Apache ActiveMQ Training Course

За да изпълнят съответствието на регулаторите, CSP (Communication доставчици на услуги) могат да се докоснат до Big Data Analytics, което не само им помага да изпълнят съответствието, но в рамките на същия проект могат да увеличат удовлетвореността на клиентите и по този начин да намалят оттока. Всъщност, тъй като съответствието е свързано с качеството на услугата, свързано с договор, всяка инициатива за постигане на съответствие ще подобри „конкурентното предимство“ на CSP. Поради това е важно регулаторите да могат да съветват/насочват набор от аналитични практики за големи данни за ДУУ, които ще бъдат от взаимна полза за регулаторите и ДУУ.

Курсът се състои от 8 модула (4 на ден 1 и 4 на ден 2)

Напредъкът в технологиите и нарастващото количество информация променят начина, по който се води бизнес в много отрасли, включително правителството. Goгенерирането на правителствени данни и темповете на цифрово архивиране се увеличават поради бързия растеж на мобилните устройства и приложения, интелигентните сензори и устройства, решенията за изчисления в облак и порталите, ориентирани към гражданите. Тъй като цифровата информация се разширява и става по-сложна, управлението на информацията, обработката, съхранението, сигурността и разположението също стават по-сложни. Нови инструменти за улавяне, търсене, откриване и анализ помагат на организациите да получат представа от своите неструктурирани данни. Държавният пазар е в повратна точка, осъзнавайки, че информацията е стратегически актив и правителството трябва да защитава, използва и анализира както структурирана, така и неструктурирана информация, за да служи по-добре и да отговаря на изискванията на мисията. Докато правителствените лидери се стремят да развият управлявани от данни организации, за да изпълнят успешно мисията, те полагат основите за корелиране на зависимости между събития, хора, процеси и информация.

Държавни решения с висока стойност ще бъдат създадени от комбинация от най-разрушителните технологии:

Мобилни устройства и приложения Облачни услуги Социални бизнес технологии и мрежи Big Data и анализи

IDC прогнозира, че до 2020 г. ИТ индустрията ще достигне 5 трилиона долара, приблизително с 1,7 трилиона долара повече от днес, и че 80% от растежа на индустрията ще бъде движен от тези 3-ти платформени технологии. В дългосрочен план тези технологии ще бъдат ключови инструменти за справяне със сложността на увеличената цифрова информация. Big Data е едно от интелигентните индустриални решения и позволява на правителството да взема по-добри решения, като предприема действия въз основа на модели, разкрити чрез анализиране на големи обеми данни — свързани и несвързани, структурирани и неструктурирани.

Но постигането на тези подвизи отнема много повече от просто натрупване на огромни количества данни. „Осъзнаването на тези обеми от Big Data изисква авангардни инструменти и технологии, които могат да анализират и извличат полезни знания от огромни и разнообразни потоци от информация,“ Том Калил и Fen Zhao от Службата за научна и технологична политика на Белия дом пише в публикация в блога OSTP.

Белият дом предприе крачка към подпомагане на агенциите да намерят тези технологии, когато създаде Националната Big Data инициатива за изследване и развитие през 2012 г. Инициативата включва повече от 200 милиона долара, за да се възползва максимално от експлозията на Big Data и инструментите, необходими за анализирайте го.

Предизвикателствата, които поставя Big Data, са почти толкова обезсърчителни, колкото обещанието му е окуражаващо. Ефективното съхраняване на данни е едно от тези предизвикателства. Както винаги, бюджетите са ограничени, така че агенциите трябва да минимизират цената на мегабайт за съхранение и да поддържат данните в лесен достъп, така че потребителите да могат да ги получат, когато искат и както им трябва. Архивирането на огромни количества данни увеличава предизвикателството.

