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Advanced Apache Iceberg

 21 heures
Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels des données de niveau avancé qui souhaitent optimiser les flux de traitement des données, assurer l'intégrité des données et mettre en œuvre des solutions de data lakehouse robustes qui peuvent gérer les complexités des applications modernes de big data.A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
  • Acquérir une compréhension approfondie de l'architecture d'Iceberg, y compris la gestion des métadonnées et la disposition des fichiers.
  • Configurer Iceberg pour des performances optimales dans divers environnements et l'intégrer à plusieurs moteurs de traitement de données.
  • Gérer des tables Iceberg à grande échelle, effectuer des changements de schéma complexes et gérer l'évolution des partitions.
  • Maîtriser les techniques permettant d'optimiser les performances des requêtes et l'efficacité de l'analyse des données pour les grands ensembles de données.
  • Mettre en œuvre des mécanismes pour assurer la cohérence des données, gérer les garanties transactionnelles et gérer les défaillances dans les environnements distribués.
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Apache Iceberg Fundamentals

 14 heures
Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels des données de niveau débutant qui souhaitent acquérir les connaissances et les compétences nécessaires pour utiliser efficacement Apache Iceberg afin de gérer des ensembles de données à grande échelle, d'assurer l'intégrité des données et d'optimiser les flux de travail pour le traitement des données.A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Acquérir une compréhension approfondie de l'architecture, des fonctionnalités et des avantages d'Apache Iceberg.
  • Apprendre les formats de table, le partitionnement, l'évolution des schémas et les capacités de déplacement dans le temps.
  • Installer et configurer Apache Iceberg dans différents environnements.
  • Créer, gérer et manipuler des tables Iceberg.
  • Comprendre le processus de migration des données d'autres formats de table vers Iceberg.
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Big Data Consulting

 21 heures
Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs compétences en matière d'architecture de données, de gouvernance, de cloud computing et de technologies big data afin de gérer et d'analyser efficacement les grands ensembles de données pour la migration des données au sein de leur organisation.À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
  • Comprendre les concepts fondamentaux et les composants des différentes architectures de données.
  • Comprendre les principes de la gouvernance des données et leur importance dans les environnements réglementaires.
  • Mettre en œuvre et gérer des cadres de gouvernance des données tels que Dama et Togaf.
  • Exploiter les plateformes en nuage pour un stockage, un traitement et une gestion efficaces des données.
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Azure Data Lake Storage Gen2

 14 heures
Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs de données de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à utiliser Azure Data Lake Storage Gen2 pour des solutions d'analyse de données efficaces.À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
  • Comprendre l'architecture et les principales fonctionnalités de Azure Data Lake Storage Gen2.
  • Optimiser le stockage et l'accès aux données en termes de coûts et de performances.
  • Intégrer Azure Data Lake Storage Gen2 avec d'autres services Azure pour l'analyse et le traitement des données.
  • Développer des solutions à l'aide de l'API Azure Data Lake Storage Gen2.
  • Dépanner les problèmes courants et optimiser les stratégies de stockage.
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IBM Datastage For Administrators and Developers

 35 heures
Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire qui souhaitent avoir une compréhension complète d'IBM DataStage à la fois du point de vue de l'administration et du développement, leur permettant de gérer et d'utiliser cet outil de manière efficace dans leurs lieux de travail respectifs.A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Comprendre les concepts fondamentaux de DataStage.
  • Apprendre à installer, configurer et gérer efficacement les environnements DataStage.
  • Se connecter à diverses sources de données et extraire efficacement des données à partir de bases de données, de fichiers plats et de sources externes.
  • Mettre en œuvre des techniques efficaces de chargement de données.
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Python and Spark for Big Data (PySpark)

 21 heures
Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Python et Spark ensemble pour analyser les données volumineuses en travaillant sur des exercices pratiques. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Apprendre à utiliser Spark avec Python pour analyser les Big Data.
  • Travailler sur des exercices qui imitent des cas réels.
  • Utiliser différents outils et techniques pour l'analyse des Big Data en utilisant PySpark.
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Data Analysis with Hive/HiveQL

 7 heures
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
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Knowledge Discovery in Databases (KDD)

 21 heures
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 de minage de données comprennent le marketing, la détection de fraudes, les télécommunications et la fabrication. 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.
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Apache Kylin: From Classic OLAP to Real-Time Data Warehouse

