając im efektywne zarządzanie i wykorzystywanie tego narzędzia w swoich miejscach pracy. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
  • Zrozumieć podstawowe koncepcje DataStage.
  • Dowiedz się, jak skutecznie instalować, konfigurować i zarządzać środowiskami DataStage.
  • Łączyć się z różnymi źródłami danych i skutecznie wyodrębniać dane z baz danych, plików płaskich i źródeł zewnętrznych.
  • Wdrożyć skuteczne techniki ładowania danych.
Więcej...

Apache Kylin: Real-Time OLAP on Big Data

 14 godzin
To szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie lubuskie (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów big data o poziomie średnim, którzy chcą wykorzystywać Apache Kylin do budowy magazynów danych w czasie rzeczywistym i wykonywania wielowymiarowej analizy na dużych zbiorach danych.Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
  • Konfigurować i uruchamiać Apache Kylin z źródłami strumieniowymi danych w czasie rzeczywistym.
  • Projektować i budować sześciany OLAP dla danych zarówno paczkowych, jak i strumieniowych.
  • Wykonywać złożone zapytania z opóźnieniem mniejszym niż sekundę za pomocą interfejsu SQL Kylin.
  • Integrować Kylin z narzędziami BI do interaktywnej wizualizacji danych.
  • Optymalizować wydajność i zarządzać zasobami w Kylin.
Więcej...

A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data

 35 godzin
Uczestnicy, którzy ukończą to prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubuskie zdobędą praktyczne, rzeczywiste zrozumienie Big Data 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 koncepcji Big Data, a następnie przechodzi do języków programowania i metodologii wykorzystywanych do analizy danych. Na koniec omawiamy narzędzia i infrastrukturę, które umożliwiają przechowywanie Big Data, przetwarzanie rozproszone i Scalability.
Więcej...

Python and Spark for Big Data (PySpark)

 21 godzin
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w lubuskie uczestnicy dowiedzą się, jak używać Python i Spark razem do analizy dużych zbiorów danych podczas pracy nad ćwiczeniami praktycznymi. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
  • Dowiedzieć się, jak używać Sparka z Python do analizy Big Data.
  • Pracować nad ćwiczeniami, które naśladują rzeczywiste przypadki.
  • Używać różnych narzędzi i technik do analizy dużych zbiorów danych przy użyciu PySpark.
Więcej...

Data Analysis with Hive/HiveQL

 7 godzin
Ten kurs obejmuje sposób korzystania z języka Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL on Hive, HiveQL) dla osób, które wyodrębniają dane z Hive
Więcej...

SQL Advanced

 14 godzin
This instructor-led, live training in lubuskie (online or onsite) is aimed at intermediate-level database administrators, developers, and analysts who wish to master advanced SQL functionalities for complex data operations and database management. By the end of this training, participants will be able to:
  • Perform advanced querying techniques using unions, subqueries, and complex joins.
  • Add, update, and delete data, tables, views, and indexes with precision.
  • Ensure data integrity through transactions and manipulate database structures.
  • Create and manage databases efficiently for robust data storage and retrieval.
Więcej...

Dremio for Self-Service Data Analysis

 21 godzin
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. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
  • Instalacja i konfiguracja Dremio
  • Wykonywanie zapytań do wielu źródeł danych, niezależnie od lokalizacji, rozmiaru lub struktury
  • Integracja Dremio z BI i źródłami danych, takimi jak Tableau i Elasticsearch
Uczestnicy
  • Naukowcy zajmujący się danymi
  • Analitycy Business
  • Inżynierowie danych
Format kursu
  • Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Uwagi
  • Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Więcej...

Apache Accumulo Fundamentals

 21 godzin
Apache Accumulo to posortowany, rozproszony magazyn kluczy/wartości, który zapewnia solidne, skalowalne przechowywanie i wyszukiwanie danych. Opiera się na projekcie Go ogle's BigTable i jest zasilany przez Apache Hadoop, Apache Zookeeper i Apache Thrift. Ten prowadzony przez instruktora kurs na żywo obejmuje zasady działania Accumulo i prowadzi uczestników przez proces tworzenia przykładowej aplikacji na Apache Accumulo. Format kursu
  • Część wykładu, część dyskusji, praktyczny rozwój i wdrażanie, okazjonalne testy w celu oceny zrozumienia
Więcej...

Advanced Teradata

 14 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubuskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów aplikacji i inżynierów, którzy chcą opanować bardziej zaawansowane zastosowania bazy danych Teradata. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Zarządzać przestrzenią Teradata.
  • Chronić i dystrybuować dane w Teradata.
  • Czytać Explain Plan.
  • Poprawić biegłość SQL.
  • Korzystać z głównych narzędzi Teradata.
Więcej...

Apache Ignite for Administrators

 7 godzin
Format kursu
  • Interaktywny wykład i dyskusja.
  • Wiele ćwiczeń i praktyki.
  • Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
  • Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Więcej...

Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

 21 godzin
Ten kurs jest skierowany do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą zrozumieć i wdrożyć sztuczną inteligencję w swoich aplikacjach. Szczególna uwaga poświęcona jest analizie danych, rozproszonej sztucznej inteligencji i przetwarzaniu języka naturalnego.
Więcej...

