Обучение по базам данных

Курс предназначен для изучения широко используемого средства управления базами данных - Microsoft Office Access. В процессе изучения курса слушатель получит теоретическую подготовка по базам данных, научиться создавать таблицы, запросы, формы, отчеты. Также в курс включено написание приложении на встроенном языке программирования и импорт/экспорт данных в другие приложения, а также подготовка

Курс "Аналитика больших данных" предоставляет необходимые знания для участия в проектах по анализу больших данных. Включает информацию о фазах жизненного цикла процессов аналитики больших данных при переходе бизнеса к использованию Big Data.

В этом курсе представлены важные вопросы администрирования баз данных Oracle. В ходе занятий изучается конфигурирование базы данных при использовании многоязычных приложений. Слушатели осваивают различные методы восстановления при помощи утилиты RMAN, команд SQL и технологии Flashback. Изучаются инструменты мониторинга производительности базы данных и действия, которые следует предпринимать для

Курс посвящен основам управления сервером Oracle. В нем рассматривается общая архитектура сервера и совместное функционирование его компонентов. Основная цель курса – дать администратору базы данных знания и навыки, необходимые для создания и сопровождения базы данных Oracle, а также разрешения типичных проблем.

Приглашаем на курс "VIP: визуализация данных на языке Python".

На этом курсе вы изучите теоретический минимум и практический инструментарий для обработки графов, включая алгоритмическую составляющую. Особый акцент делается на бизнес-кейсы. Например, сформировать список интересов потребителя с целью точной сегментации целевой аудитории, определить круг знакомых пропавшего человека, выявить подозрительные схемы финансовых транзакций, реализовать

Освоить базовые понятия и методы создания ML-продуктов от сбора данных до интеграции модели в продуктивную среду. Познакомиться с инструментами командной разработки (Git, MLFlow, DVC) и основами менеджмента ML-проектов.

2-хдневный курс обучения по NiFi позволит вам получить и систематизировать знания по использованию НайФай для машрутизации и преобразования распределенных потоков больших данных. Курс нацелен на вопросы использования возможностей Apache NiFi для построения гибкого потока обработки данных, включая программную обработку данных, работу со слабо-структурированными данными и использование локального

Курс даёт необходимые знания по эффективной и безопасной эксплуатации GreenPlum в качестве средства быстрой аналитики больших данных, а также основы многоуровневых Data Lake и КХД. Освоение каждой практической темы подкрепляется лабораторной работой. Выполнять лабораторные работы предлагаем на базе дистрибутива native Greenplum или Arenadata DB – выбор по желанию слушателя.

Практический курс по Спарк рассчитан на разработчиков Big Data, дата инженеров и аналитиков данных, Data Scientist’ов и других специалистов по большим данным, которые хотят получить опыт настройки и использования Apache Spark Graphframe. На этом курсе вы изучите предоставляемые фреймворком Spark возможности графовой обработки данных, графовых алгоритмов, представления информации в графовом виде,

Apache NiFi – это платформа потоковой маршрутизации, преобразования и доставки событий (сообщений), позволяющая управлять потоками данных из разнообразных источников в режиме реального времени с использованием графического интерфейса. Можно сказать, что Найфай – это распределенный ETL-инструмент с открытым исходным кодом, гарантированной доставкой и возможностью хранить данные до выгрузки их в

Apache HBase представляет NoSQL колоночную (column-oriented) базу данных использующую HDFS, обеспечивающая динамическое партиционирование данных, распределение нагрузки, поддержку кэширования и возможности доступа в режиме реального времени. Большое внимание уделяется вопросу проектирования схемы HBase и обеспечения высокой доступности кластера HBase.

2-дневный практический курс для тех, кто использует или планирует использовать Spark для обработки и анализа больших данных.

2-дневный практический курс для всех, кто использует или планирует использовать Spark для решения задач машинного обучения и подготовки для него данных.

Практические курсы по Apache Zeppelin предназначены для дата-инженеров, администраторов, системных архитекторов, аналитиков и разработчиков, которые хотят получить практические навыки по эффективной интеграции компонентов экосистемы Apache Hadoop и интерактивному анализу больших данных с помощью многопользовательской кросс-платформенной среды.

Курс "Аналитика больших данных" предоставляет необходимые знания для участия в проектах по анализу больших данных. Включает информацию о фазах жизненного цикла процессов аналитики больших данных при переходе бизнеса к использованию Big Data.

Если вы хотите разобраться с основами Data Mining и научиться самостоятельно формировать датасеты для машинного обучения, а также освоить инструменты Apache Spark и Python для статистической обработки больших данных, вам необходим этот курс подготовка данных для Data Mining.

5-дневный практический тренинг по настройке batch/streaming потоков данных средствами Apache Spark, Flume, Kafka, sqoop, Hive для организации озера данных (Data Lake) на кластере Hadoop и процессов ETL/ELT.

Практический курс по потоковой обработке с использованием Спарк рассчитан на специалистов, которые хотят получить опыт настройки и использования механизмов потоковой обработки в спарк, с видами источников и нюансами практического использования Structured Streaming.

NoSQL (Not Only SQL) – это подход к реализации масштабируемого хранилища с гибкой моделью данных, когда проблемы масштабируемости (scalability) и доступности (availability), важные для Big Data решений, решаются за счёт атомарности (atomicity) и согласованности данных (consistency). Выделяют 4 типа NoSQL-СУБД: