Le terme BigData vise l'ensemble des solutions liées au stockage et au traitement d'un ensemble considérable de données. Les solutions BigData ont été initialement développées par Google, cependant, désormais, beaucoup d'implémentations open-source sont disponibles, dont Apache Hadoop, Cassandra ou Cloudera Impala. Selon des rapports de Gartner, BigData est la prochaine étape au niveau des technologies de l'information, aprés le Cloud Computing et sera la nouvelle tendance pour les prochaine années.
Nos Clients témoignent
Connaissances de base et «provenance» du formateur.
Francis McGonigal - Birmingham City University
Formation: Foundation R
Machine Translated
choses pratiques de faire, aussi la théorie a été bien servi par Ajay
Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.
Formation: Administration de Hadoop avec MapR
Machine Translated
Des exercices
Capgemini Polska Sp. z o.o.
Formation: Administration de Hadoop avec MapR
Machine Translated
Ressources
Hafiz Rana - Birmingham City University
Formation: Foundation R
Machine Translated
Go od explications sur la façon dont nous faisons les choses
Birmingham City University
Formation: Foundation R
Machine Translated
Je me sens plus en confiance avec le codage maintenant. Je ne l'avais jamais fait auparavant, mais je comprends maintenant que ce n'est pas sorcier et que je peux le faire si nécessaire.
Anna Yartseva - Birmingham City University
Formation: Foundation R
Machine Translated
utilité des exercices
Algomine sp.z.o.o sp.k.
Formation: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
J'ai trouvé la formation bonne, très informative ... mais aurait pu être répartie sur 4 ou 5 jours, nous permettant d'entrer dans plus de détails sur différents aspects.
Veterans Affairs Canada
Formation: Administration de Hadoop
Machine Translated
J'ai vraiment apprécié l'entraînement. Anton a beaucoup de connaissances et a présenté la théorie nécessaire de manière très accessible. C’est formidable que la formation comprenne de nombreux exercices intéressants. Nous avons donc été en contact avec la technologie que nous connaissons depuis le tout début.
Szymon Dybczak - Algomine sp.z.o.o sp.k.
Formation: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
J'ai trouvé que ce cours donnait un bon aperçu et touchait rapidement certains domaines que je n'avais même pas envisagés.
Veterans Affairs Canada
Formation: Administration de Hadoop
Machine Translated
La large couverture des sujets
Roche
Formation: Big Data Storage Solution - NoSQL
Machine Translated
Small group (4 trainees) and we could progress together. Also the trainer could so help everybody.
ICE International Copyright Enterprise Germany GmbH
Formation: Spark for Developers
Ajay était très sympathique, serviable et connaissait bien le sujet dont il discutait.
Biniam Guulay - ICE International Copyright Enterprise Germany GmbH
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
Les exercices de laboratoire. Appliquer la théorie à partir du premier jour des jours suivants.
Dell
Formation: A Practical Introduction to Stream Processing
Machine Translated
* Organization * Trainer's expertise with the subject
ENGIE- 101 Arch Street
Formation: Python and Spark for Big Data (PySpark)
The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Formation: A Practical Introduction to Stream Processing
the good energy of the trainer, he explained everything clearly and precisely
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Formation: Teradata Fundamentals
Materials (code, presentation) were good
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Formation: Teradata Fundamentals
Nice training, full of interesting topics. After each topic helpful examples were provided.
Pawel Wojcikowski - MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Formation: Teradata Fundamentals
J'aime l'approche globale de la matière enseignée. Le cours était bien structuré, les sujets ont été préparés et présentés dans un bon ordre, nous aidant à comprendre la logique étape par étape du fonctionnement de certains aspects de Teradata . J'aime particulièrement le fait que beaucoup d’impacts aient été mis sur les indices. Pablo est une personne très sympathique et un bon professeur. Le temps passé sur cette formation a été définitivement bien passé.
MicroStrategy Poland Sp. z o.o.
Formation: Teradata Fundamentals
Machine Translated
interaction
Maastricht University | UMIO
Formation: Teradata Fundamentals
Discussing many examples.
