Les formations Big Data

Les formations Big Data

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.

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Plans de cours Big Data

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21 hours
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Apache Accumulo est un magasin clé / valeur distribué et trié qui fournit un stockage et une récupération de données robustes et évolutifs Il est basé sur la conception de BigTable de Google et est alimenté par Apache Hadoop, Apache Zookeeper et Apache Thrift Ce cours couvre les principes de travail derrière Accumulo et guide les participants à travers le développement d'un exemple d'application sur Apache Accumulo Public Les développeurs d'applications Ingénieurs en logiciel Consultants techniques Format du cours Partie conférence, discussion en partie, développement et mise en œuvre de handson, tests occasionnels pour évaluer la compréhension .
21 hours
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Le traitement de flux fait référence au traitement en temps réel de "données en mouvement", c'est-à-dire, effectuer des calculs sur des données lors de leur réception Ces données sont lues comme des flux continus provenant de sources de données telles que les événements de capteurs, les transactions financières, les balayages de cartes de crédit, les flux de clics, etc Les structures de traitement de flux peuvent lire de gros volumes de données entrantes Dans le cadre de cette formation en direct (sur place ou à distance), les participants apprendront comment configurer et intégrer différents cadres de traitement de flux avec des systèmes de stockage de données volumineuses et des applications et microservices connexes À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installer et configurer différents cadres de traitement de flux, tels que Spark Streaming et Kafka Streaming Comprendre et sélectionner le cadre le plus approprié pour le travail Processus de données en continu, simultanément, et de manière recordbyregistrée Intégrez les solutions de traitement de flux aux bases de données existantes, aux entrepôts de données, aux lacs de données, etc Intégration de la bibliothèque de traitement de flux la plus appropriée avec les applications d'entreprise et les microservices Public Développeurs Architectes logiciels Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarques Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .
28 hours
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MemSQL est un système de gestion de bases de données SQL distribué, inmémoire, pour le cloud et les applications C'est un entrepôt de données en temps réel qui fournit immédiatement des informations à partir de données en direct et historiques Dans cette formation en ligne, les participants apprendront l'essentiel de MemSQL 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 MemSQL Installer, concevoir, maintenir et utiliser MemSQL Optimiser les schémas dans MemSQL Améliorer les requêtes dans MemSQL Performances de référence dans MemSQL Construire des applications de données en temps réel en utilisant MemSQL Public Développeurs Administrateurs Ingénieurs d'opération Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
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L'analyse prédictive est le processus d'utilisation de l'analyse de données pour faire des prédictions sur le futur Ce processus utilise des données ainsi que des techniques d'exploration de données, de statistiques et d'apprentissage automatique pour créer un modèle prédictif de prévision d'événements futurs Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Matlab pour créer des modèles prédictifs et les appliquer à de grands ensembles de données pour prédire les événements futurs en fonction des données À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Créer des modèles prédictifs pour analyser les modèles dans les données historiques et transactionnelles Utiliser la modélisation prédictive pour identifier les risques et les opportunités Construire des modèles mathématiques qui capturent les tendances importantes Utiliser les données des appareils et des systèmes d'entreprise pour réduire le gaspillage, gagner du temps ou réduire les coûts Public Développeurs Ingénieurs Les experts du domaine Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
7 hours
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Dans cette formation en direct, les participants apprendront les concepts de base de MapR Stream Architecture lorsqu'ils développeront une application de streaming en temps réel À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de créer des applications pour les producteurs et les consommateurs pour le traitement des données de flux en temps réel Public Développeurs Administrateurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .
14 hours
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Magellan est un moteur d'exécution distribuée opensource pour l'analyse géospatiale sur Big Data Implémenté au-dessus d'Apache Spark, il étend Spark SQL et fournit une abstraction relationnelle pour l'analyse géospatiale Cette formation en ligne, introduite en classe, présente les concepts et les approches pour la mise en œuvre de l'analyse géospaciale et guide les participants à travers la création d'une application d'analyse prédictive à l'aide de Magellan sur Spark À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Interrogez, analysez et joignez efficacement les ensembles de données géospatiales à l'échelle Implémenter des données géospatiales dans les applications de business intelligence et d'analyse prédictive Utiliser le contexte spatial pour étendre les capacités des appareils mobiles, des capteurs, des journaux et des accessoires connectés Public Les développeurs d'applications Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
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Apache Kylin est un moteur d'analyse distribué extrême pour le big data Dans cette formation en direct, les participants apprendront comment utiliser Apache Kylin pour mettre en place un entrepôt de données en temps réel À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Consommer des données de streaming en temps réel en utilisant Kylin Utiliser les fonctionnalités puissantes d'Apache Kylin, y compris la prise en charge du schéma de flocon de neige, une interface SQL riche, le cubage d'étincelles et la latence de requête secondaire Remarque Nous utilisons la dernière version de Kylin (à ce jour, Apache Kylin v20) Public Ingénieurs Big Data Les analystes Big Data Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
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La découverte de connaissances dans les bases de données (KDD) est le processus de découverte de connaissances utiles à partir d'une collection de données Les applications réelles pour cette technique d'exploration de données incluent le marketing, la détection de fraude, la télécommunication et la fabrication Dans ce cours, nous présentons les processus impliqués dans KDD et effectuons une série d'exercices pour pratiquer la mise en œuvre de ces processus Public Les analystes de données ou toute personne intéressée à apprendre à interpréter les données pour résoudre des problèmes Format du cours Après une discussion théorique de KDD, l'instructeur présentera des cas réels qui nécessitent l'application de KDD pour résoudre un problème Les participants prépareront, sélectionneront et nettoieront des échantillons de données et utiliseront leurs connaissances antérieures sur les données pour proposer des solutions basées sur les résultats de leurs observations .
7 hours
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Kafka Streams est une bibliothèque côté client pour la création d'applications et de microservices dont les données sont transférées depuis et vers un système de messagerie Kafka Traditionnellement, Apache Kafka s'est appuyé sur Apache Spark ou Apache Storm pour traiter les données entre les producteurs de messages et les consommateurs En appelant l'API Kafka Streams à partir d'une application, les données peuvent être traitées directement dans Kafka, évitant ainsi le besoin d'envoyer les données à un cluster séparé pour traitement Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment intégrer les flux Kafka dans un ensemble d'exemples d'applications Java qui transmettent des données vers et depuis 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 frameworks de traitement de flux Traiter les données de flux directement dans un cluster Kafka Écrire une application Java ou Scala ou un microservice qui s'intègre aux flux Kafka et Kafka Ecrire un code concis qui transforme les sujets d'entrée Kafka en sujets de sortie Kafka Construire, empaqueter et déployer l'application Public Développeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarques Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .
21 hours
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Les estimations de l'Internet des Objets ou de la valeur de marché IoT sont massives, car par définition, l'IoT est une couche intégrée et diffusée d'appareils, de capteurs et de puissance informatique qui recouvre l'ensemble des industries de consommation, business-to-business et gouvernementales. L'IoT représentera un nombre de plus en plus important 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 de smartphones, smart TV, tablettes, ordinateurs portables et PC combinés. & Nbsp Dans l'espace grand public, de nombreux produits et services sont déjà passés dans l'IoT, notamment les appareils électroménagers et de cuisine, le stationnement, la RFID, l'éclairage et le chauffage, ainsi qu'un certain nombre d'applications dans l'Internet industriel. & nbsp; Cependant, les technologies sous-jacentes de l'IoT ne sont pas nouvelles car la communication M2M