Que ce soit en ligne ou sur site, les formations en direct animées par un instructeur sur Apache Hadoop démontrent, grâce à une pratique interactive et concrète, les composants essentiels de l'écosystème Hadoop et la manière dont ces technologies peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes à grande échelle.
La formation Hadoop est disponible en « formation en direct en ligne » ou en « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (également appelée « formation en direct à distance ») se déroule via un bureau distant interactif. La formation en direct sur site peut être dispensée localement, sur les sites des clients à Paris, ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg situés à Paris.
NobleProg — Votre fournisseur de formation local
Paris, Opera Bourse
NobleProg Paris, 15, Rue Taitbout, Paris, france, 75009
Le centre d’affaires de Paris Opéra propose plus de 2 500m² d’espaces pour entreprendre et se réunir à 2 pas de l’Opéra de Paris et des Grands Magasins. Proche de Opéra de Paris et boulevard Hausmann.
La place de l'Opéra est devenue un lieu incontournable du paysage parisien et des plus touristiques, au point de rencontre des très fréquentées lignes 3, 7 et 8 et à la jonction des grands axes parcourant le nord-ouest de la capitale. Elle est située au milieu d'un quartier d'affaires (sièges de sociétés diverses, banques, assurances) et de commerces (grands magasins, boutiques de luxe).
Cette formation en Paris (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser et intégrer Spark, Hadoop et Python pour traiter, analyser et transformer des ensembles de données complexes et volumineux.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à traiter les big data avec Spark, Hadoop et Python.
Comprendre les fonctionnalités, les composants de base et l'architecture de Spark et Hadoop.
Apprendre à intégrer Spark, Hadoop et Python pour le traitement des big data.
Explorer les outils de l'écosystème Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka et Flume).
Construire des systèmes de recommandation par filtrage collaboratif similaires à Netflix, YouTube, Amazon, Spotify et Google.
Utiliser Apache Mahout pour mettre à l'échelle des algorithmes d'apprentissage automatique.
Apache Hadoop est le cadre le plus populaire pour le traitement Big Data sur des clusters de serveurs. Au cours de ce stage de trois jours (quatre jours optionnellement), les participants apprendront les avantages commerciaux et les cas d'utilisation pour Hadoop et son écosystème, comment planifier la mise en place et l'expansion du cluster, comment installer, entretenir, surveiller, résoudre les problèmes et optimiser Hadoop. Ils pratiqueront également le chargement de données massives sur le cluster, se familiariseront avec diverses distributions Hadoop, et exerceront l'installation et la gestion des outils de l'écosystème Hadoop. Le cours se terminera par une discussion sur la sécurisation du cluster avec Kerberos.
“…Les matériaux étaient très bien préparés et couverts en profondeur. La salle d'exercices était très utile et bien organisée” — Andrew Nguyen, Principal Integration DW Engineer, Microsoft Online Advertising
Audience
Administrateurs Hadoop
Format
Conférences et ateliers pratiques, répartition approximative 60% conférences, 40% ateliers.
Apache NiFi est une plateforme open-source, basée sur le flux de données, pour l'intégration et le traitement d'événements. Elle permet un routage, une transformation et une médiation en temps réel entre des systèmes disparates, avec une interface utilisateur web et un contrôle granulaire.
Cette formation dirigée par un instructeur (sur site ou à distance) est destinée aux administrateurs et ingénieurs de niveau intermédiaire qui souhaitent déployer, gérer, sécuriser et optimiser les flux de données NiFi dans des environnements de production.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer, configurer et maintenir des clusters Apache NiFi.
Concevoir et gérer des flux de données provenant de sources et de récepteurs variés.
Mettre en œuvre l'automatisation du flux, le routage et la logique de transformation.
Optimiser les performances, surveiller les opérations et dépanner les problèmes.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
Cours interactif avec discussion sur l'architecture réelle.
Laboratoires pratiques : construction, déploiement et gestion des flux.
Exercices basés sur des scénarios dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Au cours de cette formation en direct et dirigée par un instructeur dans Paris, les participants apprendront les principes fondamentaux de la programmation par flux en développant un certain nombre d'extensions, de composants et de processeurs de démonstration à l'aide de Apache NiFi.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'architecture de NiFi et les concepts de flux de données.
Développer des extensions en utilisant NiFi et des APIs tierces.
Développer leur propre processeur Apache Nifi.
Ingérer et traiter des données en temps réel à partir de formats de fichiers et de sources de données disparates et peu communs.
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (3)
Exercices pratiques. La formation aurait dû durer 5 jours, mais les 3 jours ont permis de clarifier beaucoup de questions que je me posais déjà en travaillant avec NiFi.
James - BHG Financial
Formation - Apache NiFi for Administrators
Traduction automatique
l'instructeur était clair et expliquait bien les choses. Le cours et les exercices étaient faciles à suivre.
Peter - Army
Formation - Apache NiFi for Developers
Traduction automatique
Le fait que nous ayons pu emporter avec nous la plupart des informations/cours/présentations/exercices effectués, afin de pouvoir les revoir et éventuellement refaire ce que nous n'avions pas compris la première fois ou améliorer ce que nous avions déjà fait.
Raul Mihail Rat - Accenture Industrial SS
Formation - Python, Spark, and Hadoop for Big Data
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