Emily Chesworth - Maastricht University | UMIO
Formation: Teradata Fundamentals
exercises & subquery
Maastricht University | UMIO
Formation: Teradata Fundamentals
I liked the depth of the training. I was able to understand most of it and definitely learned from this training
Maastricht University | UMIO
Formation: Teradata Fundamentals
passionate trainer
Sylvia Baniak - Maastricht University | UMIO
Formation: Teradata Fundamentals
x
Maastricht University | UMIO
Formation: Teradata Fundamentals
New learned skills
Maastricht University | UMIO
Formation: Teradata Fundamentals
The enthusiasm of the trainer
Maastricht University | UMIO
Formation: Teradata Fundamentals
Expliquer la démarche à suivre pour tenter de répondre à une question via SQL
Maastricht University | UMIO
Formation: Teradata Fundamentals
Machine Translated
The Topic
Accenture Inc.
Formation: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Content was good
Northrop Grumman
Formation: Apache Accumulo Fundamentals
Instructor very knowledgeable and very happy to stop and explain stuff to the group or to an individual.
Paul Anstee - Northrop Grumman
Formation: Apache Accumulo Fundamentals
the follow along style instead of just sitting and listening.
Jack Gallacher - Northrop Grumman
Formation: Apache Accumulo Fundamentals
The ability of the trainer to break down complex topics to simple topics.
Northrop Grumman
Formation: Apache Accumulo Fundamentals
Fulvio took time and attention from the outset to check what delegates wanted most out of their training days and in particular I liked that he focused quite a lot of attention to working with the Shell e.g. scan, grep, egrep commands – particularly filtering over a system time period e.g. last hour. Fulvio's style and pace can be quite quick at times which mostly suited me as there were a lot of topics covered especially in the last 2 days. I realise that the class was a bit of a mixed audience with varying technical skills, so it was good to see that he was able to allow others to catchup and to help them fix their problems whenever encountered. Nothing seemed to be too much trouble for Fulvio and enjoyed this course a lot.
Northrop Grumman
Formation: Apache Accumulo Fundamentals
Connaissance très bien transmise par l'enseignant, pas de questions sans réponses.
Karolin Papaj - Mowi Poland SA
Formation: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Covered a lot in a short space of time. Gained a good overall knowledge of Accumulo and knowledge gained will be useful for other NoSQL databases.
Lauren Rees - Northrop Grumman
Formation: Apache Accumulo Fundamentals
J'ai vraiment aimé les exercices avec cluster pour voir les performances des nœuds à travers le cluster et les fonctionnalités étendues.
CACI Ltd
Formation: Apache NiFi for Developers
Machine Translated
The trainers in depth knowledge of the subject
CACI Ltd
Formation: Apache NiFi for Administrators
Ajay était un consultant très expérimenté et a été en mesure de répondre à toutes nos questions et même de faire des suggestions sur les meilleures pratiques pour le projet sur lequel nous sommes actuellement engagés.
CACI Ltd
Formation: Apache NiFi for Administrators
Machine Translated
That I had it in the first place.
Peter Scales - CACI Ltd
Formation: Apache NiFi for Developers
content & detail to the point
Sirat Khwaja - Northrop Grumman
Formation: Apache Accumulo Fundamentals
Des exemples de code suivent en exercices pratiques.
Northrop Grumman
Formation: Apache Accumulo Fundamentals
Machine Translated
L'enseignant a adapté le programme de formation à nos besoins actuels.
EduBroker Sp. z o.o.
Formation: Python and Spark for Big Data (PySpark)
Machine Translated
The NIFI workflow excercises
Politiets Sikkerhetstjeneste
Formation: Apache NiFi for Administrators
The trainer was passionate and well-known what he said I appreciate his help and answers all our questions and suggested cases.
Formation: A Practical Introduction to Stream Processing
Plans de cours Big Data
Ce cours en direct animé par un instructeur couvre les principes de fonctionnement d'Accumulo et guide les participants dans le développement d'un exemple d'application sur Apache Accumulo .
Format du cours
- Partie conférence, partie discussion, développement et mise en œuvre pratiques, tests occasionnels pour évaluer la compréhension
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment intégrer Kafka Streams à un ensemble d’exemples d’applications Java qui transmettent des données depuis et vers Apache Kafka pour le traitement de flux.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les fonctionnalités et les avantages de Kafka Streams par rapport aux autres infrastructures de traitement de flux
- Traiter les données de flux directement dans un cluster Kafka
- Écrire une application ou un microservice Java ou Scala intégrant Kafka et Kafka Streams
- Écrivez un code concis qui transforme les sujets d’entrée de Kafka en sujets de sortie de Kafka
- Construire, empaqueter et déployer l'application
Public
- Développeurs
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarques
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront les bases de Mem SQL pour le développement et l’administration.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les concepts clés et les caractéristiques de Mem SQL
- Installer, concevoir, maintenir et utiliser Mem SQL
- Optimiser les schémas dans Mem SQL
- Améliorer les requêtes dans Mem SQL
- Performance de référence dans Mem SQL
- Construire des applications de données en temps réel à l'aide de Mem SQL
Public
- Développeurs
- Administrateurs
- Ingénieurs d'exploitation
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
À la fin de cette formation, les participants seront capables de créer des applications de producteurs et de consommateurs pour le traitement de données en temps réel.
