Los cursos de capacitación locales, dirigidos por instructores en vivo, demuestran a través de la discusión interactiva y práctica los fundamentos y temas avanzados del procesamiento de secuencias.
El entrenamiento de procesamiento de secuencias está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Ecuador o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Ecuador. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
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Testimonios
Disfruté del buen equilibrio entre la teoría y los laboratorios prácticos.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Curso: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
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En general me beneficié de la mayor comprensión de Ignite ..
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Curso: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
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Me gustaron sobre todo las buenas conferencias.
N. V. Nederlandse Spoorwegen
Curso: Apache Ignite: Improve Speed, Scale and Availability with In-Memory Computing
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Recordando/revisando los puntos clave de los temas discutidos.
Paolo Angelo Gaton - SMS Global Technologies Inc.
Curso: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
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Temas de entrenamiento y participación del entrenador
Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Curso: Apache NiFi for Administrators
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Comunicación con personas que asisten a la formación.
Andrzej Szewczuk - Izba Administracji Skarbowej w Lublinie
Curso: Apache NiFi for Administrators
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-
Roxane Santiago - SMS Global Technologies Inc.
Curso: Building Stream Processing Applications with Kafka Streams
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utilidad de los ejercicios
Algomine sp.z.o.o sp.k.
Curso: Apache NiFi for Administrators
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Realmente disfruté el entrenamiento. Anton tiene mucho conocimiento y expuso la teoría necesaria de una manera muy accesible. Es genial que el entrenamiento haya sido una gran cantidad de ejercicios interesantes, por lo que hemos estado en contacto con la tecnología que conocemos desde el principio.
Szymon Dybczak - Algomine sp.z.o.o sp.k.
Curso: Apache NiFi for Administrators
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Los ejercicios de laboratorio. Aplicando la teoría desde el primer día en los días siguientes.
Dell
Curso: A Practical Introduction to Stream Processing
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Realmente me gustaron los ejercicios de trabajo con clúster para ver el rendimiento de los nodos en el clúster y la funcionalidad extendida.
CACI Ltd
Curso: Apache NiFi for Developers
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Ajay era un consultor muy experimentado y pudo responder a todas nuestras preguntas e incluso hizo sugerencias sobre las mejores prácticas para el proyecto en el que estamos comprometidos actualmente.
CACI Ltd
Curso: Apache NiFi for Administrators
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Algunos de nuestros clientes
Procesamiento de flujo Subcategorías
Programas de los cursos Procesamiento de flujo
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
14 horas
Apache Samza es un marco computacional asíncrono de código abierto casi en tiempo real para el procesamiento de flujo. Utiliza Apache Kafka para mensajería y Apache Hadoop YARN para tolerancia a fallas, aislamiento de procesador, seguridad y administración de recursos. Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta los principios detrás de los sistemas de mensajería y el procesamiento de flujo distribuido, mientras guía a los participantes a través de la creación de un proyecto de muestra basado en Samza y la ejecución del trabajo. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Use Samza para simplificar el código necesario para producir y consumir mensajes.
- Desacoplar el manejo de mensajes desde una aplicación.
- Use Samza para implementar el cálculo asincrónico casi en tiempo real.
- Utilice el procesamiento continuo para proporcionar un mayor nivel de abstracción sobre los sistemas de mensajería.
- Desarrolladores
- Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.
