大数据培训课程 | Big Data培训课程

大数据培训课程

由讲师进行实时指导的大数据本地培训课程将首先介绍大数据的元素概念,然后介绍用于执行数据分析的编程语言和方法。在课程的演示练习环节,我们会讨论、比较并使用用于实现大数据存储、分布式处理、可伸缩性的工具和基础架构。

大数据培训形式包括“现场实时培训”和“远程实时培训”。现场实时培训可在客户位于中国的所在场所或NobleProg位于中国的企业培训中心进行,远程实时培训可通过交互式远程桌面进行。

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大数据课程大纲

课程名称
课程时长
课程概览
课程名称
课程时长
课程概览
14小时
课程概览
Go :

学习在独立性水平上使用SPSS

收件人:

分析师,研究人员,科学家,学生和所有想要获得使用SPSS包并学习流行数据挖掘技术的人。
35小时
课程概览
技术的进步和不断增加的信息量正在改变包括政府在内的许多行业的业务开展方式。 Go vernment数据的生成和数字归档率都在上升,由于移动设备和应用,智能传感器和设备,云计算解决方案,以及面向市民的门户的快速增长。随着数字信息的扩展和变得越来越复杂,信息管理,处理,存储,安全性和处置也变得更加复杂。新的捕获,搜索,发现和分析工具正在帮助组织从非结构化数据中获取洞察力。政府市场处于临界点,意识到信息是一种战略资产,政府需要保护,利用和分析结构化和非结构化信息,以更好地服务和满足任务要求。随着政府领导人努力发展数据驱动的组织以成功完成任务,他们正在为关联事件,人员,流程和信息之间的依赖关系奠定基础。

高价值政府解决方案将通过最具颠覆性技术的混搭创建:

- 移动设备和应用程序
- 云服务
- 社交商务技术和网络
- Big Data和分析

IDC预测,到2020年,IT行业将达到5万亿美元,比现在大约1.7万亿美元,并且该行业80%的增长将受到这些第三平台技术的推动。从长远来看,这些技术将成为处理增加的数字信息复杂性的关键工具。 Big Data是智能行业解决方案之一,通过分析大量数据相关和无关,结构化和非结构化的数据,采取行动,政府可以做出更好的决策。

但要完成这些壮举远不只是简单地积累大量数据。“理解这些Big Data需要能够从大量不同信息流中分析和提取有用知识的尖端工具和技术,”Tom Kalil和Fen白宫科技政策办公室的赵在OSTP博客上写了一篇文章。

在2012年建立国家Big Data研究与发展计划时,白宫向帮助机构寻找这些技术迈出了一步。该计划包括超过2亿美元,以充分利用Big Data爆炸和分析它所需的工具。 。

Big Data带来的挑战几乎与它的承诺令人鼓舞一样令人生畏。有效存储数据是这些挑战之一。与往常一样,预算紧张,因此代理机构必须最大限度地降低每兆字节的存储价格,并使数据易于访问,以便用户可以在需要时及其需要时获取。备份大量数据可以应对挑战。

有效分析数据是另一项重大挑战。许多机构使用商业工具,使他们能够筛选大量数据,发现可以帮助他们更有效运作的趋势。 (MeriTalk最近的一项研究发现,联邦IT主管认为Big Data可以帮助代理商节省超过5000亿美元,同时也实现了任务目标。)

定制开发的Big Data工具还允许代理商满足分析其数据的需求。例如,橡树岭国家实验室的计算数据分析小组已将其食人鱼数据分析系统提供给其他机构。该系统帮助医学研究人员找到了一个链接,可以在医生攻击之前提醒医生注意主动脉瘤。它还用于更平凡的任务,例如筛选简历以将求职者与招聘经理联系起来。
35小时
课程概览
概观

Communication服务提供商(CSP)面临着降低成本和最大化每用户平均收入(ARPU)的压力,同时确保出色的客户体验,但数据量不断增长。全球移动数据流量将以2016年的78%的复合年增长率(CAGR)增长,达到每月10.8艾字节。

同时,CSP正在生成大量数据,包括呼叫详细记录(CDR),网络数据和客户数据。充分利用这些数据的公司可以获得竞争优势。根据经济学人智库(Economist Intelligence Unit)最近的一项调查,使用数据导向决策的公司可以将生产率提高5-6%。然而,53%的公司仅利用其有价值数据的一半,而四分之一的受访者表示大量有用数据尚未开发。数据量非常大,无法进行手动分析,大多数传统软件系统无法跟上,导致丢弃或忽略有价值的数据。

借助Big Data &Analytics的高速,可扩展的大数据软件,CSP可以挖掘所有数据,以便在更短的时间内做出更好的决策。不同的Big Data产品和技术提供了一个端到端的软件平台,用于收集,准备,分析和呈现大数据的洞察力。应用领域包括网络性能监控,欺诈检测,客户流失检测和信用风险分析。 Big Data和分析产品可以扩展到处理数TB的数据,但是这些工具的实现需要新的基于云的数据库系统,如Hadoop或大规模并行计算处理器(KPU等)