Public
- Développeurs
- Administrateurs
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
This instructor-led, live training introduces the concepts and approaches for implementing geospacial analytics and walks participants through the creation of a predictive analysis application using Magellan on Spark.
By the end of this training, participants will be able to:
- Efficiently query, parse and join geospatial datasets at scale
- Implement geospatial data in business intelligence and predictive analytics applications
- Use spatial context to extend the capabilities of mobile devices, sensors, logs, and wearables
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Lors de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Apache Kylin pour configurer un entrepôt de données en temps réel.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Consommez des données en streaming en temps réel avec Kylin
- Utilisez Apache Kylin fonctionnalités puissantes d’ Apache Kylin , son interface SQL riche, son cubage par étincelle et sa latence de requête inférieure à la seconde
Remarque
- Nous utilisons la dernière version de Kylin (au moment d'écrire ces lignes, Apache Kylin v2.0)
Public
- Ingénieurs Big Data
- Big Data
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux développeurs souhaitant mettre en œuvre Apache Kafka traitement de flux Apache Kafka sans écrire de code.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez Confluent K SQL .
- Configurez un pipeline de traitement de flux en utilisant uniquement SQL commandes SQL (sans codage Java ou Python ).
- Effectuez le filtrage, les transformations, les agrégations, les jointures, le fenêtrage et la mise en session des données entièrement en SQL .
- Concevez et déployez des requêtes continues et interactives pour la diffusion en continu d'ETL et d'analyse en temps réel.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Since 2006, KNIME has been used in pharmaceutical research, it also used in other areas like CRM customer data analysis, business intelligence and financial data analysis.
Cette formation pour KNIME Analytics Platform est une occasion idéale pour les débutants, les utilisateurs expérimentés et les experts KNIME de se familiariser avec KNIME , d'apprendre à l'utiliser plus efficacement et à créer des rapports clairs et complets basés sur les workflows de KNIME
dans ce cours en direct, dirigé par un instructeur, nous introduisons les processus impliqués dans KDD et réalisons une série d’exercices pour pratiquer la mise en œuvre de ces processus.
audience
- analystes de données ou toute personne intéressée à apprendre à interpréter les données pour résoudre les problèmes
format du cours
- après une discussion théorique de KDD, l’instructeur présentera des cas de la vie réelle qui appellent à l’application de KDD pour résoudre un problème. Les participants préparent, sélectionnent et nettoient des ensembles de données d’échantillonnage et utilisent leurs connaissances préalables sur les données pour proposer des solutions basées sur les résultats de leurs observations.
Résumé
-
Un programme de formation avancée couvrant l'état actuel des technologies de l'internet des objets
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Coupes dans de multiples domaines technologiques pour développer la connaissance d'un système IoT et de ses composants et comment il peut aider les entreprises et les organisations.
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Démonstration en direct d'applications IoT modèles pour présenter des déploiements IoT pratiques dans différents domaines de l'industrie, tels que l'IdO industriel, les villes intelligentes, la vente au détail, les déplacements et les transports, ainsi que des cas d'utilisation autour des appareils et objets connectés.
Public cible
-
Les gestionnaires responsables des processus commerciaux et opérationnels au sein de leurs organisations respectives et veulent savoir comment exploiter l'IdO pour rendre leurs systèmes et leurs processus plus efficaces.
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Les entrepreneurs et les investisseurs qui cherchent à construire de nouvelles entreprises et à développer une meilleure compréhension du paysage technologique de l'IdO pour voir comment ils peuvent en tirer parti de manière efficace.
Les estimations de la valeur marchande de l'Internet des objets ou de l'IoT sont énormes car, par définition, l'IdO est une couche intégrée et diffuse d'appareils, de capteurs et de puissance de traitement qui recouvre l'ensemble des secteurs de la consommation, des entreprises et des administrations. L'IdO représentera un nombre croissant de connexions: 1,9 milliard d'appareils aujourd'hui et 9 milliards d'ici 2018. Cette année-là, il sera à peu près égal au nombre total de smartphones, téléviseurs intelligents, tablettes, ordinateurs portables et PC.
