Data Virtualization with Denodo Platform Počítačový Kurz

To meet compliance of the regulators, CSPs (Communication service providers) can tap into Big Data Analytics which not only help them to meet compliance but within the scope of same project they can increase customer satisfaction and thus reduce the churn. In fact since compliance is related to Quality of service tied to a contract, any initiative towards meeting the compliance, will improve the “competitive edge” of the CSPs. Therefore, it is important that Regulators should be able to advise/guide a set of Big Data analytic practice for CSPs that will be of mutual benefit between the regulators and CSPs.

The course consists of 8 modules (4 on day 1, and 4 on day 2)

Pokrok v technologiích a rostoucí množství informací mění způsob, jakým se podniká v mnoha průmyslových odvětvích, včetně státní správy. Gorychlost generování dat a digitální archivace roste díky rychlému růstu mobilních zařízení a aplikací, chytrých senzorů a zařízení, řešení cloud computingu a portálů pro občany. S tím, jak se digitální informace rozšiřují a stávají se složitějšími, je také složitější správa informací, jejich zpracování, ukládání, zabezpečení a dispozice. Nové nástroje pro zachycování, vyhledávání, zjišťování a analýzu pomáhají organizacím získat přehled z jejich nestrukturovaných dat. Vládní trh se nachází v bodě zlomu a uvědomuje si, že informace jsou strategickým aktivem a vláda potřebuje chránit, využívat a analyzovat strukturované i nestrukturované informace, aby lépe sloužily a plnily požadavky mise. Jak se vládní lídři snaží vyvíjet organizace založené na datech, aby úspěšně splnily poslání, pokládají základy pro korelaci závislostí mezi událostmi, lidmi, procesy a informacemi.

Vysoce hodnotná vládní řešení budou vytvořena ze směsi těch nejpřevratnějších technologií:

Mobilní zařízení a aplikace Cloudové služby Technologie sociálního podnikání a sítě Big Data a analytika

IDC předpovídá, že do roku 2020 dosáhne IT průmysl 5 bilionů dolarů, což je přibližně o 1,7 bilionu dolarů více než dnes, a že 80 % růstu tohoto odvětví bude taženo těmito technologiemi 3. platformy. Z dlouhodobého hlediska budou tyto technologie klíčovými nástroji pro řešení složitosti rostoucích digitálních informací. Big Data je jedním z inteligentních průmyslových řešení a umožňuje vládě činit lepší rozhodnutí tím, že přijme opatření na základě vzorců odhalených analýzou velkého objemu dat – souvisejících i nesouvisejících, strukturovaných i nestrukturovaných.

Dosažení těchto výkonů však vyžaduje mnohem více než pouhé shromažďování obrovského množství dat. „Vytvoření smyslu těchto objemů vyžaduje špičkové nástroje a technologie, které dokážou analyzovat a extrahovat užitečné znalosti z rozsáhlých a různorodých toků informací,“ Tom Kalil a Fen Zhao z Úřadu pro vědeckou a technologickou politiku Bílého domu napsal v příspěvku na blogu OSTP.

Bílý dům učinil krok směrem k tomu, aby pomohl agenturám najít tyto technologie, když v roce 2012 založil National Big Data Research and Development Initiative. Tato iniciativa zahrnovala více než 200 milionů dolarů, aby bylo možné co nejlépe využít exploze Big Data a nástroje potřebné k analyzovat to.

Výzvy, které Big Data představuje, jsou téměř stejně skličující, jako povzbuzující je jeho slib. Jednou z těchto výzev je efektivní ukládání dat. Jako vždy jsou rozpočty napjaté, takže agentury musí minimalizovat cenu úložiště za jeden megabajt a udržovat data v rámci snadného přístupu, aby je uživatelé mohli získat, kdy je chtějí a jak je potřebují. Zálohování velkého množství dat zvyšuje náročnost.