14 horas
Tigon es un framework de procesamiento de flujo abierto, en tiempo real, de baja latencia, de alto rendimiento, YARN nativo, que se encuentra en la parte superior de HDFS y HBase para la persistencia Las aplicaciones de Tigon abordan casos de uso como la detección y análisis de intrusiones en la red, análisis de mercados de medios sociales, análisis de ubicación y recomendaciones en tiempo real para los usuarios Esta capacitación presencial, instrumentada, presenta el enfoque de Tigon para combinar el procesamiento en tiempo real y por lotes a medida que guía a los participantes a través de la creación de una aplicación de muestra Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Cree aplicaciones potentes de procesamiento de flujo para manejar grandes volúmenes de datos Fuentes de flujo de procesos como Twitter y registros de servidor web Utilice Tigon para unir, filtrar y agregar secuencias rápidamente Audiencia Desarrolladores Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
7 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los conceptos centrales detrás de MapR Stream Architecture a medida que desarrollan una aplicación de transmisión en tiempo real. Al final de esta capacitación, los participantes podrán construir aplicaciones de productores y consumidores para el procesamiento de datos de flujo en tiempo real. Audiencia
- Desarrolladores
- Administradores
- Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
7 horas
Kafka Streams es una biblioteca del lado del cliente para crear aplicaciones y microservicios cuyos datos se pasan desde y hacia un sistema de mensajería Kafka. Tradicionalmente, Apache Kafka ha confiado en Apache Spark o Apache Storm para procesar datos entre productores y consumidores de mensajes. Al llamar a la API de Kafka Streams desde una aplicación, los datos se pueden procesar directamente dentro de Kafka, evitando la necesidad de enviar los datos a un clúster separado para su procesamiento. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo integrar Kafka Streams en un conjunto de aplicaciones Java de muestra que pasan datos hacia y desde Apache Kafka para el procesamiento de la transmisión. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender las características y ventajas de Kafka Streams sobre otros marcos de procesamiento de stream
- Procesar datos de flujo directamente dentro de un clúster de Kafka
- Escriba una aplicación o microservicio Java o Scala que se integre con Kafka y Kafka Streams
- Escriba código conciso que transforme los temas de Kafka de entrada en temas de Kafka de salida
- Compilar, empaquetar e implementar la aplicación.
- Desarrolladores
- Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizar
21 horas
Stream Processing refiere al procesamiento en tiempo real de "datos en movimiento", es decir, realizar cálculos sobre los datos a medida que se reciben. Dichos datos se leen como flujos continuos de fuentes de datos como eventos de sensores, actividad del usuario del sitio web, operaciones financieras, deslizamientos de tarjetas de crédito, flujos de clics, etc. Stream Processing marcos de Stream Processing pueden leer grandes volúmenes de datos entrantes y proporcionar información valiosa casi instantáneamente. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota), los participantes aprenderán cómo configurar e integrar diferentes marcos de Stream Processing con los sistemas de almacenamiento de big data existentes y las aplicaciones de software y microservicios relacionados. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instale y configure diferentes marcos de Stream Processing transmisión, como Spark Streaming y Kafka Streaming.
- Comprender y seleccionar el marco más adecuado para el trabajo.
- Procese los datos de forma continua, concurrente y de manera registro por registro.
- Integre soluciones de Stream Processing con bases de datos existentes, almacenes de datos, lagos de datos, etc.
- Integre la biblioteca de procesamiento de flujo más adecuada con aplicaciones empresariales y microservicios.
- Desarrolladores
- Arquitectos de software
- Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
14 horas
este entrenamiento en vivo (in situ o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a ingenieros que deseen utilizar Confluent (una distribución de Kafka) para construir y administrar una plataforma de procesamiento de datos en tiempo real para sus aplicaciones.
al final de esta formación, los participantes podrán:
- instalar y configurar la plataforma Confluent.
- use herramientas y servicios de administración de Confluent & #39; s para ejecutar Kafka más fácilmente.
- Store y procese los datos de la secuencia entrante.
- optimice y administre clústeres de Kafka. flujos de datos
- Secure.
-
Conferencia y discusión
- Interactive.
- muchos ejercicios y prácticas. implementación práctica de
- en un entorno de laboratorio en vivo.
- este curso se basa en la versión de código abierto de Confluent: fuente abierta Confluent.
