En línea o en el sitio, los cursos de capacitación en vivo de Apache Flink dirigidos por un instructor demuestran a través de la práctica interactiva los principios y enfoques detrás del procesamiento de datos distribuidos por lotes.
La capacitación de Apache Flink está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo <a href = "https://www.dadesktop.com/>". La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Chicago o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Chicago.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
IL, Chicago - CBD - West Loop Riverside Plaza Center
10 South Riverside Plaza Suite 875, Chicago, united states, 60606
El Centro CBD West Loop Riverside Plaza es un edificio único y recientemente renovado que enfrenta al río Chicago. Ubicado ...
El Centro CBD West Loop Riverside Plaza es un edificio único y recientemente renovado que enfrenta al río Chicago. Ubicado en las afueras del Loop, este centro es excelente para los viajeros desde los suburbios, con la estación de tren Ogilvie y Union Station a dos cuadras de distancia. Las comodidades incluyen una sala de negocios mejorada con dos Thinkpods para ayudarlo a concentrarse, un gimnasio y dos restaurantes de servicio completo en el lugar. Nuestra sala de reuniones para 42 personas es ideal para todo tipo de sesiones de capacitación.
Curso - A Practical Introduction to Stream Processing
Las explicaciones eran muy buenas, si bien algunas preguntas pudieron ahorrarse si se hubieran tocado esos puntos al inicio de los temas se notó un buen dominio y experiencia en el tema.
Alan Jaime Rodríguez García - BANCO DE MEXICO
Curso - Stream Processing with Kafka Streams
Recalling/reviewing keypoints of the topics discussed.
Paolo Angelo Gaton - SMS Global Technologies Inc.
Curso - Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
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