Efektivní analýza dat je další velkou výzvou. Mnoho agentur používá komerční nástroje, které jim umožňují probírat se horami dat a odhalovat trendy, které jim mohou pomoci fungovat efektivněji. (Nedávná studie společnosti MeriTalk zjistila, že federální IT manažeři si myslí, že Big Data by mohlo agenturám pomoci ušetřit více než 500 miliard dolarů a zároveň splnit cíle mise.).

Vlastní nástroje Big Data také umožňují agenturám řešit potřebu analyzovat jejich data. Například skupina Computational Data Analytics Group z Oak Ridge National Laboratory zpřístupnila svůj systém pro analýzu dat Piranha dalším agenturám. Systém pomohl lékařským výzkumníkům najít odkaz, který může lékaře upozornit na aneuryzmata aorty dříve, než zaútočí. Používá se také pro všednější úkoly, jako je prohledávání životopisů ke spojení uchazečů o zaměstnání s náborovými manažery.

Den 1 – poskytuje přehled základních Big Data tematických oblastí na vysoké úrovni. Modul je rozdělen do řady sekcí, z nichž každá je doprovázena praktickým cvičením.

Den 2 – zkoumá řadu témat, která se týkají analytických postupů a nástrojů pro Big Data prostředí. Nezabývá se podrobnostmi implementace nebo programování, ale místo toho udržuje pokrytí na koncepční úrovni a zaměřuje se na témata, která účastníkům umožňují rozvinout komplexní porozumění společným analytickým funkcím a funkcím nabízeným řešeními Big Data.

Den 3 – poskytuje přehled základních a zásadních tematických oblastí souvisejících s architekturou platformy řešení Big Data. Zahrnuje Big Data mechanismy potřebné pro vývoj platformy řešení Big Data a architektonické možnosti pro sestavení platformy pro zpracování dat. Jsou také uvedeny běžné scénáře, které poskytují základní pochopení toho, jak se platforma řešení Big Data obecně používá.

Den 4 – navazuje na den 3 zkoumáním pokročilých témat souvisejících s architekturou platformy řešení Big Data. Zejména jsou představeny a diskutovány různé architektonické vrstvy, které tvoří platformu řešení Big Data, včetně zdrojů dat, vstupu dat, ukládání dat, zpracování dat a zabezpečení.

Den 5 – zahrnuje řadu cvičení a problémů navržených tak, aby otestovaly schopnost delegátů aplikovat znalosti z probraných témat 3. a 4. den.

Pokrok v technologiích a zvyšující se množství informací mění způsob, jakým je vymáhání práva prováděno. Výzvy, které Big Data představuje, jsou téměř stejně skličující jako slib Big Data. Jednou z těchto výzev je efektivní ukládání dat; efektivně to analyzovat je něco jiného.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jakým způsobem přistupovat k technologiím, hodnotit jejich dopad na stávající procesy a politiky a implementovat tyto technologie za účelem identifikace trestné činnosti a předcházení trestné činnosti. Budou prozkoumány případové studie organizací činných v trestním řízení z celého světa, abychom získali přehled o jejich přístupech, výzvách a výsledcích.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Zkombinujte Big Data technologii s tradičními procesy shromažďování dat a dejte dohromady příběh během vyšetřování Implementujte průmyslová řešení pro ukládání a zpracování velkých dat pro analýzu dat Připravte návrh na přijetí nejvhodnějších nástrojů a procesů umožňujících přístup založený na datech kriminální vyšetřování

Publikum

Specialisté na vymáhání práva s technickým zázemím

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Big Data je termín, který označuje řešení určená pro ukládání a zpracování velkých souborů dat. Tato řešení Big Data, původně vyvinutá Google, se vyvinula a inspirovala další podobné projekty, z nichž mnohé jsou dostupné jako open-source. R je oblíbený programovací jazyk ve finančním průmyslu.

Když tradiční úložné technologie nezvládají množství dat, které potřebujete uložit, existují stovky alternativ. Tento kurz se snaží navést účastníky, jaké jsou alternativy pro ukládání a analýzu Big Data a jaké jsou jejich výhody a nevýhody.

Tento kurz je převážně zaměřen na diskusi a prezentaci řešení, i když na vyžádání jsou k dispozici praktická cvičení.