Ефективното анализиране на данните е друго голямо предизвикателство. Много агенции използват търговски инструменти, които им позволяват да пресяват планините от данни, забелязвайки тенденции, които могат да им помогнат да работят по-ефективно. (Неотдавнашно проучване на MeriTalk установи, че федералните ИТ ръководители смятат, че Big Data може да помогне на агенциите да спестят повече от $500 милиарда, като същевременно изпълняват целите на мисията.).

Специално разработените Big Data инструменти също позволяват на агенциите да се справят с необходимостта да анализират своите данни. Например Групата за анализ на изчислителни данни на Националната лаборатория в Оук Ридж предостави своята система за анализ на данни Piranha достъпна за други агенции. Системата е помогнала на медицински изследователи да намерят връзка, която може да предупреди лекарите за аортни аневризми, преди те да ударят. Използва се и за по-обикновени задачи, като например пресяване на автобиографии за свързване на кандидати за работа с мениджъри по наемане на работа.

Ден 1 - предоставя преглед на високо ниво на основни Big Data тематични области. Модулът е разделен на поредица от секции, всяка от които е придружена от практическо упражнение.

Ден 2 - изследва набор от теми, които се отнасят до практики за анализ и инструменти за Big Data среди. Той не навлиза в подробности за изпълнението или програмирането, а вместо това запазва покритието на концептуално ниво, като се фокусира върху теми, които позволяват на участниците да развият цялостно разбиране на общите функции за анализ и функции, предлагани от Big Data решения.

Ден 3 - предоставя преглед на основните и съществени тематични области, свързани с Big Data архитектурата на платформата за решения. Той обхваща Big Data механизми, необходими за разработването на Big Data платформа за решение и архитектурни опции за сглобяване на платформа за обработка на данни. Представени са също общи сценарии, за да се осигури основно разбиране за това как обикновено се използва Big Data платформа за решение.

Ден 4 - надгражда Ден 3 чрез изследване на напреднали теми, свързани с Big Data архитектурата на платформата за решения. По-специално се представят и обсъждат различни архитектурни слоеве, които изграждат платформата за решение Big Data, включително източници на данни, вход на данни, съхранение на данни, обработка на данни и сигурност.

Ден 5 - обхваща редица упражнения и проблеми, предназначени да тестват способността на делегатите да прилагат знания по темите, обхванати от Ден 3 и 4.

Напредъкът в технологиите и нарастващото количество информация променят начина, по който се провежда правоприлагането. Предизвикателствата, които поставя Big Data, са почти толкова плашещи, колкото обещанието на Big Data. Ефективното съхраняване на данни е едно от тези предизвикателства; ефективното му анализиране е друго.

В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще научат нагласата, с която да подходят към Big Data технологиите, да оценят тяхното въздействие върху съществуващите процеси и политики и да внедрят тези технологии с цел идентифициране на престъпна дейност и предотвратяване на престъпления. Ще бъдат разгледани казуси от правоприлагащи организации по целия свят, за да се получи представа за техните подходи за осиновяване, предизвикателства и резултати.

До края на това обучение участниците ще могат:

Комбинирайте Big Data технология с традиционни процеси за събиране на данни, за да сглобите една история по време на разследване Внедрете индустриални решения за съхранение и обработка на големи данни за анализ на данни Подгответе предложение за приемане на най-адекватните инструменти и процеси за разрешаване на подход, управляван от данни криминално разследване

Публика

Специалисти по правоприлагане с технически опит

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Big Data е термин, който се отнася до решения, предназначени за съхранение и обработка на големи набори от данни. Първоначално разработени от Google, тези решения за големи данни се развиха и вдъхновиха други подобни проекти, много от които са достъпни като отворен код. R е популярен език за програмиране във финансовата индустрия.

Когато традиционните технологии за съхранение не се справят с количеството данни, които трябва да съхранявате, има стотици алтернативи. Този курс се опитва да насочи участниците какви са алтернативите за съхранение и анализ Big Data и какви са техните плюсове и минуси.

Този курс е съсредоточен най-вече върху дискусия и представяне на решения, въпреки че практическите упражнения са достъпни при поискване.

