
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
C'était très pratique, nous avons passé la moitié du temps à faire des choses dans Clouded / Hardtop, à exécuter différentes commandes, à vérifier le système, etc. Les matériaux supplémentaires (livres, sites Web, etc.) ont été très appréciés, nous devrons continuer à apprendre. Les installations étaient très amusantes et très pratiques, la configuration du cluster à partir de zéro était vraiment bonne.
Ericsson
Formation: Administrator Training for Apache Hadoop
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
Machine Translated
Plans de cours Big Data
Cette formation guidée par les instructeurs (online ou on-site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser et intégrer Spark, Hadoop, et Python pour traiter, analyser et transformer de grands et complexes ensembles de données.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Créez l’environnement nécessaire pour commencer à traiter les grandes données avec Spark, Hadoop, et Python. Comprendre les caractéristiques, les composants de base et l'architecture de Spark et Hadoop. Apprenez à intégrer Spark, Hadoop, et Python pour le traitement de données grandes. Explorez les outils dans l'écosystème Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka, et Flume). Construisez des systèmes de recommandations de filtration collaboratives similaires à Netflix, YouTube, Amazon, Spotify et Google. Utilisez Apache Mahout pour échanger les algorithmes d’apprentissage automatique.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Cette formation guidée par des instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée à des analystes de données et des scientifiques de données qui souhaitent utiliser Weka pour effectuer des tâches de minage de données.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer et configurer Weka Comprendre Weka l’environnement et le système de travail. Exécuter des tâches de minage de données en utilisant Weka.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Cette formation guidée par des instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée à des analystes de données ou à toute personne qui souhaite utiliser SPSS Modeler pour effectuer des activités de minage de données.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les principes fondamentaux de la mining de données. Apprenez comment importer et évaluer la qualité des données avec le Modèleur. Développer, déployer et évaluer efficacement les modèles de données.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Les participants auront la possibilité de mettre ces connaissances en pratique à travers des exercices pratiques. L’interaction de groupe et le feedback d’instructeur constituent un élément important de la classe.
Le cours commence par une introduction aux concepts élémentaires de Big Data, puis progresse dans les langues de programmation et les méthodologies utilisées pour réaliser Data Analysis. Enfin, nous discutons des outils et des infrastructures qui permettent Big Data stockage, traitement distribué, et Scalacapacité.
Le format du cours
Lecture partielle, discussion partielle, pratique et mise en œuvre, quiz occasionnel pour mesurer le progrès.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Spark with Python to analyze Big Data.
- Work on exercises that mimic real world cases.
- Use different tools and techniques for big data analysis using PySpark.
Dans ce cours guidé par l'instructeur, en direct, nous introduisons les processus impliqués dans le KDD et effectuons une série d'exercices pour pratiquer la mise en œuvre de ces processus.
Audience
Analystes de données ou toute personne intéressée à apprendre à interpréter les données pour résoudre les problèmes
Le format du cours
Après une discussion théorique de KDD, l'instructeur présentera des cas de vie réelle qui demandent l'application de KDD pour résoudre un problème. Les participants prépareront, sélectionneront et nettoyeront des ensembles de données et utiliseront leurs connaissances antérieures sur les données pour proposer des solutions basées sur les résultats de leurs observations.
Lors de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Apache Kylin pour configurer un entrepôt de données en temps réel.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Consommez des données en streaming en temps réel avec Kylin
- Utilisez Apache Kylin fonctionnalités puissantes d’ Apache Kylin , son interface SQL riche, son cubage par étincelle et sa latence de requête inférieure à la seconde
Remarque
- Nous utilisons la dernière version de Kylin (au moment d'écrire ces lignes, Apache Kylin v2.0)
Public
- Ingénieurs Big Data
- Big Data
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Cette formation en direct dirigée par un instructeur (sur site ou à distance) s'adresse aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser Excel pour l'exploration de données.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Explorez les données avec Excel pour effectuer une exploration et une analyse des données.
- Utilisez des algorithmes Microsoft pour l'exploration de données.
- Comprendre les concepts de l'exploration de données Excel .
Format du cours
- Conférence et discussion interactives.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation des cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Dans cette formation guidée par l'instructeur, les participants apprendront comment installer, configurer et utiliser Dremio en tant que couche unifiante pour les outils d'analyse des données et les repositaires de données de base.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer et configurer Dremio Exécuter des requêtes contre plusieurs sources de données, indépendamment de l’emplacement, de la taille ou de la structure Intégrer Dremio avec BI et sources de données telles que Tableau et Elasticsearch
Audience
Les scientifiques de données Business Les analystes Ingénieurs de données
Format du cours
Lecture partielle, discussion partielle, exercices et pratiques lourdes
Notes
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment intégrer Apache Arrow à divers frameworks Data Science pour accéder à des données provenant de sources de données disparates.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installer et configurer Apache Arrow dans un environnement en cluster distribué
- Utilisez Apache Arrow pour accéder aux données de sources de données disparates
- Utilisez Apache Arrow pour éviter la construction et la maintenance de pipelines ETL complexes.