Účastníci, kteří absolvují toto živé školení vedené instruktorem v České republice, získají praktické znalosti z reálného světa Big Data a souvisejících technologií, metodologií a nástrojů.

Účastníci budou mít příležitost uplatnit tyto znalosti v praxi prostřednictvím praktických cvičení. Skupinová interakce a zpětná vazba od instruktora tvoří důležitou součást třídy.

Kurz začíná úvodem do základních pojmů Big Data, poté pokračuje do programovacích jazyků a metodologií používaných k provádění analýzy dat. Nakonec probereme nástroje a infrastrukturu, které umožňují ukládání velkých dat, distribuované zpracování a Scalaschopnost.

Kurz je součástí sady dovedností Data Scientist (doména: Data a technologie).

This classroom based training session will explore Big Data. Delegates will have computer based examples and case study exercises to undertake with relevant big data tools

Publikum

Pokud se snažíte dát smysl datům, ke kterým máte přístup, nebo chcete analyzovat nestrukturovaná data dostupná na internetu (jako Twitter, Linked in atd...), tento kurz je pro vás.

Většinou se zaměřuje na osoby s rozhodovací pravomocí a lidi, kteří si potřebují vybrat, jaká data stojí za shromažďování a která stojí za to analyzovat.

Není zaměřen na lidi, kteří konfigurují řešení, tito lidé však budou mít prospěch z celkového obrazu.

Režim doručení

V průběhu kurzu budou delegátům prezentovány pracovní příklady převážně open source technologií.

Po krátkých přednáškách bude následovat prezentace a jednoduchá cvičení účastníků

Obsah a použitý software

Veškerý používaný software je aktualizován při každém spuštění kurzu, takže kontrolujeme nejnovější možné verze.

Pokrývá proces od získávání, formátování, zpracování a analýzy dat, aby vysvětlil, jak automatizovat proces rozhodování pomocí strojového učení.

Velká data jsou datové soubory, které jsou tak objemné a složité, že tradiční aplikační software pro zpracování dat je pro ně nedostatečný. Velké problémy s daty zahrnují sběr dat, ukládání dat, analýzu dat, vyhledávání, sdílení, přenos, vizualizaci, dotazování, aktualizaci a ochranu osobních údajů.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na technické osoby, které se chtějí naučit implementovat strategii strojového učení a zároveň maximalizovat využití velkých dat.

Na konci tohoto školení účastníci:

• Pochopte vývoj a trendy strojového učení.
• Zjistěte, jak se strojové učení používá v různých odvětvích.
• Seznamte se s nástroji, dovednostmi a službami dostupnými pro implementaci strojového učení v rámci organizace.
• Pochopte, jak lze strojové učení využít ke zlepšení dolování a analýzy dat.
• Zjistěte, co je to datový střední backend a jak jej používají podniky.
• Pochopte, jakou roli hrají velká data a inteligentní aplikace napříč odvětvími.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na softwarové inženýry, kteří chtějí používat Sqoop a Flume pro velká data.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Zpracovávejte velká data pomocí Sqoop a Flume.
• Zpracovat data z více zdrojů dat.
• Přesunout data z relačních databází do HDFS a Hive.
• Export dat z HDFS do relační databáze.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na technické osoby, které chtějí nasadit Talend Open Studio pro velká data ke zjednodušení procesu čtení a křupání prostřednictvím velkých dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Talend Open Studio for Big Data.
• Spojte se se systémy Big Data, jako jsou Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR a Apache.
• Pochopte a nastavte velké datové komponenty a konektory Open Studio.
• Nakonfigurujte parametry pro automatické generování kódu MapReduce.
• Ke spouštění úloh Hadoop použijte rozhraní přetahování a přetahování Open Studio.
• Prototyp velkých datových kanálů.
• Automatizujte projekty integrace velkých dat.

Publikum:

Kurz je určen pro IT specialisty, kteří hledají řešení pro ukládání a zpracování velkých datových sad v prostředí distribuovaného systému

Goal:

Hluboké znalosti Hadoop administrace clusteru.