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
Le fait que toutes les données et tous les logiciels étaient prêts à être utilisés sur une VM déjà préparée, fournie par le formateur sur des disques externes.
vyzVoice
Formation: Hadoop for Developers and Administrators
Machine Translated
gamme de matériel
Maciej Jonczyk
Formation: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
systématisation des connaissances dans le domaine du ML
Orange Polska
Formation: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Beaucoup de problèmes qui peuvent être explorés après la formation
Klaudia Kłębek
Formation: Data Mining z wykorzystaniem R
Machine Translated
Le formateur était très compétent et comprenait des domaines qui m'intéressaient.
Mohamed Salama
Formation: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
Très adapté aux besoins.
Yashan Wang
Formation: Data Mining with R
Machine Translated
Richard est très calme et méthodique, avec un aperçu analytique - exactement les qualités nécessaires pour présenter ce type de cours.
Kieran Mac Kenna
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
J'aime les exercices effectués.
Nour Assaf
Formation: Data Mining and Analysis
Machine Translated
L'exercice pratique et la capacité du formateur à expliquer des sujets complexes en termes simples.
youssef chamoun
Formation: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Les informations fournies étaient intéressantes et la meilleure partie était vers la fin lorsque nous avons reçu des données de Durex et que nous avons travaillé sur des données que nous connaissons et effectuons des opérations pour obtenir des résultats.
Jessica Chaar
Formation: Data Mining and Analysis
Machine Translated
J'ai surtout aimé le formateur en donnant des exemples réels.
Simon Hahn
Formation: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
J'ai vraiment apprécié les grandes compétences du formateur.
Grzegorz Gorski
Formation: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
J'ai vraiment apprécié les nombreuses sessions pratiques.
Jacek Pieczątka
Formation: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
partager le diagramme de concept et aussi l'échantillon pour les mains sales
Mark Yang - FMR
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
Je pensais que l'information était intéressante.
Allison May
Formation: Data Visualization
Machine Translated
J'ai vraiment apprécié que Jeff ait utilisé des données et des exemples applicables aux données sur l'éducation. Il l'a rendu intéressant et interactif.
Carol Wells Bazzichi
Formation: Data Visualization
Machine Translated
Connaître tous les types de graphiques et à quoi ils servent. Apprendre la valeur de l'encombrement. Apprendre les méthodes pour afficher les données temporelles.
Susan Williams
Formation: Data Visualization
Machine Translated
Le formateur était enthousiaste.
Diane Lucas
Formation: Data Visualization
Machine Translated
J'ai vraiment aimé le contenu / instructeur.
Craig Roberson
Formation: Data Visualization
Machine Translated
Je suis un apprenant actif et c'était quelque chose qu'il faisait beaucoup.
Lisa Comfort
Formation: Data Visualization
Machine Translated
J'ai aimé les exemples.
Peter Coleman
Formation: Data Visualization
Machine Translated
J'ai généralement bénéficié des exemples.
Peter Coleman
Formation: Data Visualization
Machine Translated
J'ai apprécié les bons exemples du monde réel, les critiques des rapports existants.
Ronald Parrish
Formation: Data Visualization
Machine Translated
Scénarios et cas applicables
zhaopeng liu - Fmr
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
Analyse de cas
国栋 张
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
toutes les parties de cette session
Eric Han - Fmr
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
J'ai vraiment bénéficié de la volonté du formateur de partager davantage.
Balaram Chandra Paul
Formation: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Nous en savons beaucoup plus sur l’ensemble de l’environnement.
John Kidd
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
Le formateur a rendu le cours intéressant et divertissant, ce qui aide un peu tout au long de la journée.
Ryan Speelman
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
Je pense que le formateur avait un excellent style en combinant l'humour et des histoires réelles pour rendre les sujets abordables. Je recommande vivement ce professeur à l'avenir.
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
J'ai beaucoup aimé la façon interactive d'apprendre.
Luigi Loiacono
Formation: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
C'était une formation très pratique, j'ai aimé les exercices pratiques.
Proximus
Formation: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
J'ai bénéficié de la bonne vue d'ensemble, du bon équilibre entre la théorie et les exercices.
Proximus
Formation: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
J'ai apprécié l'interaction dynamique et la pratique du sujet, grâce à la machine virtuelle, très stimulante!
Philippe Job
Formation: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
Ernesto a fait un excellent travail en expliquant les concepts de haut niveau de l'utilisation de Spark et de ses différents modules.
Michael Nemerouf
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
J'ai bénéficié de la compétence et des connaissances du formateur.
Jonathan Puvilland
Formation: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
J'ai généralement bénéficié de la présentation des technologies.
Continental AG / Abteilung: CF IT Finance
Formation: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Dans l'ensemble, le contenu était bon.
