Formation Advanced Teradata

Teradata est l’un des systèmes de Management Database relationnelles les plus populaires. Il est principalement adapté à la construction d'applications d'entreposage de données à grande échelle. Teradata parvient grâce au concept de parallélisme.

Ce cours présente les délégués à Teradata .

Pour satisfaire à la conformité des régulateurs, les CSP (fournisseurs de services de Communication ) peuvent exploiter Big Data Analytics, qui les aide non seulement à respecter la conformité, mais dans le cadre du même projet, ils peuvent augmenter la satisfaction de la clientèle et ainsi réduire le taux de désabonnement. En fait, puisque la conformité est liée à la qualité de service liée à un contrat, toute initiative visant à respecter la conformité améliorera «l’avantage concurrentiel» des DSP. Par conséquent, il est important que les régulateurs soient en mesure de conseiller / orienter un ensemble de pratiques analytiques Big Data pour les DSP, qui apporteront un bénéfice mutuel entre les régulateurs et les DSP.

Le cours comprend 8 modules (4 le jour 1 et 4 le jour 2)

Les progrès technologiques et la quantité croissante d'informations transforment la manière dont les activités sont menées dans de nombreux secteurs, y compris celui de l'administration. [Les taux de production de données et d'archivage numérique des administrations 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 plus complexe, la gestion, le traitement, le stockage, la sécurité et l'élimination de l'information deviennent également plus complexes. De nouveaux outils de capture, de recherche, de découverte et d'analyse aident les organisations à tirer parti de leurs données non structurées. Le marché gouvernemental est à un point d'inflexion, réalisant que l'information est un actif stratégique et que le gouvernement doit protéger, exploiter et analyser les informations structurées et non structurées pour mieux servir et répondre aux exigences de la mission. Alors que les dirigeants gouvernementaux s'efforcent de faire évoluer les organisations axées sur les données afin d'accomplir leur mission avec succès, ils préparent le terrain pour corréler les dépendances entre les événements, les personnes, les processus et les informations.

Les solutions gouvernementales à haute valeur ajoutée seront créées à partir d'un mélange des technologies les plus perturbatrices :

• Appareils et applications mobiles
• Services en nuage
• Technologies et réseaux sociaux d'entreprise
• Big Data et l'analytique

IDC prévoit que d'ici 2020, le secteur des technologies de l'information atteindra 5 000 milliards de dollars, soit environ 1 700 milliards de dollars de plus qu'aujourd'hui, et que 80 % de la croissance du secteur sera tirée par ces technologies de la troisième plate-forme. À long terme, ces technologies seront des outils essentiels pour gérer la complexité de l'information numérique croissante. La technologie Big Data est l'une des solutions intelligentes de l'industrie et permet au gouvernement de prendre de meilleures décisions en agissant sur la base de modèles révélés par l'analyse de grands volumes de données - liées et non liées, structurées et non structurées.

Pour donner un sens à ces volumes de données, il faut des outils et des technologies de pointe capables d'analyser et d'extraire des connaissances utiles à partir de flux d'informations vastes et diversifiés", ont écrit Tom Kalil et Fen Zhao, du Bureau de la politique scientifique et technologique de la Maison Blanche, dans un article publié sur le blog du Bureau de la politique scientifique et technologique.

La Maison Blanche a fait un pas en avant pour aider les agences à trouver ces technologies en créant l'initiative nationale de recherche et de développement Big Data en 2012. Cette initiative prévoyait plus de 200 millions de dollars pour tirer le meilleur parti de l'explosion du Big Data et des outils nécessaires pour l'analyser.

Les défis que pose le Big Data sont presque aussi redoutables que ses promesses sont encourageantes. Le stockage efficace des données est l'un de ces défis. Comme toujours, les budgets sont serrés, les agences doivent donc minimiser le prix du stockage par mégaoctet et garder les données facilement accessibles pour que les utilisateurs puissent les obtenir quand ils le veulent et comme ils le veulent. La sauvegarde de quantités massives de données accentue le défi.

L'analyse efficace des données est un autre défi majeur. De nombreuses agences utilisent des outils commerciaux qui leur permettent de passer au crible les montagnes de données, en repérant les tendances qui peuvent les aider à fonctionner plus efficacement. (Une étude récente de MeriTalk a révélé que les responsables informatiques fédéraux pensent que Big Data pourrait aider les agences à économiser plus de 500 milliards de dollars tout en remplissant les objectifs de leur mission).