Amazon Redshift

 21 godzin
Amazon Redshift to oparta na chmurze usługa hurtowni danych w skali petabajtów w AWS. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają podstawy Amazon Redshift. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Zainstalować i skonfigurować Amazon Redshift
  • Ładować, konfigurować, wdrażać, wysyłać zapytania i wizualizować dane za pomocą Amazon Redshift.
Uczestnicy
  • Programiści
  • Specjaliści IT
Format kursu
  • Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Uwaga
  • Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Więcej...

Apache ActiveMQ

 14 godzin
Apache ActiveMQ to broker komunikatów typu open source napisany w języku Java.
Więcej...

Big Data Business Intelligence for Govt. Agencies

 35 godzin
Postęp technologiczny i rosnąca ilość informacji zmieniają sposób prowadzenia działalności w wielu branżach, w tym w administracji rządowej. [Generowanie danych rządowych i wskaźniki archiwizacji cyfrowej rosną ze względu na szybki rozwój urządzeń i aplikacji mobilnych, inteligentnych czujników i urządzeń, rozwiązań przetwarzania w chmurze i portali skierowanych do obywateli. W miarę jak informacje cyfrowe stają się coraz bardziej złożone, zarządzanie nimi, ich przetwarzanie, przechowywanie, zabezpieczanie i usuwanie również staje się bardziej złożone. Nowe narzędzia do przechwytywania, wyszukiwania, odkrywania i analizy pomagają organizacjom uzyskać wgląd w nieustrukturyzowane dane. Rynek rządowy znajduje się w punkcie zwrotnym, zdając sobie sprawę, że informacje są strategicznym zasobem, a rząd musi chronić, wykorzystywać i analizować zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane informacje, aby lepiej służyć i spełniać wymagania misji. W miarę jak liderzy rządowi dążą do ewolucji organizacji opartych na danych, aby skutecznie realizować misję, kładą podwaliny pod korelację zależności między zdarzeniami, ludźmi, procesami i informacjami. Rozwiązania rządowe o wysokiej wartości będą tworzone z połączenia najbardziej przełomowych technologii:
  • Urządzenia i aplikacje mobilne
  • Usługi w chmurze
  • Społecznościowe technologie biznesowe i sieci
  • Big Data i analityka
IDC przewiduje, że do 2020 roku branża IT osiągnie wartość 5 bilionów dolarów, czyli o około 1,7 biliona dolarów więcej niż obecnie, a 80% wzrostu branży będzie napędzane przez technologie trzeciej platformy. W dłuższej perspektywie technologie te będą kluczowymi narzędziami do radzenia sobie ze złożonością coraz większej ilości informacji cyfrowych. Big Data jest jednym z inteligentnych rozwiązań branżowych i umożliwia rządowi podejmowanie lepszych decyzji poprzez podejmowanie działań w oparciu o wzorce ujawnione w wyniku analizy dużych ilości danych - powiązanych i niepowiązanych, ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Osiągnięcie tych celów wymaga jednak znacznie więcej niż tylko gromadzenia ogromnych ilości danych. "Nadanie sensu tym objętościom Big Data wymaga najnowocześniejszych narzędzi i technologii, które mogą analizować i wydobywać użyteczną wiedzę z ogromnych i różnorodnych strumieni informacji"” Tom Kalil i Fen Zhao z Biura Polityki Naukowej i Technologicznej Białego Domu napisali w poście na blogu OSTP. Biały Dom zrobił krok w kierunku pomocy agencjom w znalezieniu tych technologii, ustanawiając w 2012 roku Narodową Inicjatywę Badań i Rozwoju Big Data. Inicjatywa ta obejmowała ponad 200 milionów dolarów na maksymalne wykorzystanie eksplozji Big Data i narzędzi potrzebnych do jej analizy. Wyzwania, jakie stawia Big Data, są niemal tak zniechęcające, jak zachęcająca jest jego obietnica. Jednym z nich jest efektywne przechowywanie danych. Jak zawsze, budżety są napięte, więc agencje muszą zminimalizować cenę za megabajt pamięci masowej i przechowywać dane w łatwo dostępnym miejscu, aby użytkownicy mogli je uzyskać, kiedy chcą i jak tego potrzebują. Tworzenie kopii zapasowych ogromnych ilości danych zwiększa wyzwanie. Skuteczna analiza danych jest kolejnym poważnym wyzwaniem. Wiele agencji korzysta z komercyjnych narzędzi, które pozwalają im przeszukiwać góry danych, dostrzegając trendy, które mogą pomóc im działać bardziej efektywnie. (Niedawne badanie przeprowadzone przez MeriTalk wykazało, że federalni dyrektorzy IT uważają, że Big Data może pomóc agencjom zaoszczędzić ponad 500 miliardów dolarów, jednocześnie spełniając cele misji). Opracowane na zamówienie narzędzia Big Data również pozwalają agencjom zaspokoić potrzebę analizy ich danych. Na przykład Oak Ridge National Laboratory’s Computational Data Analytics Group udostępniła swój system analizy danych Piranha innym agencjom. System ten pomógł badaczom medycznym znaleźć powiązanie, które może ostrzegać lekarzy o tętniakach aorty przed ich wystąpieniem. Jest on również wykorzystywany do bardziej przyziemnych zadań, takich jak przeszukiwanie danych w celu połączenia kandydatów do pracy z menedżerami ds. rekrutacji.
Więcej...