Sameer Rohadia
Formation: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
Exemples d'exercices: Partage d'expérience de travail pratique
澳新银行
Formation: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
Cube et DV
Alan Xie
Formation: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
La connaissance de l'entrepôt de données de l'enseignant est complète, et il en fait l'éloge!
澳新银行
Formation: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
L'enseignant a expliqué en détail et discuté de l'atmosphère
澳新银行
Formation: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
Michael le formateur est très compétent et compétent sur le sujet du Big Data et R. Il est très flexible et personnalise rapidement la formation en fonction des besoins des clients. Il est également très capable de résoudre des problèmes techniques et liés à un sujet en déplacement. Formation fantastique et professionnelle!
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Formation: Programming with Big Data in R
Machine Translated
J'ai vraiment apprécié l'introduction de nouveaux paquets.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Formation: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Le tuteur, M. Michael Yan, a très bien interagi avec le public, les instructions étaient claires. Le tuteur va également jusqu'à ajouter plus d'informations en fonction des demandes des étudiants pendant la formation.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Formation: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Le sujet et le rythme étaient parfaits.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Formation: Programming with Big Data in R
Machine Translated
L'exemple et le matériel de formation étaient suffisants et ont facilité la compréhension de ce que vous faites.
Teboho Makenete
Formation: Data Science for Big Data Analytics
Machine Translated
Il s’agit de l’un des meilleurs exercices pratiques de programmation que je connaisse.
Laura Kahn
Formation: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
C’est l’une des meilleures formations en ligne de qualité que j’ai jamais eues au cours de ma carrière de 13 ans. Continuez ce bon travail!.
Formation: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Je pense que le formateur avait un excellent style en combinant l'humour et des histoires réelles pour rendre les sujets abordables. Je recommande vivement ce professeur à l'avenir.
Formation: Spark for Developers
Machine Translated
C’est l’une des meilleures formations en ligne de qualité que j’ai jamais eues au cours de ma carrière de 13 ans. Continuez ce bon travail!.
Formation: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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Plans de cours Big Data
Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
14 hours
Aperçu
Go al:
Apprendre à travailler avec SPSS au niveau de l'indépendance
Les destinataires:
Les analystes, chercheurs, scientifiques, étudiants et tous ceux qui souhaitent acquérir la capacité d'utiliser le progiciel SPSS et apprendre les techniques d'extraction de données populaires
Apprendre à travailler avec SPSS au niveau de l'indépendance
Les destinataires:
Les analystes, chercheurs, scientifiques, étudiants et tous ceux qui souhaitent acquérir la capacité d'utiliser le progiciel SPSS et apprendre les techniques d'extraction de données populaires
35 hours
Aperçu
Les progrès technologiques et la quantité croissante d'informations transforment la manière dont les affaires sont menées dans de nombreux secteurs, y compris celui du gouvernement. Go taux de génération de données gouvernementales et d'archivage numérique sont en hausse en raison de la croissance rapide des appareils et applications mobiles, des capteurs et appareils intelligents, des solutions d'informatique en nuage et des portails destinés aux citoyens. À mesure que l'information numérique se développe et devient de plus en plus complexe, la gestion, le traitement, le stockage, la sécurité et la disposition de l'information deviennent également plus complexes. Les nouveaux outils de capture, de recherche, de découverte et d’analyse aident les organisations à mieux comprendre leurs données non structurées. Le marché gouvernemental est à un tournant, réalisant que l'information est un atout stratégique et que le gouvernement doit protéger, exploiter et analyser les informations structurées et non structurées afin de mieux servir et répondre aux exigences de la mission. Tandis que les chefs de gouvernement s'efforcent de faire évoluer les organisations basées sur les données pour mener à bien leur mission, ils jettent les bases pour mettre en corrélation les dépendances entre les événements, les personnes, les processus et les informations.
Les solutions gouvernementales à forte valeur ajoutée seront créées à partir d'un mashup des technologies les plus perturbatrices:
- Appareils mobiles et applications
- Services cloud
- Technologies de l'entreprise sociale et réseau
- Big Data et analytique
Selon IDC, le secteur des technologies de l’information atteindra 5 000 milliards de dollars d’ici 2020, soit environ 1,7 milliard de dollars de plus qu’aujourd’hui, et 80% de la croissance du secteur sera tirée par les technologies de cette troisième plate-forme. À long terme, ces technologies constitueront des outils essentiels pour faire face à la complexité croissante de l’information numérique. Big Data est l’une des solutions intelligentes du secteur. Il permet au gouvernement de prendre de meilleures décisions en prenant des mesures fondées sur les tendances révélées par l’analyse de grands volumes de données liées et non liées, structurées et non structurées.
Mais pour accomplir ces exploits, il ne suffit pas de simplement accumuler d'énormes quantités de données. "Comprendre les évolutions du Big Data nécessite des outils et des technologies de pointe, capables d'analyser et d'extraire des connaissances utiles à partir de flux d'informations vastes et variés", Tom Kalil et Fen Zhao du Bureau de la politique de la science et de la technologie de la Maison-Blanche a écrit un article sur le blog OSTP.