existait depuis la naissance d'Internet. Cependant, ce qui a changé au cours des deux dernières années est l'émergence d'un nombre de technologies sans fil bon marché ajouté par l'adaptation écrasante des téléphones intelligents et des tablettes dans chaque foyer. La croissance explosive des appareils mobiles a conduit à la demande actuelle d'IoT. & Nbsp; En raison des opportunités illimitées dans les affaires IoT, un grand nombre de petits et moyens entrepreneurs ont sauté dans le train de la ruée vers l'or de l'IoT. Également en raison de l'émergence de l'électronique open source et de la plateforme IoT, le coût de développement du système IoT et la gestion de sa production importante sont de plus en plus abordables. Les propriétaires de produits électroniques existants subissent des pressions pour intégrer leur appareil à Internet ou à l'application mobile. & Nbsp; Cette formation est destinée à un examen technologique et commercial d'une industrie émergente afin que les enthousiastes / entrepreneurs de l'IoT puissent saisir les bases de la technologie et des affaires IoT. Objectifs du cours & nbsp; L'objectif principal du cours est d'introduire des options technologiques émergentes, des plates-formes et des études de cas de mise en œuvre IoT dans la maison & amp; automatisation de la ville (maisons intelligentes et villes), Internet industriel, soins de santé, gouvernement, mobile cellulaire et autres domaines. & nbsp; Présentation de base de tous les éléments de IoT-Mechanical, plate-forme électronique / capteur, protocoles sans fil et filaires, intégration de Mobile à Electronics, intégration de Mobile à Enterprise, analyse de données et plan de contrôle total. & nbsp; Protocoles sans fil M2M pour IoT-WiFi, Zigbee / Zwave, Bluetooth, ANT +: Quand et où utiliser? & nbsp; Application Mobile / Desktop / Web - pour l'enregistrement, l'acquisition de données et le contrôle & ndash; Plateforme d'acquisition de données M2M disponible pour IoT- & ndash; Xively, Omega et NovoTech, etc. Problèmes de sécurité et solutions de sécurité pour IoT Plate-forme open source / électronique commerciale pour IoT-Rasberry Pi, Adruino, ArmMbedLPC etc & nbsp; Plate-forme cloud open source / commerciale pour IoT-Ayla, iO Bridge, Libellium, Axeda, nuage de grenouille Cisco Études des affaires et de la technologie de certains des appareils IoT courants comme & nbsp; Domotique, avertisseur de fumée, véhicules, militaires, & nbsp; santé à la maison, etc. Public cible & nbsp; Investisseurs et entrepreneurs IoT & nbsp; Managers et ingénieurs dont l'entreprise s'aventure dans l'espace IoT & nbsp; Analyste d'affaires & amp; Investisseurs
14 hours
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Ce cours est destiné à Développeurs Format du cours Conférences, exercices pratiques, petits tests en cours de route pour évaluer la compréhension .
21 hours
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Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) est une plate-forme de traitement de données et de logistique de données intégrée en temps réel qui permet le déplacement, le suivi et l'automatisation des données entre les systèmes Il est écrit en utilisant la programmation basée sur les flux et fournit une interface utilisateur basée sur le Web pour gérer les flux de données en temps réel Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment déployer et gérer Apache NiFi dans un environnement de laboratoire en direct À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez et configurez Apachi NiFi Source, transformer et gérer les données à partir de sources de données dispersées et disparates, y compris des bases de données et des lacs de données volumineuses Automatiser les flux de données Activer l'analyse en continu Appliquer différentes approches pour l'ingestion de données Transformez les Big Data et les informations sur les entreprises Public Administrateurs système Les ingénieurs de données Développeurs DevOps Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
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Cloudera Impala est un moteur de requête SQL open source massivement parallèle (MPP) pour les clusters Apache Hadoop Impala permet aux utilisateurs d'envoyer des requêtes SQL de faible importance aux données stockées dans Hadoop Distributed File System et Apache Hbase sans nécessiter de mouvement ou de transformation de données Public Ce cours s'adresse aux analystes et aux data scientists effectuant des analyses sur des données stockées dans Hadoop via des outils de Business Intelligence ou SQL Après ce cours, les délégués pourront Extraire des informations significatives des clusters Hadoop avec Impala Rédiger des programmes spécifiques pour faciliter la Business Intelligence dans le dialecte SQL Impala Dépannez Impala .
7 hours
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Ce cours couvre l'utilisation du langage Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL sur Hive, HiveQL) pour les personnes qui extraient des données de Hive .
