Apache ActiveMQ Training Course

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)

Η πρόοδος στις τεχνολογίες και ο αυξανόμενος όγκος πληροφοριών μεταμορφώνουν τον τρόπο με τον οποίο διεξάγονται οι επιχειρήσεις σε πολλούς κλάδους, συμπεριλαμβανομένης της κυβέρνησης. GoΤα ποσοστά παραγωγής κρατικών δεδομένων και ψηφιακής αρχειοθέτησης αυξάνονται λόγω της ταχείας ανάπτυξης των φορητών συσκευών και εφαρμογών, των έξυπνων αισθητήρων και συσκευών, των λύσεων υπολογιστικού νέφους και των πυλών που απευθύνονται στους πολίτες. Καθώς οι ψηφιακές πληροφορίες επεκτείνονται και γίνονται πιο περίπλοκες, η διαχείριση, η επεξεργασία, η αποθήκευση, η ασφάλεια και η διάθεση πληροφοριών γίνονται επίσης πιο περίπλοκες. Νέα εργαλεία σύλληψης, αναζήτησης, ανακάλυψης και ανάλυσης βοηθούν τους οργανισμούς να αποκτήσουν πληροφορίες από τα μη δομημένα δεδομένα τους. Η κρατική αγορά βρίσκεται σε οριακό σημείο, συνειδητοποιώντας ότι οι πληροφορίες είναι στρατηγικό πλεονέκτημα και ότι η κυβέρνηση πρέπει να προστατεύει, να αξιοποιεί και να αναλύει τόσο δομημένες όσο και μη δομημένες πληροφορίες για την καλύτερη εξυπηρέτηση και κάλυψη των απαιτήσεων της αποστολής. Καθώς οι κυβερνητικοί ηγέτες προσπαθούν να εξελίξουν οργανισμούς που βασίζονται σε δεδομένα για να ολοκληρώσουν με επιτυχία την αποστολή τους, θέτουν τις βάσεις για να συσχετίσουν εξαρτήσεις μεταξύ συμβάντων, ανθρώπων, διαδικασιών και πληροφοριών.

Κυβερνητικές λύσεις υψηλής αξίας θα δημιουργηθούν από έναν συνδυασμό των πιο ενοχλητικών τεχνολογιών:

Κινητές συσκευές και εφαρμογές Υπηρεσίες cloud Τεχνολογίες και δικτύωση κοινωνικών επιχειρήσεων Big Data και αναλυτικά στοιχεία

Η IDC προβλέπει ότι έως το 2020, η βιομηχανία πληροφορικής θα φτάσει τα 5 τρισεκατομμύρια δολάρια, περίπου 1,7 τρισεκατομμύρια δολάρια μεγαλύτερη από σήμερα, και ότι το 80% της ανάπτυξης του κλάδου θα καθοδηγείται από αυτές τις τεχνολογίες 3ης Πλατφόρμας. Μακροπρόθεσμα, αυτές οι τεχνολογίες θα αποτελέσουν βασικά εργαλεία για την αντιμετώπιση της πολυπλοκότητας της αυξημένης ψηφιακής πληροφορίας. Το Big Data είναι μία από τις έξυπνες λύσεις του κλάδου και επιτρέπει στην κυβέρνηση να λαμβάνει καλύτερες αποφάσεις αναλαμβάνοντας δράση βάσει μοτίβων που αποκαλύπτονται από την ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων — σχετικών και άσχετων, δομημένων και μη δομημένων.

Αλλά η ολοκλήρωση αυτών των κατορθωμάτων απαιτεί πολύ περισσότερα από την απλή συσσώρευση τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων. «Η κατανόηση αυτών των τόμων Big Dataαπαιτεί εργαλεία και τεχνολογίες αιχμής που μπορούν να αναλύσουν και να εξάγουν χρήσιμη γνώση από τεράστια και ποικίλα ρεύματα πληροφοριών», ο Tom Kalil και Ο Φεν Ζάο του Γραφείου Πολιτικής Επιστήμης και Τεχνολογίας του Λευκού Οίκου έγραψε σε μια ανάρτηση στο ιστολόγιο OSTP.