Unified Batch and Stream Processing with Apache Beam

 14 godzin
Apache Beam to otwarty, zunifikowany model programowania do definiowania i wykonywania równoległych potoków przetwarzania danych. Jego moc polega na 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. Rozwiązanie Apache Beam jest przydatne w zadaniach 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. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Zainstalować i skonfigurować Apache Beam.
  • Używać pojedynczego modelu programowania do przeprowadzania zarówno przetwarzania wsadowego, jak i strumieniowego z poziomu aplikacji Java lub Python.
  • Wykonywać potoki w wielu środowiskach.
Format kursu
  • Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Uwaga
  • Ten kurs będzie dostępny Scala w przyszłości. Prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.
Więcej...

Big Data - Data Science

 14 godzin
Ta sesja szkoleniowa oparta na klasie zbada Big Data. Delegaci będą mieli komputerowe przykłady i ćwiczenia studium przypadku do podjęcia z odpowiednimi narzędziami big data
Więcej...

Big Data Architect

 35 godzin
Dzień 1 - zapewnia ogólny przegląd najważniejszych Big Data obszarów tematycznych. Moduł jest podzielony na szereg sekcji, z których każdej towarzyszy praktyczne ćwiczenie. Dzień 2 - omawia szereg tematów związanych z praktykami analitycznymi i narzędziami dla środowisk Big Data. Nie wchodzi w szczegóły implementacji lub programowania, ale zamiast tego utrzymuje zasięg na poziomie koncepcyjnym, koncentrując się na tematach, które umożliwiają uczestnikom kompleksowe zrozumienie wspólnych funkcji analizy i funkcji oferowanych przez rozwiązania Big Data. Dzień 3 - zawiera przegląd podstawowych i istotnych obszarów tematycznych związanych z architekturą platformy rozwiązań Big Data. Obejmuje mechanizmy Big Data wymagane do opracowania platformy rozwiązań Big Data i opcje architektoniczne do montażu platformy przetwarzania danych. Przedstawiono również typowe scenariusze, aby zapewnić podstawowe zrozumienie, w jaki sposób platforma rozwiązań Big Data jest ogólnie używana; Dzień 4 - opiera się na Dniu 3, badając zaawansowane tematy związane z architekturą platformy rozwiązań Big Data. W szczególności wprowadzane i omawiane są różne warstwy architektoniczne, które składają się na platformę rozwiązań Big Data, w tym źródła danych, pozyskiwanie danych, przechowywanie danych, przetwarzanie danych i bezpieczeństwo; Dzień 5 - obejmuje szereg ćwiczeń i problemów mających na celu sprawdzenie umiejętności delegatów w zakresie stosowania wiedzy z tematów omówionych w dniu 3 i 4;
Więcej...

Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis

 35 godzin
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w lubuskie uczestnicy poznają sposób myślenia, z jakim należy podejść do technologii Big Data, ocenić ich wpływ na istniejące procesy i zasady 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.Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
  • Połączyć technologię Big Data z tradycyjnymi procesami gromadzenia danych w celu złożenia historii podczas dochodzenia.
  • Wdrożyć przemysłowe rozwiązania do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych do analizy danych.
  • Przygotować propozycję przyjęcia najbardziej odpowiednich narzędzi i procesów w celu umożliwienia podejścia opartego na danych do dochodzenia w sprawach karnych.
Więcej...

Programming with Big Data in R

 21 godzin
Big Data to termin odnoszący się do rozwiązań przeznaczonych do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych. Opracowane początkowo przez Google rozwiązania Big Data ewoluowały i zainspirowały inne podobne projekty, z których wiele jest dostępnych jako open-source. R jest popularnym językiem programowania w branży finansowej.
Więcej...

Big Data Storage Solution - NoSQL

 14 godzin
Gdy tradycyjne technologie pamięci masowej nie radzą sobie z ilością danych, które trzeba przechowywać, istnieją setki alternatyw. Ten kurs stara się wskazać uczestnikom, jakie są alternatywy dla przechowywania i analizowania Big Data oraz jakie są ich zalety i wady. Kurs ten koncentruje się głównie na dyskusji i prezentacji rozwiązań, choć na żądanie dostępne są ćwiczenia praktyczne.
Więcej...

Big Data & Database Systems Fundamentals

 14 godzin
Kurs jest częścią zestawu umiejętności Data Scientist (Domena: Dane i technologia).
Więcej...

Building Kafka Solutions with Confluent

 14 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (w trybie online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą korzystać z Confluent (dystrybucji Kafka) do budowania i zarządzania platformą przetwarzania danych w czasie rzeczywistym dla swoich aplikacji. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
  • Instalować i konfigurować platformę Confluent.
  • Korzystać z narzędzi i usług zarządzania Confluent do łatwiejszego uruchamiania Kafka.
  • Przechowywać i przetwarzać nadchodzące dane strumieniowe.
  • Optymalizować i zarządzać klasterami Kafka.
  • Zabezpieczać strumienie danych.
Format kursu
  • Interaktywne wykłady i dyskusje.
  • Wiele ćwiczeń i praktyki.
  • Przykładowa implementacja w środowisku live-lab.
Opcje dostosowywania kursu
  • Ten kurs oparty jest na wersji open source Confluent: Confluent Open Source.
  • Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
Więcej...