La Maison Blanche a aidé les agences à trouver ces technologies en mettant en place l'Initiative nationale de recherche et de développement sur les Big Data volumineuses en 2012. L'initiative prévoyait plus de 200 millions de dollars pour tirer le meilleur parti de l'explosion du Big Data et des outils nécessaires à son analyse. .
Les défis posés par le Big Data sont presque aussi redoutables que prometteurs. Le stockage efficace des données est l’un de ces défis. Comme toujours, les budgets sont serrés et les agences doivent donc minimiser le prix du stockage par mégaoctet et conserver un accès facile aux données afin que les utilisateurs puissent les obtenir quand ils le souhaitent et quand ils en ont besoin. La sauvegarde de grandes quantités de données relève le défi.
L’analyse efficace des données est un autre défi majeur. De nombreuses agences utilisent des outils commerciaux qui leur permettent d'analyser la montagne de données, en repérant les tendances susceptibles de les aider à fonctionner plus efficacement. (Une étude récente de MeriTalk a révélé que les responsables informatiques fédéraux estimaient que le Big Data pourrait aider les agences à économiser plus de 500 milliards de dollars tout en répondant aux objectifs de leur mission.).
Les outils Big Data développés sur mesure permettent également aux agences de traiter le besoin d'analyser leurs données. Par exemple, le groupe d'analyse de données informatiques du laboratoire national d'Oak Ridge a mis son système d'analyse de données Piranha à la disposition d'autres agences. Le système a aidé les chercheurs en médecine à trouver un lien qui puisse alerter les médecins des anévrismes aortiques avant qu’ils ne frappent. Il est également utilisé pour des tâches plus banales, telles que la sélection de curriculum vitae afin de mettre en relation les candidats avec les responsables du recrutement.
Les solutions gouvernementales à forte valeur ajoutée seront créées à partir d'un mashup des technologies les plus perturbatrices:
- Appareils mobiles et applications
- Services cloud
- Technologies de l'entreprise sociale et réseau
- Big Data et analytique
Selon IDC, le secteur des technologies de l’information atteindra 5 000 milliards de dollars d’ici 2020, soit environ 1,7 milliard de dollars de plus qu’aujourd’hui, et 80% de la croissance du secteur sera tirée par les technologies de cette troisième plate-forme. À long terme, ces technologies constitueront des outils essentiels pour faire face à la complexité croissante de l’information numérique. Big Data est l’une des solutions intelligentes du secteur. Il permet au gouvernement de prendre de meilleures décisions en prenant des mesures fondées sur les tendances révélées par l’analyse de grands volumes de données liées et non liées, structurées et non structurées.
Mais pour accomplir ces exploits, il ne suffit pas de simplement accumuler d'énormes quantités de données. "Comprendre les évolutions du Big Data nécessite des outils et des technologies de pointe, capables d'analyser et d'extraire des connaissances utiles à partir de flux d'informations vastes et variés", Tom Kalil et Fen Zhao du Bureau de la politique de la science et de la technologie de la Maison-Blanche a écrit un article sur le blog OSTP.
La Maison Blanche a aidé les agences à trouver ces technologies en mettant en place l'Initiative nationale de recherche et de développement sur les Big Data volumineuses en 2012. L'initiative prévoyait plus de 200 millions de dollars pour tirer le meilleur parti de l'explosion du Big Data et des outils nécessaires à son analyse. .
Les défis posés par le Big Data sont presque aussi redoutables que prometteurs. Le stockage efficace des données est l’un de ces défis. Comme toujours, les budgets sont serrés et les agences doivent donc minimiser le prix du stockage par mégaoctet et conserver un accès facile aux données afin que les utilisateurs puissent les obtenir quand ils le souhaitent et quand ils en ont besoin. La sauvegarde de grandes quantités de données relève le défi.
L’analyse efficace des données est un autre défi majeur. De nombreuses agences utilisent des outils commerciaux qui leur permettent d'analyser la montagne de données, en repérant les tendances susceptibles de les aider à fonctionner plus efficacement. (Une étude récente de MeriTalk a révélé que les responsables informatiques fédéraux estimaient que le Big Data pourrait aider les agences à économiser plus de 500 milliards de dollars tout en répondant aux objectifs de leur mission.).
Les outils Big Data développés sur mesure permettent également aux agences de traiter le besoin d'analyser leurs données. Par exemple, le groupe d'analyse de données informatiques du laboratoire national d'Oak Ridge a mis son système d'analyse de données Piranha à la disposition d'autres agences. Le système a aidé les chercheurs en médecine à trouver un lien qui puisse alerter les médecins des anévrismes aortiques avant qu’ils ne frappent. Il est également utilisé pour des tâches plus banales, telles que la sélection de curriculum vitae afin de mettre en relation les candidats avec les responsables du recrutement.
