Cursos de Database

Database Training

Database Courses

Testi...Client Testimonials

SQL in SQL Server

Lukasz (the trainer) was very knowlegable and importantly adaptable to the different levels of knoweldge in the room, tailoring help and teaching on an individual level which was great. Very open and apporachable, being informativite, clear and providing good mechanisms for genuine understanding of the material provided.

Thomas Houiellebecq- Ernst & Young AG

Oracle Application Express Introduction

The format was really good, the exercises were not too difficult and helped us to fully understand the tool.

Juan Salvador Rios Hoyos- Oracle

Redis for Administrators

knowledge of the trainer

Daniel Casas - ADP EMPLOYER SERVICES IBERIA, S.L.U.

Redis for Administrators

the slides were very specifics, so, the information was just the necessary,

Jose Ballester - ADP EMPLOYER SERVICES IBERIA, S.L.U.

MongoDB for Administrators

monitoring

Ling Xiao - The Globe and Mail

Oracle 11g - Programming with PL / SQL I - Workshops

very high competence of the trainer!!

Heino Eilers - Nokia Solutions And Networks

MongoDB for Administrators

Good content and exercises

Richard Smallwood - PayPoint Network Limited

MongoDB for Developers

open mind and communication

Oleksiy Deliyev - Insight Enterprises

PostgreSQL for Administrators

Trainer Subject Knowledge

Julian Pirau - BMO Financials

Oracle SQL Intermediate

Trainer provided some topic and support it with plenty of exercises. We had a chance to apply knowledge by doing them on our own.

- UBS Business Solutions Poland Sp. z o.o.

Oracle SQL Intermediate

Access to trainers individual support in resolving exercises.

Tomasz Czornak - UBS Business Solutions Poland Sp. z o.o.

PostgreSQL for Administrators

How to maintain the database, and how is the orgenazition of the data.

Jiang Chang - NAV CANADA

Fundamentals of Cassandra DB

- Trainer had good practical knowledge about using cassandra day-to-day at least for development purposes
- Catering (snacks, coffee hour) were great
- 3 days length was good

Mika Linnanoja - Rovio

Oracle 11g - SQL language for developers - Workshop

good atmosphere during the training

clovis Nebouet - HSBC Service Delivery; ITEKNA POLSKA Sp. z o.o.

MongoDB for Developers

super athmosphere, working with mongo shell

Jan Sturm - AVL List GmbH

MariaDB Database Administration

Training material was very informative. Learned a lot

Yaw Asamoah - FEDERAL AVIATION ADMINISTRATION

MariaDB Database Administration

lessons and examples

Kelly Taylor - FEDERAL AVIATION ADMINISTRATION

MariaDB Database Administration

he adapted to the experience of the group - gave us great value for a beginners course.

Rich Mickey - FEDERAL AVIATION ADMINISTRATION

MongoDB for Administrators

The structure and pace of the class was great.

David Lacy - Availity

MongoDB for Administrators

The depth of the Mongo db training was explored from basic to advanced, I felt it was a little too much to squeeze into 2 days but I did get exposure to all aspects of Mongo db.

Bay Sayarath - Availity

MongoDB for Administrators

Relevant to need.

Damon Grube - Availity

MongoDB for Administrators

Most of the hands on stuff was good.

Andrew Bauer - Availity

MongoDB for Administrators

I had attended a different training given by the mongo team. I like this one a lot better in terms of simplicity and course material. Thanks for helping us out.

Patience, clear and to the point.

V. Rai - New Jersey

MongoDB for Developers

He (the trainer) used good real world examples and pitched the exercises at the right level

Martin Davies- Capgemini UK Plc

PostgreSQL for Administrators

I liked everything he taught.

Emily Zhou - Ryerson University

PostgreSQL for Administrators

I wish we could had a lab time, maybe the amount of time of training is tighten, we did not have lab time in class.