- Analyser des données sur des sources de données disparates sans avoir à les consolider dans un référentiel centralisé
Public
- Scientifiques de données
- Ingénieurs de données
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
High-value government solutions will be created from a mashup of the most disruptive technologies:
- Mobile devices and applications
- Cloud services
- Social business technologies and networking
- Big Data and analytics
IDC predicts that by 2020, the IT industry will reach $5 trillion, approximately $1.7 trillion larger than today, and that 80% of the industry's growth will be driven by these 3rd Platform technologies. In the long term, these technologies will be key tools for dealing with the complexity of increased digital information. Big Data is one of the intelligent industry solutions and allows government to make better decisions by taking action based on patterns revealed by analyzing large volumes of data — related and unrelated, structured and unstructured.
But accomplishing these feats takes far more than simply accumulating massive quantities of data.“Making sense of thesevolumes of Big Datarequires cutting-edge tools and technologies that can analyze and extract useful knowledge from vast and diverse streams of information,” Tom Kalil and Fen Zhao of the White House Office of Science and Technology Policy wrote in a post on the OSTP Blog.
The White House took a step toward helping agencies find these technologies when it established the National Big Data Research and Development Initiative in 2012. The initiative included more than $200 million to make the most of the explosion of Big Data and the tools needed to analyze it.
The challenges that Big Data poses are nearly as daunting as its promise is encouraging. Storing data efficiently is one of these challenges. As always, budgets are tight, so agencies must minimize the per-megabyte price of storage and keep the data within easy access so that users can get it when they want it and how they need it. Backing up massive quantities of data heightens the challenge.
Analyzing the data effectively is another major challenge. Many agencies employ commercial tools that enable them to sift through the mountains of data, spotting trends that can help them operate more efficiently. (A recent study by MeriTalk found that federal IT executives think Big Data could help agencies save more than $500 billion while also fulfilling mission objectives.).
Custom-developed Big Data tools also are allowing agencies to address the need to analyze their data. For example, the Oak Ridge National Laboratory’s Computational Data Analytics Group has made its Piranha data analytics system available to other agencies. The system has helped medical researchers find a link that can alert doctors to aortic aneurysms before they strike. It’s also used for more mundane tasks, such as sifting through résumés to connect job candidates with hiring managers.
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.
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.
Ce cours est principalement axé sur la discussion et la présentation de solutions, bien que des exercices pratiques soient disponibles sur demande.
Le cours comprend 8 modules (4 le jour 1 et 4 le jour 2)
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
Durant ce cours, les participants apprendront comment gérer le Big Data à l'aide de ses trois piliers: intégration des données, gouvernance des données et sécurité des données, afin de transformer le Big Data en une véritable valeur métier. Différents exercices conduits sur une étude de cas de gestion de la clientèle aideront les participants à mieux comprendre les processus sous-jacents.
À la fin de cette formation, les participants:
- Comprendre l'évolution et les tendances de l'apprentissage automatique.
- Savoir comment l'apprentissage machine est utilisé dans différents secteurs.
- Familiarisez-vous avec les outils, les compétences et les services disponibles pour implémenter l'apprentissage automatique au sein d'une organisation.
- Comprendre comment l'apprentissage automatique peut être utilisé pour améliorer l'exploration et l'analyse de données.
- Découvrez ce qu'est un backend de données et comment il est utilisé par les entreprises.
- Comprenez le rôle que jouent le big data et les applications intelligentes dans tous les secteurs.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Cette formation en direct dirigée par un instructeur (sur place ou à distance) s’adresse aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Sqoop et Flume pour transférer des données entre les systèmes.
À la fin de cette formation, les participants pourront :
- Ingérer le Big Data avec Sqoop et Flume.
- Ingérer les données provenant de sources de données multiples.
- Déplacer les données des bases de données relationnelles vers HDFS et Hive.
- Exportation des données de HDFS vers une base de données relationnelle.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d’exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, s’il vous plaît contactez-nous pour organiser.
Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée aux personnes techniques qui souhaitent déployer Talend Open Studio pour Big Data pour simplifier le processus de lecture et de crunching à travers Big Data.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installation et configuration Talend Open Studio pour Big Data. Connectez-vous à des systèmes Big Data tels que Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR et Apache. Comprendre et configurer les grands composants de données et connecteurs Open Studio. Configurez les paramètres pour générer automatiquement le code MapReduce. Utilisez l'interface de drag-and-drop de Open Studio's pour exécuter Hadoop de tâches. Prototype de big data pipelines. Projets d’intégration automatique de big data.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Course goal:
Getting knowledge regarding Hadoop cluster administration
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