35 hours
Aperçu
Vue d'ensemble
Communication fournisseurs de services de Communication (CSP) sont confrontés à des pressions pour réduire leurs coûts et maximiser leurs revenus moyens par utilisateur (ARPU), tout en garantissant une excellente expérience client, mais les volumes de données ne cessent de croître. Le trafic mondial de données mobiles augmentera à un taux de croissance annuel composé de 78% jusqu'en 2016, pour atteindre 10,8 exaoctets par mois.
Parallèlement, les CSP génèrent d'importants volumes de données, notamment des enregistrements de détail d'appels (CDR), des données réseau et des données clients. Les entreprises qui exploitent pleinement ces données acquièrent un avantage concurrentiel. Selon un récent sondage réalisé par The Economist Intelligence Unit, les entreprises qui prennent des décisions fondées sur les données bénéficient d’une augmentation de 5 à 6% de leur productivité. Pourtant, 53% des entreprises n’exploitent que la moitié de leurs précieuses données, et un quart des personnes interrogées ont indiqué que de vastes quantités de données utiles restaient inexploitées. Les volumes de données sont si importants qu'il est impossible d'effectuer une analyse manuelle et que la plupart des systèmes logiciels hérités ne peuvent suivre, ce qui entraîne la suppression ou l'ignorance de données précieuses.
Avec le logiciel Big Data évolutif et à grande vitesse de Big Data & Analytics, les CSP peuvent exploiter toutes leurs données pour prendre de meilleures décisions en moins de temps. Différents produits et techniques Big Data fournissent une plate-forme logicielle complète pour la collecte, la préparation, l'analyse et la présentation des informations issues du Big Data. Les domaines d'application comprennent la surveillance des performances du réseau, la détection de la fraude, la détection du désabonnement des clients et l'analyse du risque de crédit. Les produits Big Data & Analytics s’adaptent pour traiter des téraoctets de données, mais la mise en œuvre de tels outils nécessite un nouveau type de système de base de données basé sur le cloud comme Hadoop ou un processeur de calcul parallèle à grande échelle (KPU, etc.).
Ce cours sur les Big Data pour Telco couvre tous les nouveaux domaines émergents dans lesquels les CSP investissent pour gagner en productivité et créer de nouvelles sources de revenus. Le cours fournira une vue complète à 360 degrés de Big Data BI Big Data dans les télécoms afin que les décideurs et les gestionnaires puissent avoir un aperçu très large et complet des possibilités de Big Data BI Big Data dans les télécoms pour gagner en productivité et en revenus.
Objectifs du cours
L' objectif principal du cours est d'introduire de nouvelles Big Data techniques de business intelligence dans 4 secteurs de télécommunications d' Business ( Marketing / vente, exploitation du réseau, l' exploitation financière et des relations avec la clientèle de Management ). Les étudiants seront initiés aux suivants:
- Introduction au Big Data - qu'est-ce que 4V (volume, vitesse, variété et véracité) dans Big Data - Génération, extraction et gestion du point de vue de Telco
- Comment l'analyse de Big Data diffère de l'analyse de données traditionnelle
- Justification interne de Big Data perspective Big Data -Telco
- Introduction à Hadoop Ecosystem - familiarité avec tous Hadoop outils Hadoop tels que Hive , Pig, SPARC - quand et comment ils sont utilisés pour résoudre le problème Big Data
- Comment les Big Data sont extraites pour analyser les outils d’analyse - comment Business Analysis peut réduire leurs difficultés de collecte et d’analyse de données grâce à l’approche intégrée du tableau de bord Hadoop
- Introduction de base à l’analyse Insight, à l’analyse de visualisation et à l’analyse prédictive pour Telco
- Analyse Big Data taux de désabonnement client et Big Data comment l'analyse Big Data peut-elle réduire le désabonnement et le mécontentement des clients dans les études de cas Telco?
- Analyse de défaillance de réseau et de défaillance de service à partir de métadonnées de réseau et de l'IPDR
- Analyse financière - estimation de la fraude, du gaspillage et du retour sur investissement à partir de données commerciales et opérationnelles
- Problème d’acquisition client - Marketing ciblé, segmentation client et ventes croisées à partir de données de vente
- Introduction et résumé de tous les produits analytiques Big Data et de leur place dans l'espace analytique de Telco
- Conclusion: comment adopter une approche étape par étape pour introduire le Big Data Business Intelligence dans votre organisation
Public cible
- Exploitation du réseau, directeurs financiers, responsables de la gestion de la relation client et des principaux responsables informatiques dans les bureaux de CIO de Telco.
- Analystes d' Business à Telco
- Directeurs / directeurs de bureau CFO
- Responsables opérationnels
- Responsables de l'assurance qualité
Communication fournisseurs de services de Communication (CSP) sont confrontés à des pressions pour réduire leurs coûts et maximiser leurs revenus moyens par utilisateur (ARPU), tout en garantissant une excellente expérience client, mais les volumes de données ne cessent de croître. Le trafic mondial de données mobiles augmentera à un taux de croissance annuel composé de 78% jusqu'en 2016, pour atteindre 10,8 exaoctets par mois.
