
Big Data es un término que se refiere a soluciones destinadas a almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Desarrollado inicialmente por Google, estas soluciones han evolucionado e inspirado otros proyectos, de los cuales muchos están disponibles como código abierto. Según los informes de Gartner, Big Data es el próximo gran paso en TI justo después del Cloud Computing y será una tendencia líder en los próximos años.
Los cursos locales dirigidos por instructor en vivo de capacitación en Big Data comienzan con una introducción a conceptos elementales, luego avanzan hacia los lenguajes de programación y las metodologías utilizadas para realizar el Análisis de Datos. Las herramientas y la infraestructura para habilitar el almacenamiento de Big Data, el Procesamiento Distribuido y la Escalabilidad se discuten, comparan e implementan en sesiones demostrativas de práctica. La capacitación en Big Data está disponible en dos modalidades: "presencial en vivo" y "remota en vivo"; la primera se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Chile o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Chile, la segunda se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg -- The World's Local Trainer Provider
Testimonios
La capacitacidad de la herramienta
Gerardo Avila - Reckitt Benckizer
Curso: KNIME Analytics Platform for BI
APRENDIZAJE DE UNA HERRAMIENTA NUEVA
MARIA ELENA DOMINGUEZ ESCUDERO - Reckitt Benckizer
Curso: KNIME Analytics Platform for BI
El hecho de que todos los datos y el software estaban listos para usar en una máquina virtual ya preparada, proporcionada por el capacitador en discos externos.
vyzVoice
Curso: Hadoop for Developers and Administrators
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rango de material
Maciej Jonczyk
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
sistematizar el conocimiento en el campo de ML
Orange Polska
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Una gran cantidad de problemas que pueden ser explorados después del entrenamiento
Klaudia Kłębek
Curso: Data Mining z wykorzystaniem R
Machine Translated
El capacitador estaba tan bien informado e incluyó áreas en las que estaba interesado.
Mohamed Salama
Curso: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
Muy adaptado a las necesidades.
Yashan Wang
Curso: Data Mining with R
Machine Translated
Richard es muy tranquilo y metódico, con una visión analítica, exactamente las cualidades necesarias para presentar este tipo de curso.
Kieran Mac Kenna
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Me gustan los ejercicios realizados.
Nour Assaf
Curso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
El ejercicio práctico y la capacidad del entrenador para explicar temas complejos en términos simples.
youssef chamoun
Curso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
La información brindada fue interesante y la mejor parte fue hacia el final cuando recibimos datos de Durex y trabajamos en datos con los que estamos familiarizados y realizamos operaciones para obtener resultados.
Jessica Chaar
Curso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
En general, me gustó que el entrenador diera ejemplos en vivo.
Simon Hahn
Curso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Realmente disfruté de las grandes competencias de Trainer.
Grzegorz Gorski
Curso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Realmente disfruté las muchas sesiones prácticas.
Jacek Pieczątka
Curso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
compartir diagrama conceptual y también muestra para manos sucias
Mark Yang - FMR
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Pensé que la información era interesante.
Allison May
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Realmente aprecié que Jeff utilizara datos y ejemplos que fueran aplicables a los datos educativos. Lo hizo interesante e interactivo.
Carol Wells Bazzichi
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Aprender sobre todos los tipos de gráficos y para qué se utilizan. Aprendiendo el valor del desorden. Aprendiendo sobre los métodos para mostrar datos de tiempo.
Susan Williams
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Entrenador estaba entusiasmado.
Diane Lucas
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Me gustó mucho el contenido / Instructor.
Craig Roberson
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Soy un aprendiz práctico y esto fue algo que hizo mucho.
Lisa Comfort
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Me gustaron los ejemplos.
Peter Coleman
Curso: Data Visualization
Machine Translated
En general, me beneficio de los ejemplos.
Peter Coleman
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Disfruté los buenos ejemplos del mundo real, las revisiones de los informes existentes.
Ronald Parrish
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Casos y casos aplicables
zhaopeng liu - Fmr
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Análisis de caso
国栋 张
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
todas las partes de esta sesión
Eric Han - Fmr
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Realmente me beneficié de la buena disposición del entrenador para compartir más.
Balaram Chandra Paul
Curso: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Sabemos mucho más sobre todo el entorno.
John Kidd
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
El entrenador hizo la clase interesante y entretenida, lo que ayuda bastante con el entrenamiento de todo el día.
Ryan Speelman
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Creo que el entrenador tenía un estilo excelente de combinar el humor y las historias de la vida real para que los temas disponibles fueran muy accesibles. Recomiendo encarecidamente a este profesor en el futuro.