From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

 21 godzin
Uczestnicy 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. Jest on skierowany głównie do decydentów i osób, które muszą wybrać, jakie dane warto gromadzić i co warto analizować. Nie jest on skierowany do osób konfigurujących rozwiązanie, jednak osoby te skorzystają z szerszej perspektywy. Tryb dostawy Podczas kursu delegaci zostaną zapoznani z działającymi przykładami głównie technologii open source. Po krótkich wykładach odbędzie się prezentacja i proste ćwiczenia dla uczestników. Używana zawartość i oprogramowanie 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.
Więcej...

Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse

 28 godzin
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w lubuskie uczestnicy dowiedzą się, jak zbudować Data Vault. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
  • Zrozumieć architekturę i koncepcje projektowe stojące za Data Vault 2.0 oraz jego interakcję z Big Data, NoSQL i AI.
  • Korzystać z technik przechowywania danych w celu umożliwienia audytu, śledzenia i inspekcji danych historycznych w hurtowni danych.
  • Opracowanie spójnego i powtarzalnego procesu ETL (Extract, Transform, Load).
  • Tworzenie i wdrażanie wysoce skalowalnych i powtarzalnych hurtowni.
Więcej...

Data Virtualization with Denodo Platform

 14 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubuskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla architektów, programistów i administratorów, którzy chcą korzystać z Denodo Platform w celu optymalizacji i przyspieszenia zarządzania danymi poprzez wirtualizację danych. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
  • Zainstalować i skonfigurować Denodo Platform.
  • Zrozumieć funkcje i architekturę Denodo Platform.
  • Zrozumieć kluczowe pojęcia, korzyści i przypadki użycia wirtualizacji danych.
  • Dowiedzieć się, jak skonfigurować serwer Denodo Platform i zarządzać nim.
  • Wdrożenie zabezpieczeń danych, dostępu użytkowników i uwierzytelniania usług.
  • Zastosuj narzędzia i techniki monitorowania operacji i optymalizacji wydajności.
Więcej...

Apache Druid for Real-Time Data Analysis

 21 godzin
Apache Druid to open-source'owy, kolumnowy, rozproszony magazyn danych napisany w języku Java. Został zaprojektowany do szybkiego pozyskiwania ogromnych ilości danych o zdarzeniach i wykonywania zapytań OLAP o niskim opóźnieniu na tych danych. Druid jest powszechnie stosowany w aplikacjach analityki biznesowej do analizowania dużych ilości danych w czasie rzeczywistym i danych historycznych. Doskonale nadaje się również do zasilania szybkich, interaktywnych, analitycznych pulpitów nawigacyjnych dla użytkowników końcowych. Druid jest używany przez takie firmy jak Alibaba, Airbnb, Cisco, eBay, Netflix, Paypal i Yahoo. W tym prowadzonym przez instruktora kursie na żywo badamy niektóre ograniczenia rozwiązań hurtowni danych i omawiamy, w jaki sposób Druid może uzupełniać te technologie, tworząc elastyczny i skalowalny stos analityki strumieniowej. Przechodzimy przez wiele przykładów, oferując uczestnikom możliwość wdrożenia i przetestowania rozwiązań opartych na Druidzie w środowisku laboratoryjnym. Format kursu
  • Część wykładu, część dyskusji, ciężka praktyka praktyczna, okazjonalne testy w celu oceny zrozumienia
Więcej...

Data Science for Big Data Analytics

 35 godzin
Big data to zbiory danych, które są tak obszerne i złożone, że tradycyjne aplikacje do przetwarzania danych nie są w stanie sobie z nimi poradzić. Wyzwania związane z dużymi zbiorami danych obejmują przechwytywanie danych, przechowywanie danych, analizę danych, wyszukiwanie, udostępnianie, przesyłanie, wizualizację, zapytania, aktualizację i prywatność informacji.
Więcej...

Apache Flink Fundamentals

 28 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubuskie (na miejscu lub zdalnie) wprowadza zasady i podejścia stojące za rozproszonym przetwarzaniem danych strumieniowych i wsadowych oraz prowadzi uczestników przez proces tworzenia aplikacji do strumieniowego przesyłania danych w czasie rzeczywistym w Apache Flink. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
  • Skonfigurować środowisko do tworzenia aplikacji do analizy danych.
  • Zrozumieć, jak działa biblioteka przetwarzania grafów Apache Flink (Gelly).
  • Pakować, wykonywać i monitorować oparte na Flink, odporne na błędy aplikacje do strumieniowego przesyłania danych.
  • Zarządzanie różnorodnymi obciążeniami.
  • Wykonywanie zaawansowanych analiz.
  • Konfigurowanie wielowęzłowego klastra Flink.
  • Mierzyć i optymalizować wydajność.
  • Integracja Flink z różnymi Big Data systemami.
  • Porównywanie możliwości Flink z możliwościami innych platform przetwarzania dużych zbiorów danych.
Więcej...