Parallèlement, les CSP génèrent d'importants volumes de données, notamment des enregistrements de détail d'appels (CDR), des données réseau et des données clients. Les entreprises qui exploitent pleinement ces données acquièrent un avantage concurrentiel. Selon un récent sondage réalisé par The Economist Intelligence Unit, les entreprises qui prennent des décisions fondées sur les données bénéficient d’une augmentation de 5 à 6% de leur productivité. Pourtant, 53% des entreprises n’exploitent que la moitié de leurs précieuses données, et un quart des personnes interrogées ont indiqué que de vastes quantités de données utiles restaient inexploitées. Les volumes de données sont si importants qu'il est impossible d'effectuer une analyse manuelle et que la plupart des systèmes logiciels hérités ne peuvent suivre, ce qui entraîne la suppression ou l'ignorance de données précieuses.
Avec le logiciel Big Data évolutif et à grande vitesse de Big Data & Analytics, les CSP peuvent exploiter toutes leurs données pour prendre de meilleures décisions en moins de temps. Différents produits et techniques Big Data fournissent une plate-forme logicielle complète pour la collecte, la préparation, l'analyse et la présentation des informations issues du Big Data. Les domaines d'application comprennent la surveillance des performances du réseau, la détection de la fraude, la détection du désabonnement des clients et l'analyse du risque de crédit. Les produits Big Data & Analytics s’adaptent pour traiter des téraoctets de données, mais la mise en œuvre de tels outils nécessite un nouveau type de système de base de données basé sur le cloud comme Hadoop ou un processeur de calcul parallèle à grande échelle (KPU, etc.).
Ce cours sur les Big Data pour Telco couvre tous les nouveaux domaines émergents dans lesquels les CSP investissent pour gagner en productivité et créer de nouvelles sources de revenus. Le cours fournira une vue complète à 360 degrés de Big Data BI Big Data dans les télécoms afin que les décideurs et les gestionnaires puissent avoir un aperçu très large et complet des possibilités de Big Data BI Big Data dans les télécoms pour gagner en productivité et en revenus.
Objectifs du cours
L' objectif principal du cours est d'introduire de nouvelles Big Data techniques de business intelligence dans 4 secteurs de télécommunications d' Business ( Marketing / vente, exploitation du réseau, l' exploitation financière et des relations avec la clientèle de Management ). Les étudiants seront initiés aux suivants:
- Introduction au Big Data - qu'est-ce que 4V (volume, vitesse, variété et véracité) dans Big Data - Génération, extraction et gestion du point de vue de Telco
- Comment l'analyse de Big Data diffère de l'analyse de données traditionnelle
- Justification interne de Big Data perspective Big Data -Telco
- Introduction à Hadoop Ecosystem - familiarité avec tous Hadoop outils Hadoop tels que Hive , Pig, SPARC - quand et comment ils sont utilisés pour résoudre le problème Big Data
- Comment les Big Data sont extraites pour analyser les outils d’analyse - comment Business Analysis peut réduire leurs difficultés de collecte et d’analyse de données grâce à l’approche intégrée du tableau de bord Hadoop
- Introduction de base à l’analyse Insight, à l’analyse de visualisation et à l’analyse prédictive pour Telco
- Analyse Big Data taux de désabonnement client et Big Data comment l'analyse Big Data peut-elle réduire le désabonnement et le mécontentement des clients dans les études de cas Telco?
- Analyse de défaillance de réseau et de défaillance de service à partir de métadonnées de réseau et de l'IPDR
- Analyse financière - estimation de la fraude, du gaspillage et du retour sur investissement à partir de données commerciales et opérationnelles
- Problème d’acquisition client - Marketing ciblé, segmentation client et ventes croisées à partir de données de vente
- Introduction et résumé de tous les produits analytiques Big Data et de leur place dans l'espace analytique de Telco
- Conclusion: comment adopter une approche étape par étape pour introduire le Big Data Business Intelligence dans votre organisation
Public cible
- Exploitation du réseau, directeurs financiers, responsables de la gestion de la relation client et des principaux responsables informatiques dans les bureaux de CIO de Telco.
- Analystes d' Business à Telco
- Directeurs / directeurs de bureau CFO
- Responsables opérationnels
- Responsables de l'assurance qualité
21 hours
Aperçu
Le cours est destiné aux informaticiens à la recherche d'une solution pour stocker et traiter de grands ensembles de données dans un environnement système distribué.
Objectif du cours:
Hadoop administration du cluster Hadoop
Objectif du cours:
Hadoop administration du cluster Hadoop
35 hours
Aperçu
Public:
Le cours est destiné aux informaticiens à la recherche d'une solution pour stocker et traiter de grands ensembles de données dans un environnement système distribué.