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Me gustó mucho la forma interactiva de aprender.
Luigi Loiacono
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Fue un entrenamiento muy práctico, me gustaron los ejercicios prácticos.
Proximus
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Me beneficié de la buena visión general, un buen equilibrio entre la teoría y los ejercicios.
Proximus
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Disfruté de la interacción dinámica y "manos a la obra" del tema, gracias a la Máquina Virtual, ¡muy estimulante !.
Philippe Job
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Ernesto hizo un gran trabajo al explicar los conceptos de alto nivel del uso de Spark y sus diversos módulos.
Michael Nemerouf
Curso: Spark for Developers
Machine Translated
Me beneficié de la competencia y el conocimiento del entrenador.
Jonathan Puvilland
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
En general, me beneficié de la presentación de tecnologías.
Continental AG / Abteilung: CF IT Finance
Curso: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
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En general, el contenido fue bueno.
Sameer Rohadia
Curso: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Ejercicios de ejemplo; intercambio de experiencias prácticas de trabajo
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Cubo y DV
Alan Xie
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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El maestro tiene un conocimiento exhaustivo del almacén de datos.
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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El maestro explicó en detalle y discutió el ambiente
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Michael the trainer es muy conocedor y habilidoso sobre el tema de Big Data y R. Es muy flexible y personaliza rápidamente la capacitación que satisface las necesidades de los clientes. Él también es muy capaz de resolver problemas técnicos y de temas sobre la marcha. Fantástico y profesional entrenamiento !.
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso: Programming with Big Data in R
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Realmente disfruté la presentación de nuevos paquetes.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso: Programming with Big Data in R
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El tutor, el Sr. Michael Yan, interactuó muy bien con la audiencia, la instrucción fue clara. El tutor también hace todo lo posible para agregar más información basada en las solicitudes de los estudiantes durante la capacitación.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso: Programming with Big Data in R
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El tema y el ritmo fueron perfectos.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Creo que el entrenador tenía un estilo excelente de combinar el humor y las historias de la vida real para que los temas disponibles fueran muy accesibles. Recomiendo encarecidamente a este profesor en el futuro.
Curso: Spark for Developers
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Algunos de nuestros clientes


















































Programas de los cursos Big Data
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Configure el entorno necesario para comenzar el procesamiento de datos grandes con Spark, Hadoop, y Python.
Comprender las características, los componentes centrales y la arquitectura de Spark y Hadoop.
Aprende cómo integrar Spark, Hadoop, y Python para el procesamiento de datos grandes.
Explora las herramientas en el ecosistema Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, y Flume).
Construye sistemas de recomendación de filtros colaborativos similares a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify y Google.
Utilice Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizaje de máquina.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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Instalar y configurar Weka
Comprender el entorno y el banco de trabajo.
Realizar tareas de minería de datos utilizando Weka.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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Comprender los fundamentos de la minería de datos.
Aprende cómo importar y evaluar la calidad de los datos con el Modeler.
Desarrollar, implementar y evaluar de manera eficiente los modelos de datos.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
Consultores de TI Formato del curso Conferencia de parte, discusión en parte, práctica práctica e implementación, quicing ocasional para medir el progreso.
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
- Analistas de datos o cualquier persona interesada en aprender a interpretar datos para resolver problemas
- Después de una discusión teórica sobre KDD, el instructor presentará casos de la vida real que requieren la aplicación de KDD para resolver un problema. Los participantes prepararán, seleccionarán y limpiarán conjuntos de datos de muestra y utilizarán sus conocimientos previos sobre los datos para proponer soluciones basadas en los resultados de sus observaciones.
- Consume datos de transmisión en tiempo real usando Kylin
- Utilice las potentes funciones de Apache Kylin, incluido el soporte del esquema de copos de nieve, una rica interfaz de SQL, cubicación de chispa y latencia de consulta de segundo plano
- Usamos la última versión de Kylin (al momento de escribir esto, Apache Kylin v2.0)
- Grandes ingenieros de datos
- Analistas de Big Data
- Crea, selecciona e interactivamente explora un lago de datos empresariales
- Acceda a almacenes de datos de inteligencia empresarial, bases de datos transaccionales y otras tiendas analíticas
- Use una interfaz de usuario de hoja de cálculo para diseñar las tuberías de procesamiento de datos de extremo a extremo
- Acceda a funciones preconstruidas para explorar relaciones de datos complejas
- Utilice asistentes de arrastrar y soltar para visualizar datos y crear paneles
- Use tablas, cuadros, gráficos y mapas para analizar los resultados de las consultas
- Analistas de datos
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
- Explore datos con Excel para realizar minería y análisis de datos.