本期针对Telco的Big Data BI课程涵盖了CSP为提高生产力和开辟新业务收入流而投资的所有新兴领域。该课程将提供完整的360度全方位视图,以便在Telco中查看Big Data BI,以便决策者和管理人员可以非常全面地了解Telco中Big Data BI的可能性,从而提高生产率和收益。

课程目标

该课程的主要目标是在电信Business ( Marketing /销售,网络运营,财务运营和客户关系Management )的4个领域引入新的Big Data商业智能技术。学生将被介绍如下:

- 引入到Big Data -什么是4Vs(音量,速度,种类和准确性)在Big Data -产生-从电信透视提取和管理
- Big Data分析与旧数据分析的区别
- Big Data的内部理由-Telco观点
- Hadoop生态系统简介 - 熟悉所有Hadoop工具,如Hive ,Pig,SPARC,以及它们如何用于解决Big Data问题
- 如何提取Big Data来分析分析工具 - Business Analysis如何通过集成的Hadoop仪表板方法减少收集和分析数据的痛点
- 针对Telco的Insight分析,可视化分析和预测分析的基本介绍
- 客户流失分析和Big Data Big Data分析可以减少客户流失和客户对电信案例研究的不满
- 网络元数据和IPDR的网络故障和服务故障分析
- 销售和运营数据的财务分析 - 欺诈,浪费和ROI估算
- 客户获取问题 - 目标营销,客户细分和销售数据的交叉销售
- 所有Big Data分析产品的介绍和摘要以及它们适用于Telco分析空间的位置
- 结论 - 如何采用分步方法在您的组织中引入Big Data Business Intelligence

目标观众

- Telco CIO办公室的网络运营,财务经理,CRM经理和顶级IT经理。
- 电信Business分析师
- CFO办公室经理/分析师
- 运营经理
- 质量保证经理
21小时
课程概览
本课程专门面向寻求在分布式系统环境中存储和处理大型数据集的解决方案的IT专家

课程目标:

获取有关Hadoop集群管理的知识
35小时
课程概览
听众:

本课程面向寻求在分布式系统环境中存储和处理大型数据集的解决方案的IT专家

Go :

深入了解Hadoop集群管理。
21小时
课程概览
课程可以提供任何工具,包括免费的开源数据挖掘软件和应用程序
21小时
课程概览
听众

如果您试图理解您可以访问或想要分析网络上可用的非结构化数据(如Twitter,链接等等),那么本课程适合您。

它主要针对需要选择哪些数据值得收集以及值得分析的决策者和人员。

它不是针对人们配置解决方案,但这些人将从大局中受益。

交货方式

在课程期间,代表们将获得大多数开源技术的工作示例。

讲座后将进行简短的讲座,参加者将进行简单的练习

使用的内容和软件

每次运行课程时都会更新所有使用的软件,因此我们会检查最新版本。

它涵盖了从获取,格式化,处理和分析数据的过程,以解释如何使用机器学习自动化决策制定过程。
14小时
课程概览
R是一种用于统计计算,数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的经理和数据分析师使用。 R有各种各样的数据挖掘包。
35小时
课程概览
第1天 - 提供重要的Big Data主题领域的高级概述。该模块分为一系列部分,每个部分都附有实践练习。

第2天 - 探讨一系列与Big Data环境相关的分析实践和工具的主题。它没有涉及实现或编程细节,而是将概念保持在概念层面,重点放在使参与者能够全面了解Big Data解决方案提供的常见分析功能和特性的主题上。

第3天 - 概述与Big Data解决方案平台架构相关的基本和必要主题领域。它涵盖了开发Big Data解决方案平台所需的Big Data机制以及用于组装数据处理平台的架构选项。还提供了常见方案,以便基本了解Big Data解决方案平台的使用方式。

第4天 - 通过探索与Big Data解决方案平台架构相关的高级主题,在第3天构建。特别是,介绍和讨论了构成Big Data解决方案平台的不同架构层,包括数据源,数据入口,数据存储,数据处理和安全性。

第5天 - 涵盖了一系列练习和问题,旨在测试代表们应用第3天和第4天所涵盖主题知识的能力。
21小时
课程概览
Big Data是指用于存储和处理大型数据集的解决方案。最初由Go ogle开发,这些Big Data解决方案已经发展并激发了其他类似的项目,其中许多项目都是开源的。 R是金融行业中流行的编程语言。
28小时
课程概览
Audience:

This course is intended to demystify big data/hadoop technology and to show it is not difficult to understand.
14小时
课程概览
本课程的目的是让参与者掌握如何使用Oracle数据库中的SQL语言进行中级数据提取。
28小时
课程概览
目的: 代表们能够分析大数据集,提取模式,选择影响结果的正确变量,以便预测新模型的预测结果。
28小时
课程概览
R是一种用于统计计算,数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的经理和数据分析师使用。 R还发现没有计算机编程技能的统计学家,工程师和科学家的追随者都很容易使用。它的受欢迎程度是由于越来越多地使用数据挖掘来实现各种目标,例如设定广告价格,更快地找到新药或微调财务模型。 R有各种各样的数据挖掘包。
14小时
课程概览
当传统存储技术无法处理您需要存储的数据量时,就会有大量的替代方案。本课程试图引导参与者存储和分析Big Data替代方案以及他们的优缺点。