Dans le domaine de la consommation, de nombreux produits et services sont déjà entrés dans l'IdO, notamment les appareils de cuisine et ménagers, les parkings, la RFID, les produits d'éclairage et de chauffage, ainsi que de nombreuses applications dans l'internet industriel.
Cependant, les technologies sous-jacentes de l'IdO ne sont pas nouvelles car la communication M2M existait depuis la naissance d'Internet. Cependant, ce qui a changé ces dernières années, c’est l’émergence d’un nombre croissant de technologies sans fil peu coûteuses, qui ont été ajoutées par l’adaptation massive des téléphones intelligents et des tablettes dans chaque foyer. La croissance explosive des appareils mobiles a conduit à la demande actuelle en IoT.
En raison d'opportunités illimitées dans le domaine de l'IdO, un grand nombre de petites et moyennes entreprises ont pris le train de la ruée vers l'or de l'IdO. Également en raison de l'émergence de l'électronique open source et de la plate-forme IoT, les coûts de développement du système IoT et la gestion de sa production considérable sont de plus en plus abordables. Les propriétaires de produits électroniques existants subissent des pressions pour intégrer leur appareil à Internet ou à une application mobile.
Cette formation est destinée à un examen de la technologie et des affaires d'un secteur émergent afin que les passionnés / entrepreneurs de l'IoT puissent comprendre les bases de la technologie et du commerce IoT.
Objectif du cours
L' objectif principal du cours est d'introduire des options technologiques émergentes, des plates - formes et des études de cas de mise en œuvre IdO dans la maison et l' automatisation ville (maisons intelligentes et villes), Industrial Internet, santé, Go vt., Cellulaire mobile et d' autres domaines.
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Introduction de base à tous les éléments de l'IoT-Mécanique, de la plate-forme Electron / capteur, des protocoles sans fil et filaires, de l'intégration mobile à Electron , de l'intégration mobile à l'entreprise, de l'analyse de données et du plan de contrôle total
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Protocoles M2M sans fil pour IoT-WiFi, Zigbee / Zwave, Bluetooth, ANT +: quand et où utiliser lequel?
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Application mobile / de bureau / Web - pour l'enregistrement, l'acquisition et le contrôle de données - Plate-forme d'acquisition de données M2M disponible pour IoT - Xively, Omega et NovoTech, etc.
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Problèmes de sécurité et solutions de sécurité pour l'Internet des objets
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Plate-forme électronique open source / commerciale pour IoT- Raspberry Pi , Arduino , ArmMbedLPC, etc.
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Plate-forme de cloud d'entreprise open source / commerciale pour les applications AWS-IoT, Azure -IOT, le cloud Watson-IOT ainsi que d'autres nuages mineurs IoT
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Études commerciales et technologiques de certains des appareils IoT courants tels que la domotique, le détecteur de fumée, les véhicules, l'armée, la santé à domicile, etc.
Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser MonetDB et à en tirer le meilleur parti.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre MonetDB et ses fonctionnalités
- Installer et démarrer avec MonetDB
- Explorer et effectuer différentes fonctions et tâches dans MonetDB
- Accélérer la livraison de leur projet en maximisant les capacités de MonetDB
Public
- Développeurs
- Experts techniques
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou à distance), les participants apprendront à configurer et à intégrer différents cadres de Stream Processing avec des systèmes de stockage de données volumineux existants ainsi que des applications logicielles et microservices connexes.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez différents frameworks de Stream Processing , tels que Spark Streaming et Kafka Streaming.
- Comprendre et sélectionner le cadre le plus approprié pour le travail.
- Traitement des données en continu, simultanément et enregistrement par enregistrement.
- Intégrez les solutions de Stream Processing continu aux bases de données, aux entrepôts de données, aux lacs de données, etc. existants
- Intégrez la bibliothèque de traitement de flux la plus appropriée aux applications d'entreprise et aux microservices.
Public
- Les développeurs
- Architectes logiciels
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarques
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
- développeurs
format du cours
- conférences, pratique pratiques, petits tests le long du chemin pour évaluer la compréhension
Impala permet aux utilisateurs d'émettre des requêtes SQL faible temps de latence pour les données stockées dans Hadoop Distributed File System et Apache Hbase sans nécessiter de déplacement ou de transformation de données.