 14 heures
Apache Kylin est un moteur d'analyse extrême et distribué pour le Big Data. 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
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Dremio for Self-Service Data Analysis

 21 heures
Dremio est une plate-forme de données open-source qui accélère la recherche de différents types de sources de données. Dremio intégré avec des bases de données relatives, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch, et d'autres sources de données. Il soutient SQL et fournit un UI Web pour les requêtes de construction. 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.
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Apache Arrow for Data Analysis across Disparate Data Sources

 14 heures
Apache Arrow est un framework de traitement de données en mémoire open-source. Il est souvent utilisé avec d'autres outils de science des données pour accéder à des magasins de données disparates à des fins d'analyse. Il s'intègre bien à d'autres technologies telles que GPU bases de données GPU , les bibliothèques et outils d'apprentissage automatique, les moteurs d'exécution et les cadres de visualisation de données. 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.
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Big Data Business Intelligence for Govt. Agencies

 35 heures
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.
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From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

 21 heures
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.
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Big Data Architect

 35 heures
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.
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Programming with Big Data in R

 21 heures
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.
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Big Data Storage Solution - NoSQL

 14 heures
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.
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Big Data & Database Systems Fundamentals

 14 heures
Le cours fait partie des compétences de Data Scientist (domaine: données et technologie).
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Data Science for Big Data Analytics

 35 heures
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.
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Big Data Analytics for Telecom Regulators

 14 heures
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)
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Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis

 35 heures
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
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Big Data - Data Science

 14 heures
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.
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Machine Learning and Big Data

 7 heures
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.
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Sqoop and Flume for Big Data

 7 heures
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.
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Talend Big Data Integration

 28 heures
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.
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Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse

 28 heures
Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à construire un Data Vault. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Comprendre l'architecture et les concepts de conception derrière Data Vault 2.0, et son interaction avec le Big Data, le NoSQL et l'IA.
  • Utiliser les techniques de mise en voûte des données pour permettre l'audit, le traçage et l'inspection des données historiques dans un entrepôt de données.
  • Développer un processus ETL (Extract, Transform, Load) cohérent et reproductible.
  • Construire et déployer des entrepôts hautement évolutifs et reproductibles.
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Spark Streaming with Python and Kafka

 7 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs de données, aux scientifiques de données et aux programmeurs qui souhaitent utiliser les fonctionnalités Spark Streaming dans le traitement et l'analyse de données en temps réel. À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure d'utiliser Spark Streaming pour traiter des flux de données en direct destinés à être utilisés dans des bases de données, des systèmes de fichiers et des tableaux de bord en direct.
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Confluent KSQL

 7 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs qui souhaitent mettre en œuvre le traitement des flux Apache Kafka sans écrire de code. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Confluent KSQL.
  • Mettre en place un pipeline de traitement de flux en utilisant uniquement des commandes SQL (pas de codage Java ou Python).
  • Exécuter le filtrage des données, les transformations, les agrégations, les jointures, le fenêtrage et la sessionnalisation entièrement en SQL.
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Apache Ignite for Developers

 14 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs qui souhaitent apprendre les principes du stockage en mémoire pur et persistant, tout en créant un exemple de projet de calcul en mémoire. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
    Utilisez Ignite pour la persistance en mémoire, sur disque, ainsi que pour une base de données en mémoire purement distribuée. Réaliser la persistance sans synchroniser les données avec une base de données relationnelle. Utilisez Ignite pour effectuer des jointures SQL et distribuées. Améliorer les performances en rapprochant les données de l'unité centrale, en utilisant la mémoire vive comme stockage. Répartir les ensembles de données sur un cluster pour obtenir une évolutivité horizontale. Intégrer Ignite avec des SGBDR, NoSQL, Hadoop et des processeurs d'apprentissage automatique.
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Unified Batch and Stream Processing with Apache Beam