Introduction to Graph Computing

 28 godzin
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w lubuskie uczestnicy zapoznają się z ofertą technologiczną i podejściami wdrożeniowymi do przetwarzania danych grafowych. Celem jest identyfikacja obiektów świata rzeczywistego, ich cech i relacji, a następnie modelowanie tych relacji i przetwarzanie ich jako danych przy użyciu podejścia Graph Computing (znanego również jako Graph Analytics). Zaczynamy od szerokiego przeglądu i zawężamy się do konkretnych narzędzi, przechodząc przez serię studiów przypadków, ćwiczeń praktycznych i wdrożeń na żywo. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Zrozumieć, w jaki sposób dane wykresu są utrwalane i przemierzane.
  • Wybrać najlepszą platformę dla danego zadania (od grafowych baz danych po ramy przetwarzania wsadowego).
  • Zaimplementować Hadoop, Spark, GraphX i Pregel do równoległego przetwarzania grafów na wielu maszynach.
  • Postrzeganie rzeczywistych problemów związanych z dużymi zbiorami danych w kategoriach grafów, procesów i przejść.
Więcej...

Greenplum Database

 14 godzin
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla administratorów, którzy chcą skonfigurować Greenplum Database dla rozwiązań Business Intelligence i hurtowni danych. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
  • Zaspokajaj potrzeby związane z przetwarzaniem za pomocą Greenplum.
  • Wykonywanie operacji ETL w celu przetwarzania danych.
  • Wykorzystanie istniejącej infrastruktury przetwarzania zapytań.
Więcej...

Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators

 21 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubuskie (na miejscu lub zdalnie) wprowadza Hortonworks Data Platform (HDP) i przeprowadza uczestników przez wdrożenie rozwiązania Spark + Hadoop. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
  • Używać Hortonworks do niezawodnego uruchamiania Hadoop na dużą skalę.
  • Ujednolicić możliwości Hadoop w zakresie bezpieczeństwa, zarządzania i operacji ze zwinnymi analitycznymi przepływami pracy Spark.
  • Wykorzystanie Hortonworks do badania, walidacji, certyfikacji i wsparcia każdego z komponentów projektu Spark.
  • Przetwarzanie różnych typów danych, w tym ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych, w ruchu i w spoczynku.
Więcej...

Impala for Business Intelligence

 21 godzin
Cloudera Impala to silnik zapytań typu open source do masowego przetwarzania równoległego (MPP) SQL dla klastrów Apache Hadoop. Cloudera Impala umożliwia użytkownikom wysyłanie zapytań o niskim opóźnieniu SQL do danych przechowywanych w Hadoop Distributed File System i Apache Hbase bez konieczności przenoszenia lub przekształcania danych. Odbiorcy Ten kurs jest skierowany do analityków i badaczy danych przeprowadzających analizy danych przechowywanych w Hadoop za pośrednictwem narzędzi Business Intelligence lub SQL. Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą w stanie
  • Wyodrębniać znaczące informacje z klastrów Hadoop za pomocą Impala.
  • Pisać specjalne programy ułatwiające Business Intelligence w Impala SQL dialekcie.
  • Rozwiązywać problemy Impala.
Więcej...

A Practical Introduction to Stream Processing

 21 godzin
W tym instruktażowym szkoleniu na żywo w lubuskie (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i zintegrować różne Stream Processing frameworki z istniejącymi systemami przechowywania dużych zbiorów danych oraz powiązanymi aplikacjami i mikrousługami. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
  • Instalowanie i konfigurowanie różnych Stream Processing frameworków, takich jak Spark Streaming i Kafka Streaming.
  • Zrozumieć i wybrać najbardziej odpowiedni framework dla danego zadania.
  • Przetwarzanie danych w sposób ciągły, współbieżny i rekord po rekordzie.
  • Integracja Stream Processing rozwiązań z istniejącymi bazami danych, hurtowniami danych, jeziorami danych itp.
  • Integracja najbardziej odpowiedniej biblioteki przetwarzania strumieniowego z aplikacjami korporacyjnymi i mikrousługami.
Więcej...

Apache Kafka for Python Programmers

 7 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubuskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów danych, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą korzystać z funkcji Apache Kafka w strumieniowym przesyłaniu danych z Python. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli używać Apache Kafka do monitorowania i zarządzania warunkami w ciągłych strumieniach danych przy użyciu Python programowania.
Więcej...

Stream Processing with Kafka Streams

 7 godzin
Kafka Streams jest biblioteką po stronie klienta do tworzenia aplikacji i mikrousług, których dane są przekazywane do i z systemu przesyłania wiadomości Kafka. Tradycyjnie polegało się na Apache Kafka lub Apache Spark lub Apache Storm do przetwarzania danych między producentami i odbiorcami wiadomości. Wywołując API Kafka Streams z poziomu aplikacji, dane mogą być przetwarzane bezpośrednio w Kafce, z pominięciem konieczności wysyłania danych do oddzielnego klastra w celu ich przetworzenia. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować Kafka Streams z zestawem przykładowych Java aplikacji, które przekazują dane do i z Apache Kafka w celu przetwarzania strumieniowego. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
  • Rozumieć funkcje i zalety Kafka Streams w porównaniu z innymi ramami przetwarzania strumieniowego
  • Przetwarzać dane strumieniowe bezpośrednio w ramach klastru Kafka
  • Napisać aplikację lub mikrousługę Java lub Scala, która integruje się z Kafka i Kafka Streams
  • Napisać zwięzły kod, który przekształca tematy wejściowe Kafka w tematy wyjściowe Kafka
  • Budować, pakować i wdrażać aplikację
Uczestnicy
  • Developers
Format kursu
  • Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i intensywne praktyczne ćwiczenia
Uwagi
  • Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, proszę skontaktować się z nami w celu ustalenia szczegółów
Więcej...

