Big Data edukacija

  1. Datum Na upit
  2. Vrijeme 09:00 – 17:00
  3. Cijena Na upit
  4. Pošaljite upit

PI Big Data edukacija temelji se na savršenoj kombinaciji teorije i prakse s trajanjem od 2 dana. Tijekom ovog treninga sudionici će se upoznati s konceptima, najboljim praksama koje se mogu kombinirati sa stvarnim studijama slučaja i praktičnim primjerima s puno vježbi i prijenosom znanja.

OPIS EDUKACIJE

Big Data edukacija temelji se na savršenoj kombinaciji teorije i prakse s trajanjem od 2 dana.

Tijekom ovog treninga sudionici će se upoznati s konceptima, najboljim praksama koje se mogu kombinirati sa stvarnim studijama slučaja i praktičnim primjerima s puno vježbi i prijenosom znanja.

Ovu edukaciju pružaju vodeći stručnjaci iz prakse. Svi naši treninzi temelje se na našem opsežnom praktičnom znanju i stručnosti unutar različitih industrija i poslovnih segmenata s puno praktičnih primjera i vježbi.

Cilj edukacije

Cilj edukacije je naučiti polaznika osnovnim Big Data terminima, arhitekturi i dizajnu Big Data sustava, analitici na Big Data sustavima i primjeni algoritama strojnog učenja.

KOME JE NAMIJENJENA EDUKACIJA

Naša Big Data edukacija namijenjena je svima koji žele naučiti i testirati Big Data koncepte i tehnologije  i stjecati dublje praktično znanje. Budući da trening uključuje praktične vježbe i želimo zadržati visoku razinu prijenosa znanja, broj sudionika je ograničen na 10.

Sadržaj edukacije

Dan 1. Big Data koncepti i dizajn

  • Uvod u Big Data
  • Pregled Hadoop-a i njegovog ekosustava
  • Komponente za izradu Big Data platforme (HDFS, YARN, Hive, Impala)
  • Relacijska analiza podataka u Big Data platformama
  • Modeliranje strukturiranih tablica u Impala-i i Hive-u
  • Usporedba Hadoop distribucija (Cloudera, HortonWorks, MapR)
  • Alati za praćenje i upravljanje
  • Data Lake koncept
  • Pohrana i analiza podataka u Big Data okruženju – YARN, HDFS i Hive
  • Bitne komponente za Big Data platform (HBase, Flume, Solr)
  • Pohrana i analiza podataka u Big Data okruženju (NoSQL)
  • Konfiguracija Hadoop klastera
  • Definiranje Big Data strategije

Dan 2. Real time stream u Hadoopu

  • Ingestion u Hadoop
  • Razlike između batch i real time obrade podataka
  • Stream u Apache Sparku
  • Apache Kafka
  • Spark stream s Kafka-om i Hadoopom
  • Solr – platforma za distribuiranje pretraživanje
  • Korištenje Flume-a i Solr-a

Zatražite više informacija