Go al:
Connaissance approfondie de l'administration de cluster Hadoop .
Le cours est destiné aux informaticiens à la recherche d'une solution pour stocker et traiter de grands ensembles de données dans un environnement système distribué.
Go al:
Connaissance approfondie de l'administration de cluster Hadoop .
21 hours
Aperçu
Le cours peut être fourni avec tous les outils, y compris des logiciels gratuits d'exploration de données open source et des applications
21 hours
Aperçu
Public
Si vous essayez de comprendre les données auxquelles vous avez accès ou souhaitez analyser des données non structurées disponibles sur le réseau (comme Twitter, Linked in, etc.), ce cours est pour vous.
Il s’adresse principalement aux décideurs et aux personnes qui doivent choisir les données qui méritent d’être collectées et celles qui méritent d’être analysées.
Cela ne vise pas les personnes qui configurent la solution, ces personnes bénéficieront d'une vue d'ensemble.
Mode de livraison
Pendant le cours, des exemples concrets de technologies principalement open source seront présentés aux délégués.
De courtes conférences seront suivies de présentations et d'exercices simples des participants.
Contenu et logiciel utilisés
Tous les logiciels utilisés sont mis à jour à chaque exécution du cours, nous vérifions donc les dernières versions possibles.
Il couvre le processus d'obtention, de formatage, de traitement et d'analyse des données, afin d'expliquer comment automatiser le processus de prise de décision avec l'apprentissage automatique.
Si vous essayez de comprendre les données auxquelles vous avez accès ou souhaitez analyser des données non structurées disponibles sur le réseau (comme Twitter, Linked in, etc.), ce cours est pour vous.
Il s’adresse principalement aux décideurs et aux personnes qui doivent choisir les données qui méritent d’être collectées et celles qui méritent d’être analysées.
Cela ne vise pas les personnes qui configurent la solution, ces personnes bénéficieront d'une vue d'ensemble.
Mode de livraison
Pendant le cours, des exemples concrets de technologies principalement open source seront présentés aux délégués.
De courtes conférences seront suivies de présentations et d'exercices simples des participants.
Contenu et logiciel utilisés
Tous les logiciels utilisés sont mis à jour à chaque exécution du cours, nous vérifions donc les dernières versions possibles.
Il couvre le processus d'obtention, de formatage, de traitement et d'analyse des données, afin d'expliquer comment automatiser le processus de prise de décision avec l'apprentissage automatique.
14 hours
Aperçu
R est un langage de programmation gratuit à source ouverte pour l'informatique statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein de sociétés et d'universités. R propose une grande variété de packages pour l'exploration de données.
35 hours
Aperçu
Jour 1 - fournit un aperçu de haut niveau des domaines essentiels du Big Data . Le module est divisé en une série de sections, chacune étant accompagnée d'un exercice pratique.
Jour 2 - explore une gamme de sujets qui associent des pratiques et des outils d'analyse aux environnements Big Data . Il n'entre pas dans les détails de mise en œuvre ou de programmation, mais conserve la couverture à un niveau conceptuel, en se concentrant sur des sujets permettant aux participants de développer une compréhension complète des fonctions d'analyse communes offertes par Big Data solutions Big Data .
Jour 3 - donne un aperçu des sujets fondamentaux et essentiels liés à l’architecture de la plateforme de la solution Big Data . Il couvre Big Data mécanismes Big Data requis pour le développement d'une plate-forme de solution Big Data et les options architecturales pour l'assemblage d'une plate-forme de traitement de données. Des scénarios courants sont également présentés pour fournir une compréhension de base de la manière dont une plate-forme de solution Big Data est généralement utilisée.
Jour 4: poursuit le troisième jour en explorant des sujets avancés relatifs à l'architecture de la plateforme de la solution Big Data . En particulier, différentes couches architecturales constituant la plate-forme de solution Big Data sont introduites et discutées, notamment les sources de données, l'entrée de données, le stockage de données, le traitement de données et la sécurité.
Jour 5 - couvre un certain nombre d’exercices et de problèmes conçus pour tester la capacité des délégués à appliquer leurs connaissances des sujets traités les jours 3 et 4.
Jour 2 - explore une gamme de sujets qui associent des pratiques et des outils d'analyse aux environnements Big Data . Il n'entre pas dans les détails de mise en œuvre ou de programmation, mais conserve la couverture à un niveau conceptuel, en se concentrant sur des sujets permettant aux participants de développer une compréhension complète des fonctions d'analyse communes offertes par Big Data solutions Big Data .
Jour 3 - donne un aperçu des sujets fondamentaux et essentiels liés à l’architecture de la plateforme de la solution Big Data . Il couvre Big Data mécanismes Big Data requis pour le développement d'une plate-forme de solution Big Data et les options architecturales pour l'assemblage d'une plate-forme de traitement de données. Des scénarios courants sont également présentés pour fournir une compréhension de base de la manière dont une plate-forme de solution Big Data est généralement utilisée.