Gary Pan - Ryerson University

Introduction to SQL Server 2012 Integration Services (SSIS)

The thorough / hands-on knowledge the trainer has

Pieter Peirs - ING BE

Developing Desktop Applications with Visual Studio 2012, VB.NET and SQL Server 2012

I appreciated Fulvio's wide breadth of knowledge. Not only was he familiar with the course content, but he also knew of constructs in languages we were familiar with to make examples more meaningful to us. During intervals he shared his knowledge of technologies and solutions outside the training scope to provide insights into other solutions we could use in future (and future training).

Raphael Keymer - Markit Valuations Limited

MariaDB Database Administration

Enjoyed the pace, delivery and technical knowhow of the trainer

Junaid Kalang - Capita CSL

PostgreSQL Administration and Development

Very in depth knowledge on the subject matter. No "I'll have to look into that and get back to you, just knew it all"

David Marshall - TIO Networks CORP

SQL Fundamentals

The trainer, he was knowledgeable, engaging, and easy to learn from. he encouraged a lot of hands on learning

Shawn McAndrew - Halifax Regional Municipality

Oracle 11g - SQL language for developers - Workshop

I like fact, that after each section we had exercises. It helps to remember discused topic.

Adam Bińczycki - HSBC Delivery; ALTEN Polska Sp. z o.o.; Mindbox S.A.; HSBC Delivery

SQL Fundamentals

I learned a LOOOOOT

Kamil Szmid - UBS Business Solutions Poland Sp. z o. o.

Cassandra for Developers

Topics approached. Very complete.

Carlos Eloi Barros - Farfetch Portugal - Unipessoal, Lda

Cassandra for Developers

The last exercise was very good.

José Monteiro - Farfetch Portugal - Unipessoal, Lda

Cassandra for Developers

I already using and have a application in production with cassandra so mostly of the topics i already know but the data modeling and advanced topics are a lot interesting.

Tiago Costa - Farfetch Portugal - Unipessoal, Lda

Cassandra for Developers

There was a lot of knowledge and material shared that will help me to do my current tasks.

Miguel Fernandes - Farfetch Portugal - Unipessoal, Lda

Cassandra for Developers

The amount of exercises. We could immediately apply the knowledge shared and ensure the information was on point.

Joana Pereira - Farfetch Portugal - Unipessoal, Lda

Cassandra for Developers

All technical explanation and theoretical introduction

André Santos - Farfetch Portugal - Unipessoal, Lda

Cassandra for Developers

Very good explanations with in depth examples

Rui Magalhaes - Farfetch Portugal - Unipessoal, Lda

Cassandra for Developers

The practical exercises and examples of implementing examples of real models and contexts

Leandro Gomes - Farfetch Portugal - Unipessoal, Lda

Building Web Apps using the MEAN stack

The labs were interesting and probably the most useful learning tool to me. Anything I missed or forgot about was relearned or reinforced in the labs.

Joseph Fuerst - The Aerospace Corporation

MongoDB for Administrators

tailored to cover our organisations questions.

Robin Bell - Egress Software Technologies

MongoDB for Administrators

The clear depth of knowledge the trainer had, which really shone when combined with his evident enthusiasm for the subject.

Joseph Brailsford - Egress Software Technologies

MongoDB for Administrators

Even though I have been using MongoDB for a while, there were still some new "basic" things that Kamil taught us - as well as teaching us the advanced topics we need to move our projects forwards.

Adam McKay - Egress Software Technologies

A practical introduction to Data Analysis and Big Data

Willingness to share more

Balaram Chandra Paul - MOL Information Technology Asia Limited

Data Analysis with Hive/HiveQL

Liked very much the interactive way of learning.

Luigi Loiacono - Proximus

Data Analysis with Hive/HiveQL

It was a very practical training, I liked the hands-on exercises.

Proximus

Apache Cassandra 2.x Core Internals

Amadeusz' ability to adapt to our level was excellent. He covered everything, but jumped into more advanced topics rather quickly where it was possible.

Thomas Cook Group plc

Apache Cassandra 2.x Core Internals

The part about the internals of how cassandra does its job.