- para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
7 horas
Apache Kafka es una plataforma de procesamiento de flujo de código abierto que proporciona una plataforma rápida, fiable y de baja latencia para el manejo de análisis de datos en tiempo real. Apache Kafka se puede integrar con los idiomas de programación disponibles como Python.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a ingenieros de datos, científicos de datos y programadores que desean utilizar Apache Kafka características en streaming de datos con Python.
Al final de este entrenamiento, los participantes podrán utilizar Apache Kafka para monitorear y gestionar las condiciones en flujos de datos continuos utilizando Python programación.
Formato del curso
-
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
28 horas
This instructor-led, live training in Ecuador introduces the principles and approaches behind distributed stream and batch data processing, and walks participants through the creation of a real-time, data streaming application in Apache Flink.
21 horas
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) es una plataforma de procesamiento de eventos y logística de datos integrada en tiempo real que permite mover, rastrear y automatizar datos entre sistemas. Está escrito usando programación basada en flujo y proporciona una interfaz de usuario basada en web para administrar flujos de datos en tiempo real. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota), los participantes aprenderán cómo implementar y administrar Apache NiFi en un entorno de laboratorio en vivo. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Apachi NiFi.
- Obtenga, transforme y gestione datos de fuentes de datos distribuidas y dispares, incluidas bases de datos y grandes lagos de datos.
- Automatizar flujos de datos.
- Habilite el análisis de transmisión.
- Aplicar varios enfoques para la ingestión de datos.
- Transforme Big Data y en conocimientos empresariales.
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
7 horas
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) es una plataforma de procesamiento de eventos y logística de datos integrada en tiempo real que permite mover, rastrear y automatizar datos entre sistemas. Está escrito usando programación basada en flujo y proporciona una interfaz de usuario basada en web para administrar flujos de datos en tiempo real. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los fundamentos de la programación basada en el flujo a medida que desarrollan una serie de extensiones de demostración, componentes y procesadores que usan Apache NiFi . Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura de NiFi y los conceptos de flujo de datos.
- Desarrolle extensiones con NiFi y API de terceros.
- Desarrollar a medida su propio procesador Apache Nifi.
- Ingesta y procesa datos en tiempo real desde formatos de archivos y fuentes de datos dispares y poco comunes.
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
28 horas
Apache Storm es un motor de computación distribuido en tiempo real que se utiliza para habilitar la inteligencia empresarial en tiempo real Lo hace al permitir que las aplicaciones procesen de forma confiable flujos de datos ilimitados (también conocido como procesamiento de flujo) "Storm es para procesar en tiempo real lo que Hadoop es para el procesamiento por lotes" En este entrenamiento en vivo con instructor, los participantes aprenderán cómo instalar y configurar Apache Storm, luego desarrollarán e implementarán una aplicación Apache Storm para procesar big data en tiempo real Algunos de los temas incluidos en esta capacitación incluyen: Apache Storm en el contexto de Hadoop Trabajando con datos ilimitados Cálculo continuo Análisis en tiempo real Procesamiento distribuido de RPC y ETL ¡Solicite este curso ahora! Audiencia Desarrolladores de software y ETL Profesionales de mainframe Científicos de datos Analistas de Big Data Profesionales de Hadoop Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .
21 horas
Apache Apex es una plataforma nativa de YARN que unifica la transmisión y el procesamiento por lotes. Procesa grandes datos en movimiento de forma escalable, eficiente, tolerante a fallas, con estado, seguro, distribuido y fácilmente operable. Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta la arquitectura de procesamiento de flujo unificado de Apache Apex y guía a los participantes a través de la creación de una aplicación distribuida usando Apex en Hadoop . Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender conceptos de canalización de procesamiento de datos como conectores para fuentes y sumideros, transformaciones de datos comunes, etc.