 14 heures
Apache Beam est un modèle de programmation unifiée et open source permettant de définir et d'exécuter des pipelines de traitement de données parallèles Sa puissance réside dans sa capacité à exécuter à la fois des pipelines batch et de streaming, l'exécution étant effectuée par l'un des backends de traitement distribué pris en charge par Apache: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark et Google Cloud Dataflow Apache Beam est utile pour les tâches ETL (Extraction, Transformation et Chargement) telles que le déplacement de données entre différents supports de stockage et sources de données, la transformation des données dans un format plus souhaitable et le chargement de données sur un nouveau système Dans cette formation en ligne instruite, les participants apprendront comment implémenter les SDK Apache Beam dans une application Java ou Python qui définit un pipeline de traitement de données pour décomposer un gros ensemble de données en plus petits morceaux pour un traitement parallèle indépendant À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez et configurez Apache Beam Utilisez un seul modèle de programmation pour effectuer à la fois le traitement par lots et le traitement de flux à partir de leur application Java ou Python Exécutez des pipelines dans plusieurs environnements Public Développeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Ce cours sera disponible Scala dans le futur S'il vous plaît contactez-nous pour organiser .
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Apache Apex: Processing Big Data-in-Motion

 21 heures
Apache Apex est une plate-forme YARNnative qui unifie le traitement des flux et des lots Il traite les données importantes de manière évolutive, performante, tolérante, dynamique, distribuée et facilement exploitable Cette formation en ligne, en mode instructeur, présente l'architecture de traitement de flux unifié d'Apache Apex et guide les participants à travers la création d'une application distribuée utilisant Apex sur Hadoop À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre les concepts de pipeline de traitement de données tels que les connecteurs pour les sources et les puits, les transformations de données communes, etc Construire, dimensionner et optimiser une application Apex Traiter les flux de données en temps réel de manière fiable et avec une latence minimale Utilisez Apex Core et la bibliothèque Apex Malhar pour accélérer le développement d'applications Utiliser l'API Apex pour écrire et réutiliser le code Java existant Intégrer Apex dans d'autres applications en tant que moteur de traitement Régler, tester et mettre à l'échelle les applications Apex Public Développeurs Architectes d'entreprise Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
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Apache Storm

 28 heures
Apache Storm est un moteur de calcul distribué en temps réel utilisé pour permettre l'intelligence d'affaires en temps réel. Il le fait en permettant aux applications de traiter de manière fiable les flux de données illimité (par exemple. Traitement de flux). "Storm est pour le traitement en temps réel ce qui Hadoop est pour le traitement de pièces!" Dans cette formation en direct guidée par l'instructeur, les participants apprendront comment installer et configurer Apache Storm, puis développer et déployer une Apache Storm application pour traiter de grands données en temps réel. Certains des sujets inclus dans cette formation comprennent :
  • Apache Storm dans le contexte de Hadoop
  • Travailler avec des données illimitées
  • Comptabilité continue
  • Analyse en temps réel
  • Traitement distribué RPC et ETL
Demandez ce cours maintenant! Audience
  • Développeurs de logiciels et ETL
  • Les professionnels de mainframe
  • Les scientifiques de données
  • Les grands analystes de données
  • [ 0 ] Les professionnels
Format du cours
  • Lecture partielle, discussion partielle, exercices et pratiques lourdes
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Apache NiFi for Administrators

 21 heures
Dans cette formation dirigée par un instructeur (sur site ou à distance), les participants apprendront à déployer et à gérer Apache NiFi dans un environnement de laboratoire réel. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Apachi NiFi.
  • Sourcez, transformez et gérez des données provenant de sources de données disparates et distribuées, notamment des bases de données et des big data lakes.
  • Automatiser les flux de données.
  • Autoriser l'analyse en continu.
  • Appliquer diverses approches pour l'ingestion de données.
  • Transformer Big Data et en informations commerciales.
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Apache NiFi for Developers

 7 heures
Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront les principes fondamentaux de la programmation basée sur le flux en développant un certain nombre d'extensions, de composants et de processeurs de démonstration à l'aide de Apache NiFi. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
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Apache Flink Fundamentals

 28 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) présente les principes et les approches qui sous-tendent le traitement distribué des données en flux et par lots, et accompagne les participants dans la création d'une application de flux de données en temps réel dans Apache Flink. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
    Mettre en place un environnement pour développer des applications d'analyse de données. Comprendre le fonctionnement de la bibliothèque de traitement de graphes d'Apache Flink (Gelly). Compiler, exécuter et surveiller des applications de streaming de données basées sur Flink et tolérantes aux pannes. Gérer diverses charges de travail. Effectuer des analyses avancées. Mettre en place un cluster Flink à plusieurs nœuds. Mesurer et optimiser les performances. Intégrer Flink à différents systèmes Big Data. Comparer les capacités de Flink avec celles d'autres frameworks de traitement des big data.
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Introduction to Graph Computing