Thomas Cook Group plc

Data Analysis with Hive/HiveQL

good overview, good balance between theory and exercises

Proximus

Data Analysis with Hive/HiveQL

Dynamic interaction and "hands on" the subject, thanks to the Virtual Machine, very stimulating!

Philippe Job - Proximus

Data Analysis with Hive/HiveQL

The competence and knowledge of the trainer

Jonathan Puvilland - Proximus

Advanced SQL, Stored Procedures and Triggers for Microsoft SQL Server

Attention to detail, knowledge and enthusiasm for the subject

Bristol City Council

Advanced SQL, Stored Procedures and Triggers for Microsoft SQL Server

Attention to detail, knowledge and enthusiasm for the subject

Bristol City Council

Advanced SQL, Stored Procedures and Triggers for Microsoft SQL Server

Attention to detail, knowledge and enthusiasm for the subject

Bristol City Council

Advanced SQL, Stored Procedures and Triggers for Microsoft SQL Server

Attention to detail, knowledge and enthusiasm for the subject

Bristol City Council

Advanced SQL, Stored Procedures and Triggers for Microsoft SQL Server

Attention to detail, knowledge and enthusiasm for the subject

Bristol City Council

Cassandra Administration

The 1:1 style meant the training was tailored to my individual needs.

Andy McGuigan - Axon Public Safety UK Limited

Transact SQL Advanced

The ability to ask questions at any time and the more informal / less structured style. This allowed us to pursue the areas of knowledge we were most interested in.

Jim Lane - Bristol City Council

A practical introduction to Data Analysis and Big Data

It covered a broad range of information.

Continental AG / Abteilung: CF IT Finance

MongoDB for Administrators

The explanations

Lowe's

A practical introduction to Data Analysis and Big Data

presentation of technologies

Continental AG / Abteilung: CF IT Finance

Redis for Developers and System Administrators

training knowledge and techinic

Sutiipong Bumlungvech - The Enterprise Resources Training Co., Ltd.

A practical introduction to Data Analysis and Big Data

Overall the Content was good.

Sameer Rohadia - Continental AG / Abteilung: CF IT Finance

Beyond the relational database: neo4j

Flexibility to blend in with Autodata related details to get more of a real world scenario as we went on.

Autodata Ltd

Beyond the relational database: neo4j

Flexibility to blend in with Autodata related details to get more of a real world scenario as we went on.

Autodata Ltd

Beyond the relational database: neo4j

The trainer did bring some good insight and ways to approach developing a graph database. He used examples from the slides presented but also drew on his own experience which was good.

Autodata Ltd

Beyond the relational database: neo4j

The trainer did bring some good insight and ways to approach developing a graph database. He used examples from the slides presented but also drew on his own experience which was good.

Autodata Ltd

Beyond the relational database: neo4j

The trainer did bring some good insight and ways to approach developing a graph database. He used examples from the slides presented but also drew on his own experience which was good.