Public
Ce cours est destiné aux analystes et aux scientifiques qui effectuent des analyses sur les données stockées dans Hadoop via SQL outils de Business Intelligence ou SQL .
Après ce cours, les délégués seront en mesure de
- Extrayez des informations utiles à partir de clusters Hadoop avec Impala .
- Ecrivez des programmes spécifiques pour faciliter la Business Intelligence dans Impala SQL Dialect.
- Dépanner Impala .
Cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou à distance) présente Hortonworks Data Platform (HDP) et guide les participants dans le déploiement de la solution Spark + Hadoop .
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Utilisez Hortonworks pour exécuter Hadoop de manière fiable à grande échelle.
- Unifiez les capacités de sécurité, de gouvernance et d'exploitation de Hadoop avec les workflows d'analyse agiles de Spark.
- Utilisez Hortonworks pour étudier, valider, certifier et soutenir chacun des composants d’un projet Spark.
- Traitez différents types de données, y compris les données structurées, non structurées, en mouvement et au repos.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Nous guiderons un développeur à travers l'architecture HBase, la modélisation de données et le développement d'applications sur HBase. Il discutera également de l’utilisation de MapReduce avec HBase et de quelques sujets d’administration liés à l’optimisation des performances. Le cours est très pratique avec de nombreux exercices de laboratoire.
Durée : 3 jours
Audience : Développeurs et Administrateurs
In this instructor-led, live training, participants will learn how to work with Hadoop, MapReduce, Pig, and Spark using Python as they step through multiple examples and use cases.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the basic concepts behind Hadoop, MapReduce, Pig, and Spark
- Use Python with Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, Pig, and Spark
- Use Snakebite to programmatically access HDFS within Python
- Use mrjob to write MapReduce jobs in Python
- Write Spark programs with Python
- Extend the functionality of pig using Python UDFs
- Manage MapReduce jobs and Pig scripts using Luigi
Audience
- Developers
- IT Professionals
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Ce cours a pour but de démystifier la technologie Big Data / Hadoop et de montrer qu’elle n’est pas difficile à comprendre.
Ce cours présente aux chefs de projet le framework de traitement de Big Data les plus populaires: Hadoop .
Au cours de cette formation dispensée par un instructeur, les participants apprendront les composants essentiels de l'écosystème Hadoop et comment utiliser ces technologies pour résoudre des problèmes à grande échelle. En apprenant ces bases, les participants amélioreront également leur capacité à communiquer avec les développeurs et les développeurs de ces systèmes, ainsi qu'avec les scientifiques et les analystes de données impliqués dans de nombreux projets informatiques.
Public
- Chefs de projet souhaitant implémenter Hadoop dans leur infrastructure de développement ou informatique existante
- Les gestionnaires de projet doivent communiquer avec des équipes interfonctionnelles comprenant des ingénieurs Big Data, des scientifiques de données et des analystes métier.
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
À la fin de cette formation, les participants:
- Comprendre l'évolution et les tendances de l'apprentissage automatique.
- Savoir comment l'apprentissage machine est utilisé dans différents secteurs.
- Familiarisez-vous avec les outils, les compétences et les services disponibles pour implémenter l'apprentissage automatique au sein d'une organisation.
- Comprendre comment l'apprentissage automatique peut être utilisé pour améliorer l'exploration et l'analyse de données.
- Découvrez ce qu'est un backend de données et comment il est utilisé par les entreprises.
- Comprenez le rôle que jouent le big data et les applications intelligentes dans tous les secteurs.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou à distance), les participants apprendront à déployer et à gérer Apache NiFi dans un environnement de laboratoire réel.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez Apachi NiFi.
- Créez, transformez et gérez des données à partir de sources de données disparates et distribuées, y compris des bases de données et des grands lacs de données.
- Automatiser les flux de données.
- Activer l'analyse en streaming.
- Appliquez diverses approches pour l’ingestion de données.
- Transformez le Big Data en un aperçu des affaires.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Public : développeurs
Durée: trois jours
Format: cours magistraux (50%) et travaux pratiques (50%).
- pour exécuter SQL requêtes SQL .
- lire les données d'une installation Hive existante.
Lors de cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou à distance), les participants apprendront à analyser divers types de jeux de données à l'aide de Spark SQL .
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez Spark SQL .
- Effectuer une analyse de données à l'aide de Spark SQL .
- Interrogez des ensembles de données dans différents formats.
- Visualisez les données et les résultats de la requête.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Ce cours présente les délégués à Teradata .
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