21 hours
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Hortonworks Data Platform est une plate-forme de support Apache Hadoop opensource qui fournit une base stable pour le développement de solutions Big Data sur l'écosystème Apache Hadoop Cette formation en direct instruit présente Hortonworks et les participants à la marche à travers 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'opérations de Hadoop grâce aux flux de travail analytiques agiles de Spark Utiliser Hortonworks pour étudier, valider, certifier et supporter chacun des composants d'un projet Spark Traitez différents types de données, notamment les données structurées, non structurées, inmotion et atrest Public Les administrateurs Hadoop Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
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Ce cours présente HBase - un magasin NoSQL au-dessus de Hadoop Le cours est destiné aux développeurs qui utiliseront HBase pour développer des applications et aux administrateurs qui gèreront les clusters HBase Nous accompagnerons un développeur via l'architecture HBase et la modélisation de données et le développement d'applications sur HBase Il discutera également de l'utilisation de MapReduce avec HBase et de certains sujets d'administration liés à l'optimisation des performances Le cours est très pratique avec beaucoup d'exercices de laboratoire Durée : 3 jours Public : Développeurs et administrateurs .
28 hours
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Hadoop est un framework de traitement Big Data populaire Python est un langage de programmation de haut niveau connu pour sa syntaxe claire et sa lisibilité Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à travailler avec Hadoop, MapReduce, Pig et Spark à l'aide de Python, tout en parcourant plusieurs exemples et cas d'utilisation À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre les concepts de base de Hadoop, MapReduce, Pig et Spark Utilisez Python avec le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS), MapReduce, Pig et Spark Utiliser Snakebite pour accéder par programme à HDFS dans Python Utilisez mrjob pour écrire des jobs MapReduce dans Python Écrire des programmes Spark avec Python Étendre les fonctionnalités de pig en utilisant les UDF Python Gérer les jobs MapReduce et les scripts Pig en utilisant Luigi Public Développeurs Professionnels de l'informatique Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
28 hours
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Public:

Ce cours est destiné à démystifier la technologie big data / hadoop et à montrer qu'il n'est pas difficile à comprendre.
14 hours
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Alors que de plus en plus de projets logiciels et informatiques migrent du traitement local et de la gestion des données au traitement distribué et au stockage de données volumineuses, les chefs de projet trouvent nécessaire de mettre à niveau leurs connaissances et leurs compétences Ce cours présente les chefs de projet au framework de traitement Big Data le plus populaire: Hadoop Dans cette formation, les participants apprendront les composants de base de l'écosystème Hadoop et comment ces technologies peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes à grande échelle En apprenant ces fondations, les participants amélioreront également leur capacité à communiquer avec les développeurs et les exécutants 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 Gestionnaires de projet ayant besoin de communiquer avec des équipes interfonctionnelles comprenant des ingénieurs de données volumineuses, des spécialistes des données et des analystes commerciaux Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
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Hadoop est le framework de traitement Big Data le plus populaire .
21 hours
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Apache Hadoop est l'un des frameworks les plus populaires pour le traitement de Big Data sur des clusters de serveurs Ce cours se penche sur la gestion des données dans HDFS, Advanced Pig, Hive et HBase Ces techniques de programmation avancées seront bénéfiques aux développeurs Hadoop expérimentés Public : développeurs Durée: trois jours Format: conférences (50%) et handson labs (50%) .
28 hours
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MonetDB est une base de données opensource qui a été le pionnier de l'approche technologique columnstore Dans cette formation en ligne, 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 Installez et commencez avec MonetDB Explorer et exécuter 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 conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
7 hours
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Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) est une plate-forme de traitement de données et de logistique de données intégrée en temps réel qui permet le déplacement, le suivi et l'automatisation des données entre les systèmes Il est écrit en utilisant la programmation basée sur les flux et fournit une interface utilisateur basée sur le Web pour gérer les flux de données en temps réel Dans cette formation en ligne, les participants apprendront les principes fondamentaux de la programmation basée sur les flux en développant un certain nombre d'extensions de démonstration, de composants et de processeurs utilisant Apache NiFi À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre l'architecture de NiFi et les concepts de flux de données Développer des extensions en utilisant des API NiFi et tierces Personnaliser développer leur propre processeur Apache Nifi Ingest et traitement de données en temps réel à partir de formats de fichiers et de sources de données disparates et peu communs Public Développeurs Les ingénieurs de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
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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 .
35 hours
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MLlib est la bibliothèque d'apprentissage automatique (ML) de Spark Son objectif est de rendre l'apprentissage automatique pratique évolutif et facile Il se compose d'algorithmes d'apprentissage et d'utilitaires communs, notamment la classification, la régression, le regroupement, 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: sparkmllib contient l'API originale construite au-dessus des RDD sparkml fournit une API de niveau supérieur construite au-dessus de DataFrames pour la construction de pipelines ML Public Ce cours s'adresse aux ingénieurs et aux développeurs qui souhaitent utiliser une bibliothèque intégrée pour Apache Spark .