Autodata Ltd

Subcategorías

Programas de los Cursos de Database

Código Nombre Duración Información General
transsqladv Transact SQL Avanzado 7 horas Los delegados obtendrán una comprensión de algunas de las características más avanzadas de Transact-SQL, además de ser capaz de hacer cada uno de los siguientes: Utilizar consultas complejas para devolver conjuntos de resultados Administrar los objetos de base de datos para ayudar a rendimiento de las consultas Ajustar consultas que realizan de manera más eficiente Este curso es para cualquier persona que utiliza actualmente Transact-SQL es extraer datos de una base de datos Microsoft SQL Server y desea ampliar sus conocimientos especialmente en las áreas de análisis de datos y mejorar la velocidad de consulta. Funciones Analíticas El uso de avanzadas funciones resumen El uso de consultas jerárquicas El uso de analítica resumen las funciones, por ejemplo medias móviles, los totales acumulados El uso de las funciones de clasificación Útiles Objetos de Base de Datos Principios de la utilización de índices Cómo crear y mantener un índice El uso de tablas agrupadas El uso de tablas con particiones El uso de metadatos en la base de datos maestra Rendimiento de las Consultas de Búsquedas Principios de la ejecución de la consulta y la optimización El uso del plan de ejecución El uso de mesa y estadísticas de índice El uso de consejos Técnicas Básicas de Almacenamiento de Datos El uso de vistas indizadas El uso de hechos y tablas de dimensiones El uso de los diseños de la estrella y del copo de nieve    
68403 Introduction to SQL Server 2012 Integration Services (SSIS) 28 horas ETL and SSIS Packages Control Flow Workflow Constraints Data Flows Variables Containers Transactions Errors and Debugging Logging Slowly Changing Dimensions Deploying a Package Security Scripting Best Practices
378 Oracle Service Bus 11g - Design and Integration 21 horas This course is targeted to SOA architects and developers. It consists of theory classes and hands-on sessions on each of the topics to cover all essential features of Oracle Service Bus 11g. This course will be delivered by industry experts with vast knowledge of Oracle SOA Suite, Web services, ESB, XML, SOA and related topics for example Java/J2EE. Introduction to Oracle Service Bus Installation Oracle XE and OSB 11g Creation of Domain OSB Console Oracle Mediator vs OSB Session Management in OSB Console Creation of Project, Folder Business Service, Proxy Service configuration Testing of Business and Proxy Service Message Context, Predefined Message Context Variables Routing, Conditional Branching, Operational Branching Routing Table Publishing Log, Report, Alert actions Transformation using XPath and XQuery Transport Header action Service callout Java Callout Validation Split-Join Dynamic Routing/ Publishing Service virtualization Security Service Pooling
osqldevdm Oracle SQL para Desarrollo y Administración de Bases de Datos 35 horas Desarrollo de bases de datos Recapitulación de los principios básicos detrás de las bases de datos relacionales Conceptos y terminología Recuperación de datos mediante la instrucción SELECT Utilizar JOINS simples y más complejos para recuperar datos de varias tablas SELF, INNER y OUTER se unen Restringir y ordenar datos, expresiones condicionales Funciones de una fila: manipulación de cadena, fecha y hora Declaraciones IF-THEN-ELSE Conversión de datos entre tipos Creación de informes agregados Utilizar subconsultas correlacionadas y no correlacionadas en sentencias SELECT Recuperación y manipulación de datos mediante subconsultas Ejecución de declaraciones de manipulación de datos en Oracle para administrar transacciones de base de datos Optimización y eficiencia de consultas Gestión de base de datos Diccionario de datos de Oracle: introducción y uso Creación de vistas, índices, restricciones y sinónimos Controlar y revocar el acceso de usuarios a objetos de esquema (tablas, vistas) Gestión de índices y restricciones
seqdba SequoiaDB para Administradores 14 horas SequoiaDB es una base de datos NewSQL orientada a documentos que soporta el procesamiento de transacciones JSON y la consulta SQL. SequoiaDB puede interactuar directamente con las aplicaciones para proporcionar funciones de almacenamiento y procesamiento de datos de alto rendimiento y escalabilidad horizontal, o servir como interfaz para Hadoop y Spark tanto para la consulta en tiempo real como para el análisis de datos. Uso de SequoiaDB Inicio de SequoiaDB Conectores (Hadoop / Hive / Mapa Reducido) Operadores básicos con referencia Administrando SequoiaDB Gestión de base de datos Replicación Racimo Referencia Operador SequoiaDB Shell Lista de mapas SQL a SequoiaDB Lista de errores