Ο Λευκός Οίκος έκανε ένα βήμα για να βοηθήσει τις υπηρεσίες να βρουν αυτές τις τεχνολογίες όταν ίδρυσε την Εθνική Big Data Πρωτοβουλία Έρευνας και Ανάπτυξης το 2012. Η πρωτοβουλία περιλάμβανε περισσότερα από 200 εκατομμύρια δολάρια για να αξιοποιήσουν στο έπακρο την έκρηξη του Big Data και τα εργαλεία που απαιτούνται για αναλύστε το.

Οι προκλήσεις που θέτει το Big Data είναι σχεδόν τόσο τρομακτικές όσο και ενθαρρυντική η υπόσχεσή του. Η αποτελεσματική αποθήκευση δεδομένων είναι μία από αυτές τις προκλήσεις. Όπως πάντα, οι προϋπολογισμοί είναι περιορισμένοι, επομένως οι εταιρείες πρέπει να ελαχιστοποιήσουν την τιμή αποθήκευσης ανά megabyte και να διατηρούν τα δεδομένα σε εύκολη πρόσβαση, ώστε οι χρήστες να μπορούν να τα λαμβάνουν όποτε τα θέλουν και όπως τα χρειάζονται. Η δημιουργία αντιγράφων ασφαλείας τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων εντείνει την πρόκληση.

Η αποτελεσματική ανάλυση των δεδομένων είναι μια άλλη σημαντική πρόκληση. Πολλά πρακτορεία χρησιμοποιούν εμπορικά εργαλεία που τους επιτρέπουν να περνούν από τα βουνά των δεδομένων, εντοπίζοντας τάσεις που μπορούν να τους βοηθήσουν να λειτουργούν πιο αποτελεσματικά. (Μια πρόσφατη μελέτη από το MeriTalk διαπίστωσε ότι τα ομοσπονδιακά στελέχη IT πιστεύουν ότι Big Data θα μπορούσαν να βοηθήσουν τους οργανισμούς να εξοικονομήσουν περισσότερα από 500 δισεκατομμύρια δολάρια, εκπληρώνοντας ταυτόχρονα τους στόχους της αποστολής.).

Τα προσαρμοσμένα αναπτυγμένα εργαλεία Big Data επιτρέπουν επίσης στους οργανισμούς να αντιμετωπίσουν την ανάγκη ανάλυσης των δεδομένων τους. Για παράδειγμα, η Ομάδα Υπολογιστικών Δεδομένων Αναλύσεων του Εθνικού Εργαστηρίου Oak Ridge έχει διαθέσει το σύστημα ανάλυσης δεδομένων Piranha σε άλλους φορείς. Το σύστημα βοήθησε τους ιατρικούς ερευνητές να βρουν έναν σύνδεσμο που μπορεί να ειδοποιήσει τους γιατρούς για τα ανευρύσματα της αορτής πριν χτυπήσουν. Χρησιμοποιείται επίσης για πιο συνηθισμένες εργασίες, όπως η αναζήτηση βιογραφικών για τη σύνδεση υποψηφίων θέσεων εργασίας με διευθυντές προσλήψεων.

Ημέρα 1 - παρέχει μια επισκόπηση υψηλού επιπέδου των βασικών θεματικών τομέων Big Data . Η ενότητα χωρίζεται σε μια σειρά τμημάτων, καθένα από τα οποία συνοδεύεται από πρακτική άσκηση.

Ημέρα 2 - διερευνά μια σειρά θεμάτων που σχετίζονται με τις πρακτικές και τα εργαλεία ανάλυσης για περιβάλλοντα Big Data . Δεν λαμβάνει πληροφορίες σχετικά με την εφαρμογή ή το προγραμματισμό, αλλά διατηρεί την κάλυψη σε εννοιολογικό επίπεδο, εστιάζοντας σε θέματα που επιτρέπουν στους συμμετέχοντες να αναπτύξουν μια ολοκληρωμένη κατανόηση των κοινών λειτουργιών ανάλυσης και των χαρακτηριστικών που προσφέρουν οι λύσεις Big Data .

Ημέρα 3 - παρέχει μια επισκόπηση των θεμελιωδών και βασικών θεματικών πεδίων που σχετίζονται με την αρχιτεκτονική πλατφόρμα λύσεων Big Data . Καλύπτει τους μηχανισμούς Big Data απαιτούνται για την ανάπτυξη μιας πλατφόρμας λύσεων Big Data και αρχιτεκτονικές επιλογές για τη συναρμολόγηση μιας πλατφόρμας επεξεργασίας δεδομένων. Παρουσιάζονται επίσης κοινά σενάρια που παρέχουν μια βασική κατανόηση του τρόπου με τον οποίο χρησιμοποιείται γενικά μια πλατφόρμα λύσεων Big Data .

Ημέρα 4 - βασίζεται στην Ημέρα 3 με την εξερεύνηση προηγμένων θεμάτων που σχετίζονται με την αρχιτεκτονική πλατφόρμας λύση Big Data . Συγκεκριμένα, εισάγονται και συζητούνται διαφορετικά αρχιτεκτονικά στρώματα που αποτελούν την πλατφόρμα λύσεων Big Data , συμπεριλαμβανομένων πηγών δεδομένων, εισόδου δεδομένων, αποθήκευσης δεδομένων, επεξεργασίας δεδομένων και ασφάλειας.

Ημέρα 5 - καλύπτει μια σειρά ασκήσεων και προβλημάτων που αποσκοπούν στη δοκιμασία της δυνατότητας των αντιπροσώπων να εφαρμόζουν γνώσεις των θεμάτων που καλύπτονται από την Ημέρα 3 και 4.

Οι πρόοδοι στις τεχνολογίες και η αυξανόμενη ποσότητα πληροφοριών μετασχηματίζουν τον τρόπο επιβολής του νόμου. Οι προκλήσεις που θέτουν το Big Data είναι σχεδόν τόσο αποθαρρυντικές όσο η υπόσχεση του Big Data . Η αποτελεσματική αποθήκευση δεδομένων είναι μία από αυτές τις προκλήσεις. αναλύοντας αποτελεσματικά είναι άλλο.

Σε αυτή την καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, ζωντανή εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τη νοοτροπία με την οποία θα προσεγγίσουν τις τεχνολογίες Big Data , θα αξιολογήσουν τον αντίκτυπό τους στις υπάρχουσες διαδικασίες και πολιτικές και θα εφαρμόσουν αυτές τις τεχνολογίες για τον εντοπισμό της εγκληματικής δραστηριότητας και την πρόληψη του εγκλήματος. Περιπτωσιολογικές μελέτες από οργανισμούς επιβολής του νόμου σε όλο τον κόσμο θα εξεταστούν για να αποκτήσουν ιδέες για τις προσεγγίσεις υιοθεσίας, τις προκλήσεις και τα αποτελέσματά τους.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Συνδυάστε Big Data τεχνολογία Big Data με τις παραδοσιακές διαδικασίες συλλογής δεδομένων για να συνθέσετε μια ιστορία κατά τη διάρκεια μιας έρευνας
• Εφαρμογή μεγάλων βιομηχανικών λύσεων αποθήκευσης και επεξεργασίας δεδομένων για ανάλυση δεδομένων
• Προετοιμασία μιας πρότασης για την υιοθέτηση των καταλληλότερων εργαλείων και διαδικασιών για την παροχή δυνατότητας προσέγγισης της ποινικής έρευνας βάσει δεδομένων

Κοινό

• Ειδικοί επιβολής του νόμου με τεχνικό υπόβαθρο

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση

Big Data είναι ένας όρος που αναφέρεται σε λύσεις που προορίζονται για την αποθήκευση και την επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων. Αναπτύχθηκαν αρχικά από την Go Ogle, οι λύσεις αυτές Big Data έχουν εξελιχθεί και εμπνευστούν από άλλα παρόμοια έργα, πολλά από τα οποία είναι διαθέσιμα ως open-source. R είναι μια δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού στον χρηματοπιστωτικό κλάδο.