 28 heures
Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants découvriront les offres technologiques et les approches de mise en œuvre pour le traitement des données graphiques. L'objectif est d'identifier les objets du monde réel, leurs caractéristiques et leurs relations, puis de modéliser ces relations et de les traiter en tant que données à l'aide d'une approche Graph Computing (également connue sous le nom de Graph Analytics). Nous commencerons par une vue d'ensemble et nous nous concentrerons sur des outils spécifiques au fil d'une série d'études de cas, d'exercices pratiques et de déploiements en direct. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Comprendre comment les données des graphes sont persistées et parcourues.
  • Sélectionner le meilleur framework pour une tâche donnée (des bases de données de graphes aux frameworks de traitement par lots.)
  • Mettre en œuvre Hadoop, Spark, GraphX et Pregel pour effectuer des calculs de graphes sur de nombreuses machines en parallèle.
  • Voir les problèmes de big data du monde réel en termes de graphes, de processus et de traversées.
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Apache Spark MLlib

 35 heures
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
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Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

 21 heures
Ce cours s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre l'IA dans leurs applications. Une attention particulière est accordée à l'analyse des données, à l'IA distribuée et au traitement du langage naturel.
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Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators

 21 heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) présente Hortonworks Data Platform (HDP) et accompagne les participants dans le déploiement de la solution Spark + Hadoop. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
    Utilisez Hortonworks pour exécuter Hadoop de manière fiable à grande échelle. Unifiez les capacités de sécurité, de gouvernance et d'exploitation de Hadoop avec les flux de travail analytiques agiles de Spark. Utiliser Hortonworks pour étudier, valider, certifier et prendre en charge chacun des composants d'un projet Spark. Traiter différents types de données, notamment structurées, non structurées, en mouvement et au repos.
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Apache Ambari: Efficiently Manage Hadoop Clusters

 21 heures
Apache Ambari est une plate-forme de gestion open source pour le provisionnement, la gestion, la surveillance et la sécurisation des clusters Apache Hadoop . Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront les outils et pratiques de gestion fournis par Ambari pour gérer avec succès les clusters Hadoop . À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
  • Configurer un cluster Big Data en direct avec Ambari
  • Appliquer les fonctionnalités avancées d'Ambari à divers cas d'utilisation
  • Ajoutez et supprimez des nœuds de manière transparente, au besoin
  • Améliorez les performances d'un cluster Hadoop le biais de réglages et d'ajustements
Public
  • DevOps
  • Administrateurs système
  • DBA
  • Professionnels de test Hadoop
Format du cours
  • Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
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Impala for Business Intelligence

 21 heures
Cloudera Impala est un moteur de requête open source à traitement massivement parallèle (MPP) SQL pour les clusters Apache Hadoop. Impala permet aux utilisateurs d'effectuer des requêtes à faible latence SQL sur des données stockées dans Hadoop Distributed File System et Apache Hbase sans nécessiter de déplacement ou de transformation des données. Audience Ce cours s'adresse aux analystes et data scientists effectuant des analyses sur des données stockées dans Hadoop via des outils de Business Intelligence ou SQL. À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de
  • Extraire des informations significatives des clusters Hadoop avec Impala.
  • Écrire des programmes spécifiques pour faciliter l'intelligence économique dans le dialecte Impala SQL.
  • Dépanner Impala.
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Data Virtualization with Denodo Platform

 14 heures
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux architectes, développeurs et administrateurs qui souhaitent utiliser Denodo Platform pour optimiser et accélérer la gestion des données grâce à la virtualisation des données. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer la Denodo Platform.
  • Comprendre les fonctionnalités et l'architecture de la Denodo Platform.
  • Comprendre les concepts clés, les avantages et les cas d'utilisation de la virtualisation des données.
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Apache Airflow