Jour 4: poursuit le troisième jour en explorant des sujets avancés relatifs à l'architecture de la plateforme de la solution Big Data . En particulier, différentes couches architecturales constituant la plate-forme de solution Big Data sont introduites et discutées, notamment les sources de données, l'entrée de données, le stockage de données, le traitement de données et la sécurité.
Jour 5 - couvre un certain nombre d’exercices et de problèmes conçus pour tester la capacité des délégués à appliquer leurs connaissances des sujets traités les jours 3 et 4.
21 hours
Aperçu
Big Data désigne des solutions destinées au stockage et au traitement de grands ensembles de données. Développé par Go Ogle au départ, ces Big Data volumes de Big Data des solutions ont évolué et inspiré d' autres projets similaires, dont beaucoup sont disponibles en open source. R est un langage de programmation populaire dans le secteur financier.
28 hours
Aperçu
Audience:
This course is intended to demystify big data/hadoop technology and to show it is not difficult to understand.
This course is intended to demystify big data/hadoop technology and to show it is not difficult to understand.
14 hours
Aperçu
L'objectif du cours est de permettre aux participants d'acquérir une maîtrise du travail avec le langage SQL dans la base de données Oracle pour l'extraction de données au niveau intermédiaire.
28 hours
Aperçu
Objectif: Les délégués seront en mesure d'analyser les grands ensembles de données, d'en extraire les modèles, de choisir la bonne variable ayant une incidence sur les résultats, de sorte qu'un nouveau modèle soit prévu avec des résultats prédictifs .
28 hours
Aperçu
R est un langage de programmation gratuit à source ouverte pour l'informatique statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein de sociétés et d'universités. R a également trouvé des adeptes parmi les statisticiens, ingénieurs et scientifiques sans compétences en programmation informatique et qui le trouvent facile à utiliser. Sa popularité est due à l'utilisation croissante de l'extraction de données pour divers objectifs, tels que fixer les prix des annonces, trouver plus rapidement de nouveaux médicaments ou affiner les modèles financiers. R propose une grande variété de packages pour l'exploration de données.
14 hours
Aperçu
Lorsque les technologies de stockage traditionnelles ne gèrent pas la quantité de données que vous avez besoin de stocker, il existe des centaines d’alternatives. Ce cours essaie de montrer aux participants quelles sont les alternatives pour stocker et analyser le Big Data et quels sont leurs avantages et leurs inconvénients.
Ce cours est principalement axé sur la discussion et la présentation de solutions, bien que des exercices pratiques soient disponibles sur demande.
Ce cours est principalement axé sur la discussion et la présentation de solutions, bien que des exercices pratiques soient disponibles sur demande.
21 hours
Aperçu
OBJECTIF:
Ce cours présentera Apache Spark . Les étudiants apprendront comment Spark s'intègre dans l'écosystème du Big Data et comment utiliser Spark pour l'analyse de données. Le cours couvre le shell Spark pour l'analyse de données interactive, les composants internes de Spark, les API Spark, Spark SQL , le streaming Spark, ainsi que l'apprentissage automatique et graphX.
PUBLIC :
Développeurs / Analystes de données
Ce cours présentera Apache Spark . Les étudiants apprendront comment Spark s'intègre dans l'écosystème du Big Data et comment utiliser Spark pour l'analyse de données. Le cours couvre le shell Spark pour l'analyse de données interactive, les composants internes de Spark, les API Spark, Spark SQL , le streaming Spark, ainsi que l'apprentissage automatique et graphX.
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Développeurs / Analystes de données
28 hours
Aperçu
Apache Hadoop est le framework le plus répandu pour le traitement de Big Data sur des clusters de serveurs. Ce cours présentera aux développeurs divers composants (HDFS, MapReduce, Pig, Hive et HBase) de l’écosystème Hadoop .
21 hours
Aperçu
Apache Hadoop est l’un des frameworks les plus populaires pour le traitement du Big Data sur des clusters de serveurs. Ce cours aborde la gestion des données dans HDFS, Pig, Hive et HBase. Ces techniques de programmation avancées seront utiles aux développeurs expérimentés Hadoop .
Public : développeurs
Durée: trois jours
Format: cours magistraux (50%) et travaux pratiques (50%).
Public : développeurs
Durée: trois jours
Format: cours magistraux (50%) et travaux pratiques (50%).
21 hours
Aperçu
Ce cours présente HBase - un magasin No SQL au-dessus de Hadoop . Le cours est destiné aux développeurs qui utiliseront HBase pour développer des applications et aux administrateurs qui géreront les clusters HBase.