- Use algoritmos de Microsoft para la minería de datos.
- Comprender conceptos en la minería de datos de Excel .
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
- Instalar y configurar Dremio
- Ejecutar consultas en múltiples fuentes de datos, independientemente de la ubicación, el tamaño o la estructura
- Integre Dremio con BI y fuentes de datos como Tableau y Elasticsearch
- Científicos de datos
- Analistas comerciales
- Ingenieros de datos
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
- Realizar exploración de "autoservicio" en datos estructurados y semiestructurados en Hadoop
- Consultar datos conocidos y desconocidos mediante consultas SQL
- Comprender cómo Apache Drills recibe y ejecuta consultas
- Escribir consultas SQL para analizar diferentes tipos de datos, incluidos datos estructurados en Hive, datos semiestructurados en tablas HBase o MapR-DB, y datos guardados en archivos como Parquet y JSON.
- Utilice Apache Drill para realizar el descubrimiento de esquemas sobre la marcha, evitando la necesidad de complejas operaciones ETL y esquemas
- Integre Apache Drill con herramientas de BI (Business Intelligence) como Tableau, Qlikview, MicroStrategy y Excel
- Analistas de datos
- Científicos de datos
- Programadores de SQL
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
- Install and configure Apache Arrow in a distributed clustered environment
- Use Apache Arrow to access data from disparate data sources
- Use Apache Arrow to bypass the need for constructing and maintaining complex ETL pipelines
- Analyze data across disparate data sources without having to consolidate it into a centralized repository
- Data scientists
- Data engineers
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
- Dispositivos y aplicaciones móviles
- Servicios en la nube
- Tecnologías de redes sociales y redes
- Big Data y análisis
- Use Vespa para calcular rápidamente los datos (almacenar, buscar, clasificar, organizar) en el momento de servir mientras un usuario espera
- Implementar Vespa en aplicaciones existentes que involucran búsqueda de funciones, recomendaciones y personalización
- Integre e implemente Vespa con los sistemas de big data existentes, como Hadoop y Storm.
- Desarrolladores
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Análisis de datos que no solo los ayuda a cumplir con el cumplimiento, sino que están dentro del alcance de los mismos
proyecto pueden aumentar la satisfacción del cliente y así reducir el abandono. De hecho desde
el cumplimiento está relacionado con la calidad del servicio vinculada a un contrato, cualquier iniciativa para cumplir
cumplimiento, mejorará la "ventaja competitiva" de los CSP. Por lo tanto, es importante que
Los reguladores deberían ser capaces de asesorar / orientar un conjunto de prácticas analíticas de Big Data para los CSP que
ser de beneficio mutuo entre los reguladores y los CSP. 2 días de curso: 8 módulos, 2 horas cada uno = 16 horas
- Combine la tecnología Big Data con procesos tradicionales de recopilación de datos para armar una historia durante una investigación
- Implementar soluciones industriales de almacenamiento y procesamiento de big data para el análisis de datos
- Preparar una propuesta para la adopción de las herramientas y procesos más adecuados para permitir un enfoque basado en datos para la investigación criminal
- Especialistas en aplicación de la ley con experiencia técnica
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
- Understand the evolution and trends for machine learning.
- Know how machine learning is being used across different industries.
- Become familiar with the tools, skills and services available to implement machine learning within an organization.
- Understand how machine learning can be used to enhance data mining and analysis.
- Learn what a data middle backend is, and how it is being used by businesses.
- Understand the role that big data and intelligent applications are playing across industries.
- Ingiera big data con Sqoop y Flume.
- Ingerique datos de varios orígenes de datos.
- Mover datos de bases de datos relacionales a HDFS y Hive.
- Exporte datos de HDFS a una base de datos relacional.
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
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Instalar y configurar Talend Open Studio para Big Data.
Conecta con sistemas como Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR y Apache.
Comprender y configurar los grandes componentes de datos de Open Studio y los conectores.
Configure los parámetros para generar automáticamente el código MapReduce.
Use Open Studio's drag-and-drop interface para ejecutar trabajos.
El prototipo de los grandes tubos de datos.
Proyectos de integración automática de grandes datos.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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