 21 heures
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent utiliser Apache Airflow pour construire et gérer des pipelines de données de bout en bout. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Apache Airflow.
  • Authoriser, planifier et surveiller des pipelines de données complexes
    • .
  • Gérer de nombreux ETL (Extraire, Extraire, Transformer, Charger).
  • Mise à l'échelle et sécurisation Apache Airflow.
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Apache Hama

 14 heures
Apache Hama est un framework basé sur le modèle informatique Bulk Synchronous Parallel (BSP) et est principalement utilisé pour l'analyse Big Data . Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront les bases d’ Apache Hama au cours de la création d’une application basée sur BSP et d’un programme axé sur les sommets utilisant les frameworks Apache Hama . À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
  • Installer et configurer Apache Hama
  • Comprendre les bases d' Apache Hama et le modèle de programmation Bulk Synchronous Parallel (BSP)
  • Construire un programme basé sur BSP en utilisant la structure Apache Hama BSP
  • Construire un programme centré sur le sommet en utilisant Apache Hama Graph Framework
  • Construire, tester et déboguer leurs propres applications Apache Hama
Public
  • Développeurs
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.
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Zeppelin for Interactive Data Analytics

 14 heures
Cette formation en direct, animée par un instructeur, présente les concepts qui sous-tendent l'analyse interactive des données et guide les participants dans le déploiement et l'utilisation de Zeppelin dans un environnement mono-utilisateur ou multi-utilisateurs. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer Zeppelin
  • Développez, organisez, exécutez et partagez des données dans une interface basée sur un navigateur
  • Visualisez les résultats sans vous référer à la ligne de commande ou aux détails du cluster
  • Exécutez et collaborez sur de longs flux de travail
  • Fonctionner avec un certain nombre de langages plug-in et de systèmes de traitement des données, tels que Scala (avec Apache Spark), Python (avec Apache Spark), Spark SQL, JDBC, Markdown et Shell.
  • Intégrer Zeppelin avec Spark, Flink et Map Reduce
  • Sécuriser les instances multi-utilisateurs de Zeppelin avec Apache Shiro
    • .
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Apache Accumulo Fundamentals

 21 heures
Apache Accumulo est un magasin clé / valeur trié et distribué qui fournit un stockage et une récupération de données robustes et évolutifs. Il est basé sur la conception de Go BigTable Ogle et est alimenté par Apache Hadoop , Apache Zookeeper, et Apache Thrift . Ce cours en direct animé par un instructeur couvre les principes de fonctionnement d'Accumulo et guide les participants dans le développement d'un exemple d'application sur Apache Accumulo .
    Format du cours
    • Partie conférence, partie discussion, développement et mise en œuvre pratiques, tests occasionnels pour évaluer la compréhension
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    Apache Druid for Real-Time Data Analysis

     21 heures
    Apache Druid est un magasin de données distribué open-source, orienté colonne, écrit en Java . Il a été conçu pour ingérer rapidement d’énormes quantités de données d’événement et exécuter des requêtes OLAP à faible temps de latence sur ces données. Druid est couramment utilisé dans les applications de business intelligence pour analyser de gros volumes de données historiques et en temps réel. Il est également bien adapté pour alimenter des tableaux de bord analytiques interactifs rapides pour les utilisateurs finaux. Druid est utilisé par des sociétés telles que Alibaba, Airbnb, Cisco , eBay, Netflix, Paypal et Yahoo. Dans ce cours en direct dirigé par un instructeur, nous explorons certaines des limites des solutions d'entrepôt de données et expliquons comment Druid peut compléter ces technologies pour former une pile d'analyses en continu flexible et évolutive. Nous parcourons de nombreux exemples, en offrant aux participants la possibilité de mettre en œuvre et de tester des solutions basées sur Druid dans un environnement de laboratoire.
      Format du cours
      • Partie de conférence, partie de discussion, travaux pratiques intensifs, tests occasionnels pour évaluer la compréhension
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      MemSQL

       28 heures
      Mem SQL est un système de gestion de base de données SQL distribué, en mémoire, pour le cloud et sur site. C'est un entrepôt de données en temps réel qui fournit immédiatement des informations à partir de données en temps réel et historiques. Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront les bases de Mem SQL 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 Mem SQL
      • Installer, concevoir, maintenir et utiliser Mem SQL
      • Optimiser les schémas dans Mem SQL
      • Améliorer les requêtes dans Mem SQL
      • Performance de référence dans Mem SQL
      • Construire des applications de données en temps réel à l'aide de Mem SQL
      Public
      • Développeurs
      • Administrateurs
      • Ingénieurs d'exploitation
      Format du cours
      • Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
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      Amazon Redshift