Όταν οι παραδοσιακές τεχνολογίες αποθήκευσης δεν χειρίζονται την ποσότητα των δεδομένων που χρειάζεστε για να αποθηκεύσετε, υπάρχουν εναλλακτικές λύσεις. Αυτό το μάθημα προσπαθεί να καθοδηγήσει τους συμμετέχοντες ποιες είναι οι εναλλακτικές λύσεις για την αποθήκευση και ανάλυση των Big Data και ποια είναι τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματά τους.

Αυτό το μάθημα επικεντρώνεται κατά κύριο λόγο στη συζήτηση και την παρουσίαση λύσεων, αν και οι πρακτικές ασκήσεις είναι διαθέσιμες κατόπιν αιτήματος.

Οι συμμετέχοντες που θα ολοκληρώσουν αυτήν τη ζωντανή εκπαίδευση από εκπαιδευτές στο Ελλάδα θα αποκτήσουν μια πρακτική, πραγματική κατανόηση του Big Data και των σχετικών τεχνολογιών, μεθοδολογιών και εργαλείων του.

Οι συμμετέχοντες θα έχουν την ευκαιρία να κάνουν πράξη αυτή τη γνώση μέσα από πρακτικές ασκήσεις. Η ομαδική αλληλεπίδραση και η ανατροφοδότηση του εκπαιδευτή αποτελούν ένα σημαντικό στοιχείο της τάξης.

Το μάθημα ξεκινάει με μια εισαγωγή στις στοιχειώδεις έννοιες των Μεγάλων Δεδομένων και στη συνέχεια εξελίσσεται στις γλώσσες προγραμματισμού και τις μεθοδολογίες που χρησιμοποιούνται για την εκτέλεση της Ανάλυσης Δεδομένων. Τέλος, συζητάμε τα εργαλεία και την υποδομή που επιτρέπουν την αποθήκευση μεγάλων δεδομένων, την κατανεμημένη επεξεργασία και τη Scala ικανότητα.

Το μάθημα αποτελεί μέρος του συνόλου δεξιοτήτων Data Scientist (Domain: Data and Technology).

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

Κοινό

Αν προσπαθήσετε να κατανοήσετε τα δεδομένα στα οποία έχετε πρόσβαση ή θέλετε να αναλύσετε μη δομημένα δεδομένα που είναι διαθέσιμα στο διαδίκτυο (όπως το Twitter, το Linked in, κ.λπ.), αυτό το μάθημα απευθύνεται σε εσάς.

Στόχος είναι κυρίως οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων και οι άνθρωποι που πρέπει να επιλέξουν ποια δεδομένα αξίζει να συλλέξουν και τι αξίζει να αναλύσουμε.

Δεν στοχεύει στους ανθρώπους να διαμορφώσουν τη λύση, αλλά αυτοί θα επωφεληθούν από τη μεγάλη εικόνα.

Λειτουργία παράδοσης

Κατά τη διάρκεια του μαθήματος οι εκπρόσωποι θα παρουσιαστούν με παραδείγματα εργασίας για τις περισσότερες τεχνολογίες ανοιχτού κώδικα.

Οι σύντομες διαλέξεις θα ακολουθούνται από παρουσίαση και απλές ασκήσεις από τους συμμετέχοντες

Το περιεχόμενο και το λογισμικό που χρησιμοποιήθηκαν

Όλο το λογισμικό που χρησιμοποιείται ενημερώνεται κάθε φορά που εκτελείται το μάθημα, έτσι ελέγχουμε τις πιο πρόσφατες εκδόσεις.

