Los cursos de capacitación locales, guiados por instructores en vivo de Apache Flink demuestran a través de prácticas interactivas los principios y enfoques detrás de la transmisión distribuida y procesamiento de datos por lotes.
El entrenamiento de Apache Flink está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento en vivo remoto". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en España o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en España. 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
Recordando/revisando los puntos clave de los temas discutidos.
Paolo Angelo Gaton - SMS Global Technologies Inc.
Curso: Creación de aplicaciones de procesamiento de flujo con Kafka Streams
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Roxane Santiago - SMS Global Technologies Inc.
Curso: Creación de aplicaciones de procesamiento de flujo con Kafka Streams
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Los ejercicios de laboratorio. Aplicando la teoría desde el primer día en los días siguientes.
Dell
Curso: Una introducción práctica al procesamiento de flujo
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Curso: Una introducción práctica al procesamiento de flujo
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Curso: Una introducción práctica al procesamiento de flujo
Programa del curso Apache Flink
Este curso presencial, dirigido por un instructor, presenta los principios y enfoques detrás del procesamiento distribuido de datos en secuencia y por lotes, y guía a los participantes a través de la creación de una aplicación de transmisión de datos en tiempo real.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Configure un entorno para desarrollar aplicaciones de análisis de datos
- Empaque, ejecute y monitoree las aplicaciones de transmisión de datos basadas en Flink y tolerantes a fallas
- Administrar diversas cargas de trabajo
- Realice análisis avanzados usando Flink ML
- Configurar un clúster Flink multinodo
- Mida y optimice el rendimiento
- Integrar Flink con diferentes sistemas Big Data
- Compare las capacidades de Flink con las de otros marcos de procesamiento de big data
Audiencia
- Desarrolladores
- Arquitectos
- Ingenieros de datos
- Profesionales de analítica
- Gerentes técnicos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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