       21 heures
      Amazon Redshift est un service d'entrepôt de données cloud basé sur petabytescale dans AWS Dans cette formation en ligne, les participants apprendront les principes fondamentaux d'Amazon Redshift À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installer et configurer Amazon Redshift Charger, configurer, déployer, interroger et visualiser des données avec Amazon Redshift Public Développeurs Professionnels de l'informatique 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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      Pivotal Greenplum for Developers

       21 heures
      Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent mettre en place une base de données Greenplum à plusieurs nœuds. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
      • Installer et configurer Pivotal Greenplum.
      • Modéliser les données en fonction des besoins actuels et des plans d'expansion futurs.
      • Exécuter différentes techniques pour distribuer les données sur plusieurs nœuds.
      • Améliorer les performances de la base de données grâce à l'optimisation.
      • Surveiller et dépanner une base de données Greenplum.
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      Greenplum Database

       14 heures
      Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs qui souhaitent mettre en place Greenplum Database des solutions de veille stratégique et d'entreposage de données. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
      • Répondre aux besoins de traitement avec Greenplum.
      • Exécuter des opérations ETL pour le traitement des données.
      • Exploiter les infrastructures existantes de traitement des requêtes.
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      Samza for Stream Processing

       14 heures
      Apache Samza est un framework de calcul asynchrone open source quasi-temps réel pour le traitement de flux. Il utilise Apache Kafka pour la messagerie et Apache Hadoop YARN pour la tolérance aux pannes, l'isolation du processeur, la sécurité et la gestion des ressources. Cette formation en direct, animée par un instructeur, présente les principes sous-jacents aux systèmes de messagerie et au traitement de flux distribué, tout en guidant les participants dans la création d'un exemple de projet et d'exécution de travaux basé sur Samza. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
      • Utilisez Samza pour simplifier le code nécessaire à la production et à la consommation de messages.
      • Découpler le traitement des messages d'une application.
      • Utilisez Samza pour implémenter un calcul asynchrone en temps quasi réel.
      • Utilisez le traitement de flux pour fournir un niveau d'abstraction plus élevé sur les systèmes de messagerie.
      Public
      • Développeurs
      Format du cours
      • Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
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      Last Updated:

      Nos Clients témoignent(25)

      Beaucoup d'exemples pratiques, différentes façons d'aborder le même problème, et parfois des astuces pas si évidentes pour améliorer la solution actuelle.

      Rafał - Nordea

      Formation - Apache Spark MLlib

      Traduction automatique

      Le formateur maîtrisait bien les concepts

      Josheel - Verizon Connect

      Formation - Amazon Redshift

      Traduction automatique

      La bonne humeur, l'accompagnement et les compétences du formateur.

      Oumayma - Physiobotic

      Formation - Scaling Data Pipelines with Spark NLP

      The live examples

      Ahmet Bolat - Accenture Industrial SS

      Formation - Python, Spark, and Hadoop for Big Data

      how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign

      john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation

      Formation - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse

      I enjoyed the Maven training and how to configure it. I like to use Java programming language.

      Robert Cost - Corning Incorporated

      Formation - Apache ActiveMQ

      trainer's knowledge

      Fatma Badi - Dubai Electricity & Water Authority

      Formation - Big Data - Data Science

      very interactive...

      Richard Langford

      Formation - SMACK Stack for Data Science

      Sufficient hands on, trainer is knowledgable

      Chris Tan

      Formation - A Practical Introduction to Stream Processing

      During the exercises, James explained me every step whereever I was getting stuck in more detail. I was completely new to NIFI. He explained the actual purpose of NIFI, even the basics such as open source. He covered every concept of Nifi starting from Beginner Level to Developer Level.

      Firdous Hashim Ali - MOD A BLOCK

      Formation - Apache NiFi for Administrators

      Trainer's preparation & organization, and quality of materials provided on github.

      Mateusz Rek - MicroStrategy Poland Sp. z o.o.

      Formation - Impala for Business Intelligence

      Open discussion with trainer

      Tomek Danowski - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.