本课程主要侧重于解决方案的讨论和介绍,但可根据需要提供动手练习。
21小时
课程概览
目的:

本课程将介绍Apache Spark 。学生将学习Spark如何适应Big Data生态系统,以及如何使用Spark进行数据分析。该课程涵盖Spark shell,用于交互式数据分析,Spark内部,Spark API,Spark SQL ,Spark流,机器学习和graphX。

听众:

开发人员/数据分析师
28小时
课程概览
Apache Hadoop是用于处理服务器群集上的Big Data的最流行的框架。本课程将向开发人员介绍各种组件(HDFS,MapReduce,Pig, Hive和HBase)的Hadoop生态系统。
21小时
课程概览
Apache Hadoop是用于处理服务器群集上的Big Data的最流行的框架之一。本课程深入研究HDFS,高级Pig, Hive和HBase中的数据管理。这些高级编程技术将有益于经验丰富的Hadoop开发人员。

观众 :开发者

持续时间:三天

格式:讲座(50%)和动手实验室(50%)。
21小时
课程概览
本课程介绍HBase - 一个基于Hadoop的无SQL存储。本课程面向将使用HBase开发应用程序的开发人员以及将管理HBase集群的管理员。

我们将通过HBase的HBase架构和数据建模以及应用程序开发向开发人员展示。它还将讨论将MapReduce与HBase一起使用,以及与性能优化相关的一些管理主题。该课程非常实用,包含大量实验练习。

持续时间 :3天

受众 :开发人员和管理员
21小时
课程概览
Apache Hadoop是用于处理服务器群集上的Big Data的最流行的框架。在这三天(可选择四天)课程中,与会者将了解Hadoop及其生态系统的业务优势和用例,如何规划群集部署和增长,如何安装,维护,监控,排除故障和优化Hadoop 。他们还将练习集群批量数据加载,熟悉各种Hadoop发行版,并练习安装和管理Hadoop生态系统工具。本课程结束时讨论了使用Kerberos保护集群。

“......材料准备得很充分,并且要彻底覆盖。该实验室非常有帮助,组织良好“
- Andrew Nguyen,微软在线Advertising首席集成DW工程师

听众

Hadoop管理员

格式

讲座和动手实验,大约平衡60%的讲座,40%的实验室。
21小时
课程概览
Apache Hadoop是处理大数据最流行的框架。 Hadoop提供丰富而深入的分析功能,并且正在进入传统BI分析世界。本课程将向分析师介绍Hadoop生态系统的核心组件及其分析听众业务分析师持续时间三天格式讲座和实验室之手。
14小时
课程概览
该课程是数据科学家技能集(领域:数据和技术)的一部分。
14小时
课程概览
R是用于统计计算,数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的管理人员和数据分析人员所使用。 R有各种各样的数据挖掘软件包。
7小时
课程概览
本课程介绍如何从Hive提取数据的人员使用Hive SQL语言(AKA: Hive HQL, Hive SQL , Hive QL)
21小时
课程概览
Cloudera Impala是Apache Hadoop集群的开源大规模并行处理(MPP) SQL查询引擎。

Impala使用户能够向存储在Hadoop分布式文件系统和Apache Hbase中的数据发出低延迟SQL查询,而无需数据移动或转换。

听众

本课程面向分析师和数据科学家,通过Business Intelligence或SQL工具对存储在Hadoop数据进行分析。

在此课程结束后,代表们将能够

- 使用Impala从Hadoop集群中提取有意义的信息。
- 编写特定程序以便在Impala SQL Dialect中实现Business Intelligence 。
- 对Impala故障排除。
35小时
课程概览
MLlib是Spark的机器学习(ML)库。其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。它由常见的学习算法和实用程序组成,包括分类,回归,聚类,协同过滤,降维,以及低级优化原语和更高级别的管道API。

它分为两个包:

-

spark.mllib包含在RDD之上构建的原始API。

-

spark.ml提供了构建在DataFrame之上的更高级API,用于构建ML管道。

听众

本课程面向希望利用Apache Spark内置机器库的工程师和开发人员
28小时
课程概览
本课程面向从事数据挖掘和知识发现工作的工程师和决策者。

您将学习如何创建有效的图表以及以一种吸引决策者并帮助他们理解隐藏信息的方式呈现和表示您的数据的方法。
21小时
课程概览
Hadoop是最受欢迎的Big Data处理框架。
35小时
课程概览
大数据是如此庞大和复杂的数据集,传统的数据处理应用软件不足以处理它们。大数据挑战包括捕获数据,数据存储,数据分析,搜索,共享,传输,可视化,查询,更新和信息隐私。
14小时
课程概览
ZooKeeper是一种集中式服务,用于维护配置信息,命名,提供分布式同步和提供组服务。

近期大数据培训课程

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