Hadoop Formare în Moldova

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor care doresc să utilizeze și să integreze Spark, Hadoop și Python pentru a procesa, analiza și transforma seturi de date mari și complexe.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul necesar pentru a începe procesarea datelor mari cu Spark, Hadoop și Python.
• Să înțeleagă caracteristicile, componentele de bază și arhitectura Spark și Hadoop.
• Să învețe cum să integreze Spark, Hadoop și Python pentru procesarea datelor mari.
• Să exploreze instrumentele din ecosistemul Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka și Flume).
• Să construiască sisteme de recomandare bazate pe filtrare colaborativă asemănătoare cu cele de la Netflix, YouTube, Amazon, Spotify și Google.
• Să utilizeze Apache Mahout pentru a scala algoritmii de învățare automată.

Publică:

Cursul este destinat specialistilor IT care caută o soluție pentru stocarea și procesarea seturilor mari de date într-un mediu de sistem distribuit.

Goal:

Cunoștințe profunde despre administrarea clusterului Hadoop.

Analiza big data implică procesul de examinare a unor cantități mari și variate de seturi de date pentru a descoperi corelații, modele ascunse și alte informații utile.

Industria sănătății are o cantitate masivă de date medicale și clinice complexe și heterogene. Aplicarea analizei big data asupra datelor din domeniul sănătății prezintă un potențial enorm în derivarea de informații pentru îmbunătățirea prestarării serviciilor medicale. Totuși, dimensiunea acestor seturi de date reprezintă mari provocări în analiză și aplicări practice într-un mediu clinic.

În această instruire condusă de un profesor (la distanță), participanții vor învăța cum să efectueze analiza big data în sănătate, trecând prin o serie de exerciții practice live.

La finalul acestei instruirilor, participanții vor putea:

• Instala și configura unelte de analiză big data precum Hadoop MapReduce și Spark
• Înțelege caracteristicile datelor medicale
• Aplica tehnici big data pentru a trata datele medicale
• Studia sistemele și algoritmii de big data în contextul aplicațiilor din domeniul sănătății

Auтор

• Dezvoltatori
• Cercetători de date (Data Scientists)

Formatul Cursului

• Parțial lecție, parțial discuție, exerciții și multă practică live.

Note

• Pentru a solicita un curs personalizat pentru această instruire, vă rugăm să ne contactați pentru a programa un curs.

Apache Hadoop este cadrul de lucru cel mai popular pentru procesarea Big Data pe clustere de servere. În acest curs cu o durată de trei zile (opțional, patru), participanții vor învăța despre beneficiile comerciale și cazurile de utilizare ale Hadoop și al ecoului său, cum să planteze și crească clusterele, cum să instaleze, mențină, monitoreze, rezolve probleme și optimiză Hadoop. De asemenea, vor practica încarcarea de date în bulk pe cluster, se vor familiariza cu diverse distribuții ale lui Hadoop, și vor practica instalarea și gestionarea unor instrumente din ecoulul său. Cursul se termină cu o discuție despre siguranța clusterei prin utilizarea Kerberos.

“...Materialele au fost foarte bine pregătite și amintire greită. Laboratorul a fost foarte util și bine organizat”— Andrew Nguyen, Inginer de Integrare DW Principal, Microsoft Online Advertising

Publicul țintă

Administrаторii Hadoop

Format

Predarea teoretică și laborator, echilibru aproximativ 60% predare, 40% practic.

Apache Hadoop este cel mai popular cadru pentru procesarea Big Data pe clustere de servere. Acest curs va introduce un dezvoltator la diferite componente ale ecosistemului Hadoop (HDFS, MapReduce, Pig, Hive și HBase).

Apache Hadoop este unul dintre cele mai populare framework-uri pentru procesarea Big Data pe clustere de servere. Acest curs explorează gestionarea datelor în HDFS, precum și aspecte avansate ale Pig, Hive și HBase. Aceste tehnici avansate de programare vor fi benefice pentru dezvoltatorii experimentați de Hadoop.

Public țintă: dezvoltatori

Durata: trei zile

Format: prelegeri (50%) și laboratoare practice (50%).

Publică:

Această cursă este concepută să demistifice tehnologia Big Data/Hadoop și să arate că nu este greu de înțeles.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat administratorilor de sistem care doresc să învețe cum să configureze, să implementeze și să gestioneze clustere Hadoop în organizația lor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Apache Hadoop.
• Înțelege cele patru componente majore ale ecosistemului Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN și Hadoop Common.
• Utiliza Hadoop Distributed File System (HDFS) pentru a scala un cluster la sute sau mii de noduri.  
• Configura HDFS să funcționeze ca motor de stocare pentru implementările Spark on-premise.
• Configura Spark pentru a accesa soluții alternative de stocare, cum ar fi Amazon S3 și sisteme de baze de date NoSQL precum Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
• Efectua sarcini administrative, cum ar fi provizionarea, gestionarea, monitorizarea și securizarea unui cluster Apache Hadoop.

Acest curs introduce HBase – un magazin NoSQL pe baza Hadoop. Cursul este destinat dezvoltatorilor care vor folosi HBase pentru a dezvolta aplicații și administratorilor care vor gestiona clustere HBase.

Vom ghida un dezvoltator prin arhitectura HBase, modelarea datelor și dezvoltarea aplicațiilor pe HBase. De asemenea, vom discuta despre utilizarea MapReduce cu HBase și câteva subiecte de administrare legate de optimizarea performanței. Cursul este foarte practic, cu multe exerciții de laborator.

Durata: 3 zile

Public țintă: Dezvoltatori și Administratori

Apache NiFi este o platformă open-source, bazată pe flux de date pentru integrarea și procesarea evenimentelor. Permite rutarea, transformarea și medierea automatizate a datelor în timp real între sisteme diferite, cu un UI web și control precis.

Acest antrenament live, condus de instrucțiune (în locație sau la distanță) este adresat administratorilor și inginerilor intermediari care doresc să implementeze, să administreze, să securizeze și să optimizze fluxurile de date NiFi în medii de producție.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Să instaleze, să configureze și să mențină clusteruri Apache NiFi.
• Să proiecteze și să administreze fluxuri de date din surse și destinatii variate.
• Să implementeze automatizarea fluxului, rutarea și logica de transformare.
• Să optimizze performanța, să monitorizeze operațiunile și să rezolve problemele.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă cu discuții despre arhitectură din lumea reală.
• Laboratoare practice: construire, implementare și administrarea fluxurilor.
• Esercitațiile bazate pe scenarii într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

În cadrul acestei formări live, condusă de un instructor în Moldova, participanții vor învăța elementele de bază ale programării bazate pe flux pe măsură ce vor dezvolta o serie de extensii, componente și procesoare demonstrative utilizând Apache NiFi.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă arhitectura NiFi și conceptele de flux de date.
• Să dezvolte extensii utilizând NiFi și API-uri terțe.
• Să își dezvolte propriul procesor Apache Nifi personalizat.
• Să primească și să proceseze date în timp real din formate de fișiere și surse de date disparate și neobișnuite.