      Formation - Process Mining

      Get to learn spark streaming , databricks and aws redshift

      Lim Meng Tee - Jobstreet.com Shared Services Sdn. Bhd.

      Formation - Apache Spark in the Cloud

      Very useful in because it helps me understand what we can do with the data in our context. It will also help me

      Nicolas NEMORIN - Adecco Groupe France

      Formation - KNIME Analytics Platform for BI

      That I had it in the first place.

      Peter Scales - CACI Ltd

      Formation - Apache NiFi for Developers

      Instructor very knowledgeable and very happy to stop and explain stuff to the group or to an individual.

      Paul Anstee - Northrop Grumman

      Formation - Apache Accumulo Fundamentals

      Nice training, full of interesting topics. After each topic helpful examples were provided.

      Pawel Wojcikowski - MicroStrategy Poland Sp. z o.o.

      Formation - Teradata Fundamentals

      practical things of doing, also theory was served good by Ajay

      Dominik Mazur - Capgemini Polska Sp. z o.o.

      Formation - Hadoop Administration on MapR

      practice tasks

      Pawel Kozikowski - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

      Formation - Python and Spark for Big Data (PySpark)

      Recalling/reviewing keypoints of the topics discussed.

      Paolo Angelo Gaton - SMS Global Technologies Inc.

      Formation - Building Stream Processing Applications with Kafka Streams

      The VM I liked very much The Teacher was very knowledgeable regarding the topic as well as other topics, he was very nice and friendly I liked the facility in Dubai.

      Safar Alqahtani - Elm Information Security

      Formation - Big Data Analytics in Health

      I genuinely enjoyed the hands passed exercises.

      Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada

      Formation - Foundation R

      I generally liked the fernando's knowledge.

      Valentin de Dianous - Informatique ProContact INC.

      Formation - Big Data Architect

      Richard's training style kept it interesting, the real world examples used helped to drive the concepts home.

      Jamie Martin-Royle - NBrown Group

      Formation - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

      This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.

      Laura Kahn

      Formation - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

      Upcoming Courses

      Big Data - Data Science

      2024-07-29 09:30
      14 heures
      Namur, Hotel de Ville
      2550 EUR (En ligne)
      2950 EUR (Salle de Classe)

      Introduction to Graph Computing

      2024-08-12 09:30
      28 heures
      Bruxelles
      4950 EUR (En ligne)
      7150 EUR (Salle de Classe)

      Hortonworks Data Platform (HDP) for Administrators

      2024-08-26 09:30
      21 heures
      Bruges
      3750 EUR (En ligne)
      4950 EUR (Salle de Classe)

      Apache Spark MLlib

      2024-09-09 09:30
      35 heures
      Louvain
      6150 EUR (En ligne)
      8400 EUR (Salle de Classe)

      Data Analysis with Hive/HiveQL

      2024-09-23 09:30
      7 heures
      Anvers
      1550 EUR (En ligne)
      2100 EUR (Salle de Classe)

      Apache Airflow

      2024-10-07 09:30
      21 heures
      Courtrai
      3750 EUR (En ligne)
      5100 EUR (Salle de Classe)

      Introduction to Graph Computing

      2024-10-21 09:30
      28 heures
      Gand
      4950 EUR (En ligne)
      6950 EUR (Salle de Classe)

      Autres régions en Belgique

      Other Countries

      Ces formations sont également disponibles dans d'autres pays

      Conseil

      Big Data Conseil
      Weekend Big Data cours, Soir Big Data formation, Big Data stage d’entraînement, Big Data formateur à distance, Big Data formateur en ligne, Big Data formateur Online, Big Data cours en ligne, Big Data cours à distance, Big Data professeur à distance, Big Data visioconférence, Big Data stage d’entraînement intensif, Big Data formation accélérée, Big Data formation intensive, Formation inter Big Data, Formation intra Big Data, Formation intra Enteprise Big Data, Formation inter Entreprise Big Data, Weekend Big Data formation, Soir Big Data cours, Big Data coaching, Big Data entraînement, Big Data préparation, Big Data instructeur, Big Data professeur, Big Data formateur, Big Data stage de formation, Big Data cours, Big Data sur place, Big Data formations privées, Big Data formation privée, Big Data cours particulier, Big Data cours particuliers