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
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
21 hours
Aperçu
Apache Hadoop est le framework le plus répandu pour le traitement de Big Data sur des clusters de serveurs. Dans ce cours de trois (facultatif, quatre jours), les participants découvriront les avantages commerciaux et les cas d'utilisation de Hadoop et de son écosystème, comment planifier le déploiement et la croissance d'un cluster, comment installer, gérer, surveiller, dépanner et optimiser Hadoop . Ils s'exerceront également au chargement en bloc de données en grappe, se familiariseront avec les différentes distributions Hadoop et s'exerceront à installer et à gérer les outils écosystémiques Hadoop . Le cours se termine par une discussion sur la sécurisation d'un cluster avec Kerberos.
“… Les matériaux étaient très bien préparés et couverts à fond. Le laboratoire était très serviable et bien organisé ”
- Andrew Nguyen, ingénieur principal en intégration, Microsoft Online Advertising
Public
Administrateurs Hadoop
Format
Cours magistraux et ateliers pratiques, bilan approximatif: 60% cours magistraux, 40% laboratoires.
“… Les matériaux étaient très bien préparés et couverts à fond. Le laboratoire était très serviable et bien organisé ”
- Andrew Nguyen, ingénieur principal en intégration, Microsoft Online Advertising
Public
Administrateurs Hadoop
Format
Cours magistraux et ateliers pratiques, bilan approximatif: 60% cours magistraux, 40% laboratoires.
21 hours
Aperçu
Apache Hadoop est le framework le plus populaire pour le traitement du Big Data Hadoop fournit une capacité analytique riche et profonde, et fait des percées dans le monde analytique BI traditionnel Ce cours présentera un analyste aux composants de base du système écologique Hadoop et à ses analyses Public Analystes d'affaires Durée trois jours Format Conférences et mains sur les laboratoires .
14 hours
Aperçu
Le cours fait partie des compétences de Data Scientist (domaine: données et technologie).
14 hours
Aperçu
R est un langage de programmation sans opensource pour le calcul statistique, l'analyse de données et les graphiques R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein des entreprises et des universités R a une grande variété de paquets pour l'exploration de données .
7 hours
Aperçu
Ce cours explique comment utiliser le SQL Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL sur Hive , Hive QL) pour les personnes qui extraient des données à partir de Hive
21 hours
Aperçu
Cloudera Impala est un moteur de requête SQL open source à traitement parallèle massivement (MPP) pour les clusters Apache Hadoop .
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 .
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 .
35 hours
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MLlib est la bibliothèque d'apprentissage automatique (ML) de Spark. Son objectif est de rendre l'apprentissage pratique pratique évolutif et facile. Il comprend des algorithmes et des utilitaires d'apprentissage courants, notamment la classification, la régression, la mise en cluster, le filtrage collaboratif, la réduction de la dimensionnalité, ainsi que des primitives d'optimisation de niveau inférieur et des API de pipeline de niveau supérieur.
Il se divise en deux paquets:
-
spark.mllib contient l'API d'origine construite sur les RDD.
-
spark.ml fournit des API de niveau supérieur construites à partir de DataFrames pour la construction de pipelines ML.
Public
Ce cours s’adresse aux ingénieurs et aux développeurs qui souhaitent utiliser une bibliothèque de machines intégrée à Apache Spark
Il se divise en deux paquets:
-
spark.mllib contient l'API d'origine construite sur les RDD.
-
spark.ml fournit des API de niveau supérieur construites à partir de DataFrames pour la construction de pipelines ML.
Public
Ce cours s’adresse aux ingénieurs et aux développeurs qui souhaitent utiliser une bibliothèque de machines intégrée à Apache Spark
28 hours
Aperçu
Ce cours est destiné aux ingénieurs et aux décideurs travaillant dans l’exploration de données et l’exploration de connaissances.
Vous apprendrez à créer des parcelles de terrain efficaces et à présenter et à représenter vos données de manière à attirer les décideurs et à les aider à comprendre les informations cachées.
Vous apprendrez à créer des parcelles de terrain efficaces et à présenter et à représenter vos données de manière à attirer les décideurs et à les aider à comprendre les informations cachées.
21 hours
Aperçu
Hadoop est le framework de traitement Big Data le plus populaire .
35 hours
Aperçu
Les données volumineuses sont des ensembles de données si volumineux et complexes qu'un logiciel de traitement de données traditionnel ne permet pas de les traiter. Les défis du Big Data incluent la capture, le stockage, l'analyse, la recherche, le partage, le transfert, la visualisation, l'interrogation, la mise à jour et la confidentialité des informations.
14 hours
Aperçu
ZooKeeper est un service centralisé permettant de gérer les informations de configuration, de nommer, de fournir une synchronisation distribuée et de fournir des services de groupe.
Prochains cours Big Data
2021-05-25 09:30:00
21 heures
2021-05-31 09:30:00
21 heures
2021-06-02 09:30:00
21 heures
2021-07-08 09:30:00
14 heures
2021-07-13 09:30:00
14 heures
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