Confluent KSQL

 7 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubuskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą wdrożyć przetwarzanie strumieniowe Apache Kafka bez pisania kodu. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Zainstalować i skonfigurować Confluent KSQL.
  • Skonfigurować potok przetwarzania strumieniowego przy użyciu tylko SQL poleceń (bez kodowania Java lub Python).
  • Przeprowadzać filtrowanie danych, transformacje, agregacje, łączenia, okienkowanie i sesjonowanie w całości w SQL.
  • Projektowanie i wdrażanie interaktywnych, ciągłych zapytań dla strumieniowego ETL i analiz w czasie rzeczywistym.
Więcej...

Machine Learning and Big Data

 7 godzin
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla osób technicznych, które chcą dowiedzieć się, jak wdrożyć strategię uczenia maszynowego, jednocześnie maksymalizując wykorzystanie dużych zbiorów danych. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą
  • Zrozumienie ewolucji i trendów w uczeniu maszynowym.
  • Zapoznanie się ze sposobami wykorzystania uczenia maszynowego w różnych branżach.
  • Zapoznanie się z narzędziami, umiejętnościami i usługami dostępnymi w celu wdrożenia uczenia maszynowego w organizacji.
  • Zrozumienie, w jaki sposób uczenie maszynowe może być wykorzystywane do ulepszania eksploracji i analizy danych.
  • Dowiedz się, czym jest pośredni backend danych i jak jest on wykorzystywany przez firmy.
  • Zrozumienie roli, jaką odgrywają duże zbiory danych i inteligentne aplikacje w różnych branżach.
Więcej...

Apache NiFi for Administrators

 21 godzin
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w lubuskie (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak wdrożyć i zarządzać Apache NiFi w środowisku laboratoryjnym na żywo. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
  • Zainstalować i skonfigurować Apachi NiFi.
  • Pozyskiwać, przekształcać i zarządzać danymi z różnych, rozproszonych źródeł danych, w tym baz danych i dużych jezior danych.
  • Automatyzować przepływy danych.
  • Włączać analitykę strumieniową.
  • Stosowanie różnych podejść do pozyskiwania danych.
  • Przekształcanie danych Big Data w informacje biznesowe.
Więcej...

Apache NiFi for Developers

 7 godzin
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w lubuskie uczestnicy poznają podstawy programowania opartego na przepływie, opracowując szereg rozszerzeń demonstracyjnych, komponentów i procesorów przy użyciu Apache NiFi. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
  • Zrozumieć architekturę NiFi i koncepcje przepływu danych.
  • Rozwijać rozszerzenia przy użyciu NiFi i interfejsów API innych firm.
  • Rozwijać własny procesor Apache Nifi.
  • Pozyskiwać i przetwarzać dane w czasie rzeczywistym z różnych i nietypowych formatów plików i źródeł danych.
Więcej...

Snowflake - poziom zaawansowany

 14 godzin
Snowflake to platforma przechowywania danych w chmurze, która oferuje szerokie możliwości przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych. Jest to rozwiązanie typu Software-as-a-Service (SaaS), które łączy w sobie elastyczność i skalowalność chmury z możliwościami zaawansowanego magazynu danych. Kluczowe cechy i funkcje Snowflake obejmują:Architektura oparta na chmurze: Snowflake jest zbudowany w chmurze i zoptymalizowany pod kątem elastyczności i wydajności, co pozwala na łatwą skalowalność zasobów do przechowywania i przetwarzania danych.Rozdzielenie obciążenia magazynowania i przetwarzania: Unikalna architektura Snowflake rozdziela obciążenie magazynowania danych od obciążenia przetwarzania, co pozwala na niezależne skalowanie i optymalizację tych dwóch aspektów.Wsparcie dla różnorodnych danych: Snowflake umożliwia przechowywanie i analizę różnorodnych typów danych, w tym danych strukturalnych, półstrukturalnych (np. JSON, XML) i niestrukturalnych.Wysoka wydajność i optymalizacja zapytań: System oferuje szybkie przetwarzanie zapytań i automatyczną optymalizację, co pozwala na efektywne wykonywanie złożonych analiz na dużych zbiorach danych.Zabezpieczenia i zarządzanie dostępem: Snowflake zapewnia zaawansowane funkcje bezpieczeństwa, w tym szyfrowanie danych, zarządzanie dostępem na poziomie ról i audytowanie.Łatwość integracji: Platforma łatwo integruje się z popularnymi narzędziami i usługami ETL, BI oraz analizy danych, co pozwala na tworzenie kompleksowych rozwiązań analitycznych.Elastyczność i skalowalność kosztów: Model płatności oparty na użyciu pozwala na optymalizację kosztów i płacenie tylko za faktycznie wykorzystane zasoby.Uniwersalność zastosowań: Snowflake jest odpowiedni dla różnych przypadków użycia, od prostych analiz BI po zaawansowane przetwarzanie danych, w tym analizy big data, machine learning i inne.Snowflake jest popularnym wyborem wśród organizacji każdej wielkości ze względu na swoją elastyczność, wydajność, łatwość obsługi i możliwość dostosowania do różnych potrzeb biznesowych i technologicznych.
Więcej...