14 hours
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Apache Zeppelin est un bloc-notes basé sur le Web pour la capture, l'exploration, la visualisation et le partage de données basées sur Hadoop et Spark Cette formation en ligne, introduite en classe, présente les concepts de l'analyse interactive des données et guide les participants à travers le déploiement et l'utilisation de Zeppelin dans un environnement à utilisateur unique ou multi-utilisateur À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installer et configurer Zeppelin Développer, organiser, exécuter et partager des données dans une interface basée sur un navigateur Visualisez les résultats sans faire référence à la ligne de commande ou aux détails du cluster Exécuter et collaborer sur de longs workflows Travailler avec un certain nombre de plugin language / dataprocessingbackends, tels que Scala (avec Apache Spark), Python (avec Apache Spark), SQL Spark, JDBC, Markdown et Shell Intégrez Zeppelin avec Spark, Flink et Map Reduce Instances multi-utilisateurs sécurisées de Zeppelin avec Apache Shiro Public Les ingénieurs de données Analystes de données Les scientifiques de données Les développeurs de logiciels Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
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Vespa est un moteur de traitement de données et de traitement de données opensource créé par Yahoo Il est utilisé pour répondre aux requêtes des utilisateurs, faire des recommandations et fournir un contenu personnalisé et des publicités en temps réel Cette formation en ligne, instruite, introduit les défis de la diffusion de données à grande échelle et guide les participants à travers la création d'une application capable de calculer les réponses aux demandes des utilisateurs, sur de grands ensembles de données en temps réel À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utilisez Vespa pour calculer rapidement les données (stocker, rechercher, classer, organiser) au moment du service pendant qu'un utilisateur attend Implémenter Vespa dans des applications existantes impliquant la recherche de fonctionnalités, les recommandations et la personnalisation Intégrez et déployez Vespa avec les systèmes Big Data existants tels que Hadoop et Storm Public Développeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
14 hours
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Tigon est un framework de traitement de flux opensource, temps réel, lowlatency, highthroughput, native natif, qui se trouve au-dessus de HDFS et de HBase pour la persistance Les applications Tigon traitent des cas d'utilisation tels que la détection et l'analyse des intrusions sur le réseau, l'analyse des marchés des médias sociaux, l'analyse de l'emplacement et les recommandations en temps réel aux utilisateurs Cette formation en ligne, introduite par un instructeur, présente l'approche de Tigon qui consiste à mélanger le traitement en temps réel et le traitement par lots tout en guidant les participants à travers la création d'un exemple d'application À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Créez de puissantes applications de traitement de flux pour gérer de gros volumes de données Traiter des sources de flux telles que Twitter et Webserver Logs Utilisez Tigon pour joindre, filtrer et agréger rapidement des flux Public Développeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
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Teradata est l'un des systèmes de gestion de base de données relationnelle populaire Il est principalement adapté à la construction d'applications d'entreposage de données à grande échelle Teradata y parvient par le concept de parallélisme Ce cours présente les délégués à Teradata .
28 hours
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Talend Open Studio pour l'intégration de données est un produit d'intégration de données opensource utilisé pour combiner, convertir et mettre à jour des données dans divers endroits d'une entreprise Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser l'outil Talend ETL pour effectuer la transformation des données, l'extraction des données et la connectivité avec Hadoop, Hive et Pig À la fin de cette formation, les participants pourront Expliquer les concepts derrière ETL (Extract, Transform, Load) et la propagation Définir des méthodes ETL et des outils ETL pour se connecter à Hadoop Amassez, récupérez, digérez, consommez, transformez et façonnez efficacement les données volumineuses en fonction des exigences métier Téléchargement et extraction de grands enregistrements à partir des bases de données Hadoop (facultatif), Hive (facultatif) et NoSQL Public Professionnels de l'intelligence d'affaires Chefs de projet Professionnels Développeurs SQL Développeurs ETL Architectes de solutions Architectes de données Professionnels de l'entreposage de données Administrateurs système et intégrateurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .

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