Участниците, които завършат това водено от инструктор обучение на живо в България, ще придобият практическо, реално разбиране за Big Data и свързаните с него технологии, методологии и инструменти.

Участниците ще имат възможност да приложат тези знания на практика чрез практически упражнения. Груповото взаимодействие и обратната връзка с инструктора са важен компонент на класа.

Курсът започва с въведение в елементарните концепции на Big Data, след което преминава към езиците за програмиране и методологиите, използвани за извършване на анализ на данни. И накрая, обсъждаме инструментите и инфраструктурата, които позволяват съхранение на големи данни, разпределена обработка и Scalaспособност.

Курсът е част от набора от умения за Data Scientist (Домейн: Данни и технологии).

Тази обучителна сесия, базирана в класна стая, ще изследва Big Data. Делегатите ще разполагат с компютърно базирани примери и казуси, които да изпълнят със съответните инструменти за големи данни

Публика

Ако се опитвате да разберете смисъла на данните, до които имате достъп, или искате да анализирате неструктурирани данни, налични в мрежата (като Twitter, Linked in и т.н.), този курс е за вас.

Той е насочен най-вече към вземащите решения и хората, които трябва да изберат кои данни си струва да се събират и кои да се анализират.

Не е насочен към хората, които конфигурират решението, но тези хора ще се възползват от общата картина.

Режим на доставка

По време на курса на делегатите ще бъдат представени работещи примери за предимно технологии с отворен код.

Кратки лекции ще бъдат последвани от презентации и прости упражнения от участниците

Използвано съдържание и софтуер

Целият използван софтуер се актуализира при всяко провеждане на курса, така че проверяваме възможно най-новите версии.

Той обхваща процеса от получаване, форматиране, обработка и анализ на данните, за да обясни как да автоматизирате процеса на вземане на решения с машинно обучение.

Големите данни са набори от данни, които са толкова обемни и сложни, че традиционният приложен софтуер за обработка на данни е неадекватен да се справи с тях. Предизвикателствата с големи данни включват улавяне на данни, съхранение на данни, анализ на данни, търсене, споделяне, трансфер, визуализация, заявки, актуализиране и поверителност на информацията.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към технически лица, които искат да се научат как да прилагат стратегия за машинно обучение, като същевременно максимизират използването на големи данни.

До края на това обучение участниците ще:

• Разберете еволюцията и тенденциите за машинно обучение.
• Научете как машинното обучение се използва в различни индустрии.
• Запознайте се с наличните инструменти, умения и услуги за внедряване на машинно обучение в организация.
• Разберете как машинното обучение може да се използва за подобряване на извличането и анализа на данни.
• Научете какво е среден бекенд за данни и как се използва от бизнеса.
• Разберете ролята, която големите данни и интелигентните приложения играят в различните индустрии.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към софтуерни инженери, които желаят да използват Sqoop и Flume за големи данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Поглъщайте големи данни със Sqoop и Flume.
• Поглъщане на данни от множество източници на данни.
• Преместване на данни от релационни бази данни към HDFS и Hive.
• Експортирайте данни от HDFS към релационна база данни.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към технически лица, които желаят да внедрят Talend Open Studio for Big Data, за да опростят процеса на четене и обработка на Big Data.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Talend Open Studio за големи данни.
• Свържете се със системи за големи данни като Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR и Apache.
• Разберете и настройте компонентите и конекторите за големи данни на Open Studio.
• Конфигурирайте параметри за автоматично генериране на MapReduce код.
• Използвайте интерфейса за плъзгане и пускане на Open Studio, за да изпълнявате задачи на Hadoop.
• Прототип на тръбопроводи за големи данни.
• Автоматизирайте проекти за интегриране на големи данни.

Публика:

Курсът е предназначен за ИТ специалисти, които търсят решение за съхранение и обработка на големи масиви от данни в разпределена системна среда

Goал:

Задълбочени познания по Hadoop администриране на клъстери.