SolrCloud

 14 godzin
[Cloud to rozproszony silnik przetwarzania danych, który ułatwia wyszukiwanie i indeksowanie plików w sieci rozproszonej. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować SolrCloud instancję w Amazon AWS. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
  • zrozumieć funkcje SolCloud i ich porównanie z konwencjonalnymi klastrami master-slave
  • Skonfigurować scentralizowany klaster SolCloud
  • Zautomatyzować procesy, takie jak komunikacja z odłamkami, dodawanie dokumentów do odłamków itp.
  • Używanie Zookeepera w połączeniu z SolrCloud w celu dalszej automatyzacji procesów
  • Wykorzystanie interfejsu do zarządzania raportowaniem błędów
  • Równoważenie obciążenia instalacji SolrCloud
  • Konfiguracja SolrCloud do ciągłego przetwarzania i przełączania awaryjnego
Uczestnicy
  • Programiści Solr
  • Kierownicy projektów
  • Administratorzy systemu
  • Analitycy wyszukiwania
Format kursu
  • Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Więcej...

Spark Streaming with Python and Kafka

 7 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubuskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów danych, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą korzystać z funkcji Spark Streaming w przetwarzaniu i analizowaniu danych w czasie rzeczywistym. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli używać Spark Streaming do przetwarzania strumieni danych na żywo do użytku w bazach danych, systemach plików i pulpitach nawigacyjnych na żywo.
Więcej...

Apache Spark MLlib

 35 godzin
MLlib to biblioteka Spark’s do uczenia maszynowego (ML). Jej celem jest uczynienie praktycznego uczenia maszynowego skalowalnym i łatwym. Składa się z popularnych algorytmów uczenia się i narzędzi, w tym klasyfikacji, regresji, klastrowania, filtrowania opartego na współpracy, redukcji wymiarowości, a także prymitywów optymalizacji niższego poziomu i interfejsów API potoków wyższego poziomu. Dzieli się na dwa pakiety:
  • spark.mllib zawiera oryginalny interfejs API zbudowany na bazie RDD.
  • spark.ml zapewnia API wyższego poziomu zbudowane na DataFrames do konstruowania potoków ML.
Uczestnicy Ten kurs jest skierowany do inżynierów i programistów, którzy chcą korzystać z wbudowanej biblioteki maszynowej dla Apache Spark
Więcej...

Talend Big Data Integration

 28 godzin
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. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
  • Instalacja i konfiguracja Talend Open Studio for Big Data.
  • Połącz się z systemami Big Data, takimi jak Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR i Apache.
  • Zrozumienie i skonfigurowanie komponentów i konektorów Big Data w Open Studio.
  • Konfiguracja parametrów do automatycznego generowania kodu MapReduce.
  • Używanie interfejsu "przeciągnij i upuść" Open Studio do uruchamiania zadań Hadoop.
  • Tworzenie prototypów potoków dużych zbiorów danych.
  • Automatyzuj projekty integracji dużych zbiorów danych.
Więcej...

Teradata Fundamentals

 21 godzin
Teradata jest jednym z popularnych systemów relacyjnych Database Management. Nadaje się głównie do tworzenia aplikacji hurtowni danych na dużą skalę. Teradata osiąga to dzięki koncepcji równoległości. Ten kurs wprowadza delegatów do Teradata.
Więcej...

Zeppelin for Interactive Data Analytics

 14 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo wprowadza koncepcje interaktywnej analizy danych i przeprowadza uczestników przez proces wdrażania i użytkowania Zeppelin w środowisku jednego lub wielu użytkowników. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Zainstalować i skonfigurować Zeppelin
  • Rozwijać, organizować, wykonywać i udostępniać dane w interfejsie opartym na przeglądarce
  • Wizualizować wyniki bez odwoływania się do wiersza poleceń lub szczegółów klastra
  • Wykonywać i współpracować nad długimi przepływami pracy
  • Współpracować z dowolną liczbą wtyczek do języków/backendów przetwarzania danych, takich jak Scala (z Apache Spark), Python (z Apache Spark), Spark SQL, JDBC, Markdown i Shell.
  • Integracja Zeppelin z Spark, Flink i Map Reduce
  • Zabezpieczanie instancji Zeppelin dla wielu użytkowników za pomocą Apache Shiro
Więcej...

Ostatnia aktualizacja:

Opinie uczestników (25)

Zdolność trenera do dostosowania kursu do wymagań organizacji, a nie tylko do zapewnienia kursu dla samego jego przeprowadzenia.

Masilonyane - Revenue Services Lesotho

Szkolenie - Big Data Business Intelligence for Govt. Agencies

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

Zajęcia praktyczne, ćwiczenia, możliwość zastosowania omawianych rozwiązań w praktyce.

Agnieszka - Izba Administracji Skarbowej

Szkolenie - Platforma analityczna KNIME - szkolenie kompleksowe

Dużo praktycznych przykładów, różne sposoby podejścia do tego samego problemu i czasem nie tak oczywiste triki, jak poprawić obecne rozwiązanie

Rafal - Nordea

Szkolenie - Apache Spark MLlib

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

Trener dobrze zrozumiał koncepty

Josheel - Verizon Connect

Szkolenie - Amazon Redshift

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

Doświadczenie praktyczne trenera, nie koloryzowanie omawianego rozwiązania ale też nie wprowadzanie negatywnego nacechowania. Mam poczucie, że trener przygotowuje mnie do realnego i praktycznego wykorzystania narzędzia - tych cennych szczegółów nie ma zazwyczaj w książkach.