- Cree, escale y optimice una aplicación Apex
- Procese flujos de datos en tiempo real de manera confiable y con una latencia mínima
- Use Apex Core y la biblioteca Apex Malhar para permitir el desarrollo rápido de aplicaciones
- Use la API de Apex para escribir y reutilizar el código Java existente
- Integre Apex en otras aplicaciones como motor de procesamiento
- Ajustar, probar y escalar aplicaciones Apex
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
14 horas
Apache Beam es un modelo de programación unificada de fuente abierta para definir y ejecutar tuberías de procesamiento de datos en paralelo Su poder radica en su capacidad para ejecutar canalizaciones por lotes y streaming, y la ejecución se lleva a cabo por uno de los backends de procesamiento distribuido admitidos por Beam: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark y Google Cloud Dataflow Apache Beam es útil para tareas ETL (Extraer, Transformar y Cargar), como mover datos entre diferentes medios de almacenamiento y fuentes de datos, transformar datos en un formato más deseable y cargar datos en un nuevo sistema En este entrenamiento en vivo instrumentado (in situ o remoto), los participantes aprenderán a implementar los SDK de Apache Beam en una aplicación Java o Python que define un canal de procesamiento de datos para descomponer un gran conjunto de datos en trozos más pequeños para un procesamiento paralelo independiente Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Instalar y configurar Apache Beam Use un único modelo de programación para llevar a cabo el procesamiento por lotes y de flujo desde su aplicación Java o Python Ejecutar tuberías en múltiples entornos Audiencia Desarrolladores Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual Nota Este curso estará disponible Scala en el futuro Por favor contáctenos para hacer arreglos .
14 horas
Apache Ignite es una plataforma informática en memoria que se encuentra entre la aplicación y la capa de datos para mejorar la velocidad, la escala y la disponibilidad. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los principios detrás del almacenamiento persistente y puro en memoria a medida que avanzan en la creación de un proyecto de muestra de computación en memoria. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Use Ignite para la persistencia en memoria y en disco, así como una base de datos puramente distribuida en memoria.
- Logre la persistencia sin sincronizar los datos con una base de datos relacional.
- Use Ignite para llevar a cabo SQL y uniones distribuidas.
- Mejore el rendimiento al acercar los datos a la CPU, utilizando RAM como almacenamiento.
- Distribuya conjuntos de datos en un clúster para lograr escalabilidad horizontal.
- Integre Ignite con RDBMS, sin SQL , Hadoop y procesadores de aprendizaje automático.
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
7 horas
This instructor-led, live training in Ecuador (online or onsite) is aimed at developers who wish to implement Apache Kafka stream processing without writing code.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure Confluent KSQL.
- Set up a stream processing pipeline using only SQL commands (no Java or Python coding).
- Carry out data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization entirely in SQL.
- Design and deploy interactive, continuous queries for streaming ETL and real-time analytics.
7 horas
Apache Spark Streaming es un sistema de procesamiento de flujo de código abierto escalable que permite a los usuarios procesar datos en tiempo real de fuentes apoyadas. Spark Streaming permite el tratamiento de los flujos de datos con tolerancia de errores.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a ingenieros de datos, científicos de datos y programadores que desean utilizar Spark Streaming características en el procesamiento y análisis de datos en tiempo real.
Al final de este entrenamiento, los participantes podrán utilizar Spark Streaming para procesar los flujos de datos en vivo para su uso en bases de datos, sistemas de archivos y dashboards en vivo.
Formato del curso
-
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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Próximos Cursos Procesamiento de flujo
Tigon: Transmisión en Tiempo Real para el Mundo Real
2023-06-14 09:30
14 horas
Apache NiFi para desarrolladores
2023-06-28 09:30
7 horas
Creación de aplicaciones de procesamiento de flujo con Kafka Streams
2023-07-12 09:30
7 horas
Tigon: Transmisión en Tiempo Real para el Mundo Real
2023-07-26 09:30
14 horas
Samza para el Procesamiento de la Secuencia
2023-08-09 09:30
14 horas
Creación de aplicaciones de procesamiento de flujo con Kafka Streams
2023-08-23 09:30
7 horas
Apache NiFi para desarrolladores
2023-09-06 09:30
7 horas
Consultoría
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