Oбучения по Hadoop в София

Това обучение с инструктор на живо в София (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват и интегрират Spark, Hadoop и Python, за да обработват, анализират и трансформират големи и сложни набори от данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настроят необходимата среда за започване на обработка на големи данни със Spark, Hadoop и Python.
• Да разберат характеристиките, основните компоненти и архитектурата на Spark и Hadoop.
• Да се научат как да интегрират Spark, Hadoop и Python за обработка на големи данни.
• Да изследват инструментите в екосистемата на Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka и Flume).
• Да изградят системи за препоръки с колаборативно филтриране, подобни на Netflix, YouTube, Amazon, Spotify и Google.
• Да използват Apache Mahout за мащабиране на алгоритми за машинно обучение.

Apache NiFi е платформа с отворен код за интеграция на данни и обработка на събития, базирана на потоци. Тя позволява автоматизирано, в реално време маршрутизиране, трансформация и системно посредничество между разнородни системи, с уеб-базиран потребителски интерфейс и прецизен контрол.

Това обучение с инструктор на живо (на място или от разстояние) е насочено към администратори и инженери на средно ниво, които желаят да внедряват, управляват, защитават и оптимизират потоци от данни в NiFi в производствени среди.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да инсталират, конфигурират и поддържат клъстери на Apache NiFi.
• Да проектират и управляват потоци от данни от различни източници и приемници.
• Да внедряват автоматизация на потоци, маршрутизиране и логика за трансформация.
• Да оптимизират производителността, да наблюдават операциите и да отстраняват проблеми.

Формат на курса

• Интерактивна лекция с дискусия върху реална архитектура.
• Практически лабораторни упражнения: изграждане, внедряване и управление на потоци.
• Упражнения, базирани на сценарии, в среда с реална лабораторна установка.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.