Les outils Big Data développés sur mesure permettent également aux agences de répondre à la nécessité d'analyser leurs données. Par exemple, le Computational Data Analytics Group du Oak Ridge National Laboratory a mis son système d'analyse de données Piranha à la disposition d'autres agences. Ce système a aidé des chercheurs en médecine à trouver un lien permettant d'alerter les médecins en cas d'anévrisme aortique avant qu'il ne se produise. Il est également utilisé pour des tâches plus banales, telles que l'examen de CV pour mettre en relation des candidats à l'emploi et des responsables du recrutement.

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.

Les progrès technologiques et la quantité croissante d'informations transforment la manière dont la police est appliquée. Les défis que Big Data posent sont presque aussi difficile que Big Data promesse. Le stockage efficace des données est l’un de ces défis; l’analyser efficacement en est un autre.

Dans le cadre de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront l’état d’esprit permettant d’approcher Big Data technologies Big Data , d’évaluer leur impact sur les processus et les politiques existants, et de mettre en œuvre ces technologies afin de détecter les activités criminelles et de les prévenir. Des études de cas d’organismes d’application de la loi du monde entier seront examinées pour mieux comprendre leurs approches, leurs défis et leurs résultats en matière d’adoption.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Combinez Big Data technologie Big Data avec les processus de collecte de données traditionnels pour reconstituer une histoire au cours d'une enquête
• Mettre en œuvre des solutions industrielles de stockage et de traitement de données volumineuses pour l'analyse de données
• Préparer une proposition en vue de l'adoption des outils et des processus les plus adéquats pour permettre une approche des enquêtes criminelles fondée sur les données

Public

• Spécialistes de l'application de la loi avec une formation technique

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

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.

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.

Les participants qui suivent cette formation en direct et dirigée par un instructeur en <loc> ; acquerront une compréhension pratique et réelle de Big Data et des technologies, méthodologies et outils qui y sont associés.

Les participants auront l'occasion de mettre en pratique ces connaissances par le biais d'exercices pratiques. L'interaction au sein du groupe et le retour d'information de l'instructeur constituent une composante importante du cours.

Le cours commence par une introduction aux concepts élémentaires du Big Data, puis progresse vers les langages de programmation et les méthodologies utilisées pour effectuer l'analyse des données. Enfin, nous discutons des outils et de l'infrastructure qui permettent le stockage des Big Data, le traitement distribué et la Scalabilité.

Le cours fait partie des compétences de Data Scientist (domaine: données et technologie).

Cette session de formation en classe explorera Big Data. Les délégués disposeront d'exemples informatiques et d'exercices d'études de cas à entreprendre avec des outils Big Data pertinents.

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.

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.

Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux personnes techniques qui souhaitent apprendre à mettre en œuvre une stratégie d'apprentissage automatique tout en maximisant l'utilisation des données massives (big data).

A l'issue de cette formation, les participants pourront :

• Comprendre l'évolution et les tendances de l'apprentissage automatique.
• Savoir comment l'apprentissage automatique est utilisé dans différents secteurs d'activité.
• Se familiariser avec les outils, les compétences et les services disponibles pour mettre en œuvre l'apprentissage automatique au sein d'une organisation.
• Comprendre comment l'apprentissage automatique peut être utilisé pour améliorer l'exploration et l'analyse des données.
• Apprendre ce qu'est un backend de milieu de données et comment il est utilisé par les entreprises.
• Comprendre le rôle que jouent les big data et les applications intelligentes dans tous les secteurs d'activité.

Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Sqoop et Flume pour les big data.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Ingérer les big data avec Sqoop et Flume.
• Ingérer des données à partir de multiples sources de données.
• Transférer des données de bases de données relationnelles vers HDFS et Hive.
• Exporter des données de HDFS vers une base de données relationnelle.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux personnes techniques qui souhaitent déployer Talend Open Studio for Big Data pour simplifier le processus de lecture et d'analyse des données.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Talend Open Studio for Big Data.
• Connecter avec les systèmes Big Data tels que Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR et Apache.
• Comprendre et configurer les composants et connecteurs Big Data d'Open Studio.
• Configurer les paramètres pour générer automatiquement du code MapReduce.
• Utiliser l'interface glisser-déposer d'Open Studio pour exécuter des tâches Hadoop.
• Prototypez des pipelines de big data.
• Automatiser les projets d'intégration de big data.