Formation Hadoop for Business Analysts

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.

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

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.

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

Au cours de cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants comprendront les technologies, les méthodes et l'état d'esprit nécessaires à la mise en œuvre d'une stratégie Fintech.

Cette formation s'adresse aux responsables qui ont besoin d'acquérir une compréhension globale de Fintech, d'éliminer le battage médiatique et le jargon, et de prendre les premières mesures tangibles en vue de l'adoption de nouvelles technologies applicables aux entreprises et aux services financiers.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de

• Présenter des stratégies viables Fintech pour leur organisation.
• Comprendre et expliquer le rôle et la fonctionnalité des technologies clés.
• Rédiger un plan d'action pour l'introduction de nouvelles technologies étape par étape.

L'analyse prescriptive est une branche de l'analyse commerciale, ainsi que l'analyse descriptive et prédictive. Il utilise des modèles prédictifs pour suggérer les actions à prendre pour obtenir des résultats optimaux, en s’appuyant sur des techniques d’optimisation et sur des règles pour prendre des décisions.

Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Matlab pour effectuer des analyses normatives sur un ensemble de données exemple.

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

• Comprendre les concepts et les cadres clés utilisés dans l'analyse prescriptive
• Utilisez MATLAB et ses boîtes à outils pour acquérir, nettoyer et explorer des données
• Utilisez des techniques basées sur des règles, notamment des moteurs d'inférence, des cartes de performance et des arbres de décision pour prendre des décisions en fonction de différents scénarios métier.
• Utiliser la simulation de Monte Carlo pour analyser les incertitudes et assurer une prise de décision éclairée
• Déployer des modèles prédictifs et normatifs sur les systèmes d'entreprise

Public

• Analystes d' Business
• Planificateurs des opérations
• Gestionnaires fonctionnels
• Membres de l'équipe BI ( Business Intelligence )

Format du cours

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

L'IREB joue un rôle important dans la standardisation des pratiques d'ingénierie des exigences, en aidant les professionnels du domaine à améliorer leurs compétences, ainsi qu'en rehaussant les normes de qualité dans les processus de développement de logiciels. Les certifications de l'IREB sont appréciées dans l'industrie comme preuve d'une grande compétence professionnelle en matière de gestion et d'ingénierie des exigences.

Model Based Development (MBD) est une méthodologie de développement logiciel qui permet un développement plus rapide et plus rentable des systèmes dynamiques tels que les systèmes de contrôle, le traitement du signal et les systèmes de communication Il repose sur la modélisation graphique plutôt que sur la programmation textuelle traditionnelle Dans cette formation, les participants à la formation en direct apprendront à appliquer les méthodologies MBD pour réduire les coûts de développement et accélérer la mise sur le marché de leurs produits logiciels embarqués À la fin de cette formation, les participants pourront Sélectionnez et utilisez les bons outils pour implémenter MBD Utilisez MBD pour effectuer un développement rapide dans les premières étapes de leur projet de logiciel embarqué Raccourcir la sortie de leur logiciel embarqué sur le marché Public Ingénieurs systèmes embarqués Développeurs et programmeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux personnes qui souhaitent comprendre l'analyse des besoins et mener une analyse des besoins efficace et précise en utilisant des techniques d'analyse pour leurs projets.

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

• identifier les différents types d'exigences.
• comprendre les concepts généraux et les activités de l'analyse des exigences.
• faire connaissance avec la méthodologie de l'analyse des exigences.
• utiliser les différentes techniques d'analyse des exigences à leur avantage.
• structurer les exigences afin de communiquer efficacement avec les architectes et les développeurs par le biais d'un processus itératif de collecte des exigences.

Ce cours démontre par des exercices pratiques les principes fondamentaux et les applications de l'ingénierie logicielle, de l'ingénierie des exigences et des tests.

Public:

Le cours est destiné aux informaticiens à la recherche d'une solution pour stocker et traiter de grands ensembles de données dans un environnement système distribué.

Go al:

Connaissance approfondie de l'administration de cluster Hadoop .

L'analyse de données volumineuses implique l'examen de grandes quantités d'ensembles de données variés afin de découvrir des corrélations, des modèles cachés et d'autres informations utiles.

L'industrie de la santé dispose de quantités massives de données médicales et cliniques hétérogènes complexes. L'application de l'analyse de données volumineuses sur les données de santé présente un potentiel énorme pour la compréhension de l'amélioration de la prestation des soins de santé. Cependant, l'énormité de ces ensembles de données pose de grands défis pour les analyses et les applications pratiques dans un environnement clinique.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur (à distance), les participants apprendront à effectuer des analyses de données volumineuses dans le domaine de la santé tout en effectuant une série d'exercices pratiques en laboratoire.

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

• Installer et configurer des outils d'analyse de données volumineuses tels que Hadoop MapReduce et Spark
• Comprendre les caractéristiques des données médicales
• Appliquer des techniques Big Data pour traiter des données médicales
• Etudiez les systèmes de données volumineuses et les algorithmes dans le contexte d'applications de santé

Public

• Développeurs
• Data Scientists

Format du cours

• Partie lecture, partie discussion, exercices et exercices intensifs.

Remarque

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Datameer est une plateforme de business intelligence et d'analyse basée sur Hadoop Il permet aux utilisateurs finaux d'accéder, d'explorer et de mettre en corrélation des données à grande échelle, structurées, semi-structurées et non structurées de manière simple Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Datameer pour surmonter la courbe d'apprentissage abrupte d'Hadoop à mesure qu'ils progressent dans la configuration et l'analyse d'une série de sources de données volumineuses À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Créer, organiser et explorer de manière interactive un lac de données d'entreprise Accéder aux entrepôts de données de Business Intelligence, aux bases de données transactionnelles et aux autres magasins analytiques Utiliser une interface utilisateur de feuille de calcul pour concevoir des pipelines de traitement de données endtoend Accéder à des fonctions prédéfinies pour explorer des relations de données complexes Utilisez les assistants draganddrop pour visualiser les données et créer des tableaux de bord Utiliser des tableaux, des graphiques, des graphiques et des cartes pour analyser les résultats de la requête Public Analystes de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Le cours est destiné aux informaticiens à la recherche d'une solution pour stocker et traiter de grands ensembles de données dans un environnement système distribué.

Objectif du cours:

Hadoop administration du cluster Hadoop

Apache Hadoop est le framework le plus répandu pour le traitement de Big Data sur des clusters de serveurs. Dans ce cours de trois (facultatif, quatre jours), les participants découvriront les avantages commerciaux et les cas d'utilisation de Hadoop et de son écosystème, comment planifier le déploiement et la croissance d'un cluster, comment installer, gérer, surveiller, dépanner et optimiser Hadoop . Ils s'exerceront également au chargement en bloc de données en grappe, se familiariseront avec les différentes distributions Hadoop et s'exerceront à installer et à gérer les outils écosystémiques Hadoop . Le cours se termine par une discussion sur la sécurisation d'un cluster avec Kerberos.

“… Les matériaux étaient très bien préparés et couverts à fond. Le laboratoire était très serviable et bien organisé ”
- Andrew Nguyen, ingénieur principal en intégration, Microsoft Online Advertising

Public

Administrateurs Hadoop

Format

Cours magistraux et ateliers pratiques, bilan approximatif: 60% cours magistraux, 40% laboratoires.