En ligne ou sur site, les formations Apache Hadoop animées par un instructeur présentent, à travers des exercices pratiques interactifs, les composants principaux de l’écosystème Hadoop et montrent comment ces technologies peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes à grande échelle.
La formation Hadoop est disponible sous la forme d’une « formation en direct en ligne » ou d’une « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (également appelée « formation à distance en direct ») est assurée via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être dispensée localement sur les premises du client en Louvain ou dans les centres de formation de NobleProg en Louvain.
NobleProg -- Votre prestataire local de formation
Louvain
Park Inn by Radisson Leuven, Martelarenlaan 36, Louvain, Belgique, 3010
Louvain
Louvain (en néerlandais Leuven, en allemand Löwen) est une ville néerlandophone de Belgique située en Région flamande, chef-lieu de la province du Brabant flamand et chef-lieu de l'arrondissement qui porte son nom. Elle est arrosée par la Dyle, affluent du Rupel. C'est une ville universitaire où siège la Katholieke Universiteit Leuven, branche néerlandophone née de la scission de la plus ancienne université de Belgique. Louvain est aussi connue pour abriter le siège de l'entreprise AB InBev, la plus grande brasserie du monde. Louvain est la capitale de la bière en Belgique.
Cette formation en présentiel ou en ligne Louvain, encadrée par un instructeur, s'adresse aux développeurs souhaitant utiliser et intégrer Spark, Hadoop et Python pour traiter, analyser et transformer des ensembles de données volumineux et complexes.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à traiter des mégadonnées avec Spark, Hadoop et Python.
Comprendre les fonctionnalités, les composants clés et l'architecture de Spark et Hadoop.
Apprendre à intégrer Spark, Hadoop et Python pour le traitement des mégadonnées.
Explorer les outils de l'écosystème Spark (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Flume).
Construire des systèmes de recommandation par filtrage collaboratif similaires à ceux de Netflix, YouTube, Amazon, Spotify et Google.
Utiliser Apache Mahout pour mettre à l'échelle les algorithmes d'apprentissage automatique.
Apache NiFi est une plateforme d'intégration de données et de traitement d'événements open-source basée sur des flux. Elle permet le routage, la transformation et la médiation système automatisés et en temps réel entre des systèmes hétérogènes, grâce à une interface web et un contrôle granulaire.
Cette formation dirigée par un instructeur (en présentiel ou à distance) s'adresse aux administrateurs et ingénieurs de niveau intermédiaire souhaitant déployer, gérer, sécuriser et optimiser les flux de données NiFi dans des environnements de production.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer, configurer et maintenir des clusters Apache NiFi.
Concevoir et gérer des flux de données provenant de diverses sources et destinations.
Mettre en œuvre l'automatisation des flux, le routage et la logique de transformation.
Optimiser les performances, surveiller les opérations et résoudre les problèmes.
Format du cours
Conférence interactive accompagnée d'une discussion sur l'architecture réelle.
Travaux pratiques : création, déploiement et gestion des flux.
Exercices basés sur des scénarios dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
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Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (2)
Exercices pratiques. La formation aurait dû durer 5 jours, mais les 3 jours ont permis de clarifier beaucoup de questions que je me posais déjà en travaillant avec NiFi.
James - BHG Financial
Formation - Apache NiFi for Administrators
Traduction automatique
Le fait que nous ayons pu emporter avec nous la plupart des informations/cours/présentations/exercices effectués, afin de pouvoir les revoir et éventuellement refaire ce que nous n'avions pas compris la première fois ou améliorer ce que nous avions déjà fait.
Raul Mihail Rat - Accenture Industrial SS
Formation - Python, Spark, and Hadoop for Big Data
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