Krzysztof Miodek - Krajowy Rejestr Dlugow Biuro Informacji Gospodarczej S.A.

Szkolenie - Apache Spark Fundamentals

funkcje analityczne

khusboo dassani - Tech Northwest Skillnet

Szkolenie - SQL Advanced

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

Przykłady w czasie rzeczywistym

Ahmet Bolat - Accenture Industrial SS

Szkolenie - Python, Spark, and Hadoop for Big Data

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

jak trener prezentuje swoją wiedzę z tematu, który uczy

john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation

Szkolenie - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

Cieszałem się z treningu Maven i jak go skonfigurować. Lubię używać języka programowania Java.

Robert Cost - Corning Incorporated

Szkolenie - Apache ActiveMQ

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

bardzo interaktywny...

Richard Langford

Szkolenie - SMACK Stack for Data Science

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

Sposób przekazania wiedzy był dla mnie bardzo przejrzysty. Dobry kontakt z prowadzącym pozwolił grupie na bezproblemowe odbycie szkolenia. Po zakończeniu treningu zostało we mnie odczucie niedosytu, który wołał chcę tego szkolenia jeszcze więcej.

Mateusz Gorniak

Szkolenie - Big Data - Data Science

Wystarczająca praktyka, trener jest kompetentny

Chris Tan

Szkolenie - A Practical Introduction to Stream Processing

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

Praktyczne przykłady, wyczerpujące odpowiedzi na zadawane przez uczestników pytania, ogromna wiedza i doświadczenie

Marta Rokosa - Wyzsza Szkola Bankowa w Poznaniu

Szkolenie - Machine Learning and Big Data

zakres wiedzy szkolącego

Marcin Szymkowiak - SoftForYou Sp. z o.o. Sp. k.

Szkolenie - Greenplum Database

Przygotowanie i organizacja trenera oraz jakość materiałów dostępnych na GitHub.

Mateusz Rek - MicroStrategy Poland Sp. z o.o.

Szkolenie - Impala for Business Intelligence

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

Przygotowany materiał. Pełen profesjonalizm. Bardzo dobry kontakt z trenerem. Pełne zaangażowanie i otwartość na zmianę zaplanowanej formuły szkolenia (bardzo cenne dyskusje na tematy otwarte, które przygotowaliśmy)

Kamil Trebacz - Bank Gospodarstwa Krajowego

Szkolenie - Pentaho Data Integration (PDI) - moduł do przetwarzania danych ETL (poziom zaawansowany)

Otwarta dyskusja z trenerem

Tomek Danowski - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.

Szkolenie - Process Mining

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

pozytywna atmosfera na szkoleniu

Piotr Wojciechowski - Centrum Informatyki Resortu Finansow

Szkolenie - Data Mining with Python

Projekt do samodzielnego przygotowania, interesujący przykład DevOps-owej pacy z Ambari, wsparcie trenera (logowanie na maszynę wirtualną, dobra i bezpośrednia komunikacja)

Bartlomiej Krasinski - Rossmann SDP

Szkolenie - HBase for Developers

Dowiedz się o Spark Streaming, Databricks i AWS Redshift

Lim Meng Tee - Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.

Szkolenie - Apache Spark in the Cloud

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

Bardzo przydatne, ponieważ pomaga mi zrozumieć, co możemy zrobić z danymi w naszym kontekście. Będzie mi to również pomocne.

Nicolas NEMORIN - Adecco Groupe France

Szkolenie - KNIME Analytics Platform for BI

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

To have it from the beginning.

Peter Scales - CACI Ltd

Szkolenie - Apache NiFi for Developers

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

Instruktor jest bardzo KNOWLEDGABLE i bardzo CHĘTNY do zatrzymania się i objaśnienia rzeczy grupie lub indywidualnie. (Note: The words "knowledgeable" and "happy" have been kept in English as placeholders since they were directly translated to less natural-sounding phrases. In this context, a more fitting translation would be "Instruktor jest bardzo doświadczony i ochotny zatrzymać się i wyjaśniać tematy grupie lub indywidualnie.")

Paul Anstee - Northrop Grumman

Szkolenie - Apache Accumulo Fundamentals

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

Kurs doskonały, pełen fascynujących tematów. Po każdym temacie dostępne były pomocne przykłady.

Pawel Wojcikowski - MicroStrategy Poland Sp. z o.o.

Szkolenie - Teradata Fundamentals

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

Praktyczne sprawy zostały dobrze wykonane, a także teoria została dobrze przedstawiona przez Ajaya.

Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.

Szkolenie - Hadoop Administration on MapR

Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję

Pozostałe regiony w Polsce

Inne kraje

Te szkolenia są również dostępne w innych krajach

Konsultacje

Big Data Konsultacje
Szkolenie Big Data lubuskie, szkolenie wieczorowe Big Data lubuskie, szkolenie weekendowe Big Data lubuskie, Big Data boot camp lubuskie, kurs zdalny Big Data lubuskie, kurs online Big Data lubuskie, nauka przez internet Big Data lubuskie, nauczanie wirtualne Big Data lubuskie, Kursy Big Data lubuskie, lekcje Big Data lubuskie, Kurs Big Data lubuskie, Trener Big Data lubuskie, edukacja zdalna Big Data lubuskie, wykładowca Big Data lubuskie, instruktor Big Data lubuskie