Καλύπτει τη διαδικασία από την απόκτηση, τη μορφοποίηση, την επεξεργασία και την ανάλυση των δεδομένων, για να εξηγήσει πώς αυτοματοποιείται η διαδικασία λήψης αποφάσεων με τη μηχανική μάθηση.

Τα μεγάλα δεδομένα είναι σύνολα δεδομένων που είναι τόσο ογκώδη και περίπλοκα που το παραδοσιακό λογισμικό εφαρμογών επεξεργασίας δεδομένων είναι ανεπαρκές για την αντιμετώπισή τους. Οι μεγάλες προκλήσεις δεδομένων περιλαμβάνουν τη συλλογή δεδομένων, την αποθήκευση δεδομένων, την ανάλυση δεδομένων, την αναζήτηση, την κοινή χρήση, τη μεταφορά, την οπτικοποίηση, την αναζήτηση, την ενημέρωση και την προστασία της ιδιωτικής ζωής των πληροφοριών.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε τεχνικά άτομα που επιθυμούν να μάθουν πώς να εφαρμόζουν μια στρατηγική μηχανικής μάθησης μεγιστοποιώντας τη χρήση μεγάλων δεδομένων.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα:

• Κατανοήστε την εξέλιξη και τις τάσεις για τη μηχανική μάθηση.
• Μάθετε πώς χρησιμοποιείται η μηχανική μάθηση σε διαφορετικούς κλάδους.
• Εξοικειωθείτε με τα εργαλεία, τις δεξιότητες και τις υπηρεσίες που είναι διαθέσιμες για την εφαρμογή μηχανικής μάθησης σε έναν οργανισμό.
• Κατανοήστε πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί η μηχανική εκμάθηση για τη βελτίωση της εξόρυξης δεδομένων και της ανάλυσης.
• Μάθετε τι είναι το μεσαίο backend δεδομένων και πώς χρησιμοποιείται από τις επιχειρήσεις.
• Κατανοήστε τον ρόλο που παίζουν τα μεγάλα δεδομένα και οι έξυπνες εφαρμογές σε όλους τους κλάδους.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Sqoop και το Flume για μεγάλα δεδομένα.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Απορροφήστε μεγάλα δεδομένα με το Sqoop και το Flume.
• Απορρόφηση δεδομένων από πολλές πηγές δεδομένων.
• Μετακίνηση δεδομένων από σχεσιακές βάσεις δεδομένων σε HDFS και Hive.
• Εξαγωγή δεδομένων από το HDFS σε μια σχεσιακή βάση δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε τεχνικά πρόσωπα που επιθυμούν να αναπτύξουν το Talend Open Studio for Big Data για να απλοποιήσουν τη διαδικασία ανάγνωσης και ανάλυσης Big Data.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Talend Open Studio για Big Data.
• Συνδεθείτε με συστήματα Big Data όπως τα Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR και Apache.
• Κατανοήστε και ρυθμίστε τα στοιχεία και τις συνδέσεις μεγάλων δεδομένων του Open Studio.
• Διαμορφώστε τις παραμέτρους για αυτόματη δημιουργία κώδικα MapReduce.
• Χρησιμοποιήστε τη διεπαφή μεταφοράς και απόθεσης του Open Studio για να εκτελέσετε εργασίες Hadoop.
• Πρωτότυπο αγωγών μεγάλων δεδομένων.
• Αυτοματοποιήστε έργα ενοποίησης μεγάλων δεδομένων.

Κοινό:

Το μάθημα απευθύνεται σε ειδικούς πληροφορικής που αναζητούν λύση για την αποθήκευση και επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων σε περιβάλλον κατανεμημένου συστήματος

Go αλ:

Βαθιά γνώση σχετικά με τη διοίκηση συμπλέγματος Hadoop .