Cursos de Hadoop en Pierre

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean usar e integrar Spark, Hadoop y Python para procesar, analizar y transformar conjuntos de datos grandes y complejos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno necesario para empezar a procesar macrodatos con Spark, Hadoop y Python.
• Comprender las características, los componentes principales y la arquitectura de Spark y Hadoop.
• Aprenda a integrar Spark, Hadoop y Python para el procesamiento de big data.
• Explore las herramientas del ecosistema de Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka y Flume).
• Cree sistemas de recomendación de filtrado colaborativo similares a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify y Google.
• Utilice Apache Mahout para escalar los algoritmos de aprendizaje automático.

Este curso cubre cómo usar el lenguaje Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL en Hive, HiveQL) para personas que extraen datos de Hive

Audiencia:

El curso está dirigido a especialistas en TI que buscan una solución para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en un entorno de sistema distribuido

Goal:

Conocimiento profundo en Hadoop administración de clústeres.

El análisis de Big Data implica el proceso de examinar grandes cantidades de conjuntos de datos variados para descubrir correlaciones, patrones ocultos y otras ideas útiles.

La industria de la salud tiene cantidades masivas de datos clínicos y médicos heterogéneos complejos. La aplicación de análisis de big data en datos de salud presenta un enorme potencial para obtener información para mejorar la prestación de servicios de salud. Sin embargo, la magnitud de estos conjuntos de datos plantea grandes desafíos en los análisis y aplicaciones prácticas en un entorno clínico.

En esta capacitación en vivo (remota) dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo realizar análisis de big data en salud a medida que realizan una serie de ejercicios prácticos de laboratorio en vivo.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Instale y configure herramientas de análisis de big data como Hadoop MapReduce y Spark
• Comprender las características de los datos médicos.
• Aplicar técnicas de big data para manejar datos médicos.
• Estudiar los sistemas y algoritmos de big data en el contexto de las aplicaciones de salud.

Audiencia

• Desarrolladores
• Científicos de datos

Formato del curso

• Conferencia en parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica.

Nota

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

El curso está dedicado a especialistas en TI que buscan una solución para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en entornos de sistemas distribuidos

Objetivo del curso:

Obtención de conocimientos sobre la administración de clúster de Hadoop

Apache Hadoop es el marco más popular para el procesamiento Big Data en clústeres de servidores. En este curso de tres días (opcionalmente, cuatro), los asistentes aprenderán sobre los beneficios comerciales y los casos de uso de Hadoop y su ecosistema, cómo planificar la implementación y el crecimiento del clúster, cómo instalar, mantener, monitorear, solucionar problemas y optimizar Hadoop. También practicarán la carga masiva de datos en clústeres, se familiarizarán con varias Hadoop distribuciones y practicarán la instalación y administración de Hadoop herramientas del ecosistema. El curso finaliza con un análisis de la protección del clúster con Kerberos.

“… Los materiales estaban muy bien preparados y cubiertos a fondo. El laboratorio fue muy servicial y bien organizado"
— Andrew Nguyen, ingeniero principal de integración de DW, Microsoft En línea Advertising

Audiencia

Hadoop Administradores

Formato

Clases magistrales y laboratorios prácticos, saldo aproximado 60% conferencias, 40% laboratorios.

Apache Hadoop es el marco más popular para procesar Big Data en clústeres de servidores. Este curso presentará un desarrollador a varios componentes (HDFS, MapReduce, Pig, Hive y HBase) Hadoop ecosistema.

Apache Hadoop es uno de los frameworks más populares para el procesamiento Big Data en clústeres de servidores. Este curso profundiza en la gestión de datos en HDFS, Pig avanzado, Hive y HBase.  Estas técnicas de programación avanzadas serán beneficiosas para los desarrolladores experimentados Hadoop.

Público: desarrolladores

Duración: tres días

Formato: clases magistrales (50%) y laboratorios prácticos (50%).

Audiencia:

Este curso pretende desmitificar la tecnología de datos / hadoop y demostrar que no es difícil de entender.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas que desean aprender a configurar, implementar y administrar Hadoop clústeres dentro de su organización.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Apache Hadoop.
• Comprenda los cuatro componentes principales del ecosistema Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN y Hadoop Common.
• Utilice Hadoop Sistema de archivos distribuido (HDFS) para escalar un clúster a cientos o miles de nodos.  
• Configure HDFS para que funcione como motor de almacenamiento para implementaciones de Spark locales.
• Configure Spark para acceder a soluciones de almacenamiento alternativas, como Amazon S3, y NoSQL sistemas de bases de datos como Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
• Lleve a cabo tareas administrativas como el aprovisionamiento, la gestión, la supervisión y la seguridad de un clúster Apache Hadoop.

Este curso introduce HBase - un almacén NoSQL en la parte superior de Hadoop. El curso está dirigido a desarrolladores que usarán HBase para desarrollar aplicaciones y administradores que administrarán los clústeres de HBase.

Vamos a recorrer un desarrollador a través de la arquitectura de HBase y modelado de datos y desarrollo de aplicaciones en HBase. También discutirá el uso de MapReduce con HBase y algunos temas de administración relacionados con la optimización del rendimiento. El curso es muy práctico con muchos ejercicios de laboratorio.

Duración : 3 días

Audiencia : Desarrolladores y Administradores

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) presenta Hortonworks Data Platform (HDP) y guía a los participantes a través de la implementación de la solución Spark + Hadoop.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilice Hortonworks para ejecutar Hadoop de forma fiable a gran escala.
• Unifique las capacidades de seguridad, gobernanza y operaciones de Hadoop con los flujos de trabajo analíticos ágiles de Spark.
• Utilice Hortonworks para investigar, validar, certificar y dar soporte a cada uno de los componentes de un proyecto de Spark.
• Procese diferentes tipos de datos, incluidos los estructurados, no estructurados, en movimiento y en reposo.

Cloudera Impala es un motor de consulta de procesamiento paralelo masivo (MPP) SQL de código abierto para clústeres Apache Hadoop.

Impala permite a los usuarios emitir consultas de baja latencia SQL a datos almacenados en el Sistema de Archivos Distribuido Hadoop y Apache Hbase sin requerir el movimiento o transformación de datos.

Publido Objetivo

Este curso está dirigido a analistas y científicos de datos que realizan análisis en datos almacenados en Hadoop mediante herramientas Business Intelligence o SQL.

Al finalizar este curso, los participantes podrán

• Extraer información significativa de clústeres Hadoop con Impala.
• Escribir programas específicos para facilitar el Business Intelligence en Impala dialecto SQL.
• Solucionar problemas relacionados con Impala.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (presencial o remoto), los participantes aprenderán cómo implementar y administrar Apache NiFi en un entorno de laboratorio en vivo.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instala y configura Apachi NiFi.
• Obtenga, transforme y administre datos de fuentes de datos dispares y distribuidas, incluidas bases de datos y lagos de big data.
• Automatice los flujos de datos.
• Habilite el análisis de transmisión.
• Aplique varios enfoques para la ingesta de datos.
• Transforme Big Data y conviértase en información empresarial.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre, los participantes aprenderán los fundamentos de la programación basada en flujo a medida que desarrollan una serie de extensiones, componentes y procesadores de demostración utilizando Apache NiFi.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda la arquitectura de NiFi y los conceptos de flujo de datos.
• Desarrolle extensiones utilizando NiFi y API de terceros.
• Desarrollar a medida su propio procesador Apache Nifi.
• Ingiera y procese datos en tiempo real de formatos de archivo y fuentes de datos dispares y poco comunes.