dnswebmaildb Los 4 Principales Servidores Linux / Unix - DNS,Web,Mail and Database 35 horas Creado Linux / Unix Los administradores y desarrolladores que estén interesados en participar en los servidores LInux / Unix Incluso los principiantes, que tienen la habilidad básica y conocimientos sobre Linux, pueden ponerse al día con este curso sólo si usted sigue el laboratorio del instructor y la explicación en detalle. Este curso tiene la intención de practicar suficientes servidores Linux y mostrar que es muy fácil de entender los servidores Linux / Unix. Este curso será entregado a la audiencia con 40% de conferencias, 50% de laboratorios y 10% de preguntas y respuestas. Este curso de cinco días enfatiza fuertemente las actividades de laboratorio. Aprenderá a implementar y gestionar los 4 principales servidores Linux que proporcionan servicios de red de gran utilidad a un entorno empresarial de misión crítica. Se puede entregar en cualquier distribución (Fedora, CentOS se utilizan comúnmente) Este curso abarca este tipo de temas: Enlazar como un servidor DNS Apache como servidor Web Postfix como servidor de correo MariaDB como servidor de base de datos A través de este curso, aprenderá de la instalación a las características de alto nivel de cada servidor.
matlabpredanalytics Matlab for Predictive Analytics 21 horas Predictive analytics is the process of using data analytics to make predictions about the future. This process uses data along with data mining, statistics, and machine learning techniques to create a predictive model for forecasting future events. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to build predictive models and apply them to large sample data sets to predict future events based on the data. By the end of this training, participants will be able to: Create predictive models to analyze patterns in historical and transactional data Use predictive modeling to identify risks and opportunities Build mathematical models that capture important trends Use data to from devices and business systems to reduce waste, save time, or cut costs Audience Developers Engineers Domain experts Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice Introduction     Predictive analytics in finance, healthcare, pharmaceuticals, automotive, aerospace, and manufacturing Overview of Big Data concepts Capturing data from disparate sources What are data-driven predictive models? Overview of statistical and machine learning techniques Case study: predictive maintenance and resource planning Applying algorithms to large data sets with Hadoop and Spark Predictive Analytics Workflow Accessing and exploring data Preprocessing the data Developing a predictive model Training, testing and validating a data set Applying different machine learning approaches ( time-series regression, linear regression, etc.) Integrating the model into existing web applications, mobile devices, embedded systems, etc. Matlab and Simulink integration with embedded systems and enterprise IT workflows Creating portable C and C++ code from MATLAB code Deploying predictive applications to large-scale production systems, clusters, and clouds Acting on the results of your analysis Next steps: Automatically responding to findings using Prescriptive Analytics Closing remarks
transsqlbas Transact SQL Básico 14 horas Los delegados obtendrán una comprensión de los principios fundamentales de Structured Query Language, además de ser capaz de hacer cada uno de los siguientes: Construir consultas que extraen y filtran los datos de una base de datos de SQL Server Crear resultados resumidos Cambiar y obtener datos de formato para adaptarse a la salida requerida Cambiar la fecha y mantenimiento de los componentes de base de datos y definiciones Este curso es para cualquier persona que necesita información de una base de datos Microsoft SQL Server. Es adecuado tanto para los desarrolladores de sistemas o personas de otras áreas que necesitan utilizar SQL es extraer y analizar datos. Lo Esencial Selección de todas las columnas / campos Selección de ciertas columnas / campos El uso de distintos / único Certain selección de filas / registros La selección de valores en un rango La selección de valores y la máscara de coincidencia de patrones La selección de valores dentro de las listas Tratamiento de valores nulos Cómo ordenar y fecha de la orden La selección de valores calculados y derivados ¿Cómo controlar los encabezados de columna en los resultados de la consulta ¿Cómo enviar resultados de la consulta son archivos externos Unir Tablas Principios de la unión de tablas: El uso de una combinación cartesiana El uso de combinación interna El uso de no unirse a equi El uso de una combinación externa Unirse a Consultas Operador de unión Intersección operador A excepción del operador Funciones Simples Las funciones de conversión Las funciones de fecha Funciones de números Funciones de texto Grupo / Resumen / funciones de agregado Sub-Consultas Principios de la sub-consultas Cómo filtrar las filas de consulta principal El uso de anidado sub-consulta El uso de una de varias columnas sub-consulta El uso de sub-consulta correlacionada El uso de sub-consulta como una vista en línea y expresión de tabla común El uso de un sub-consulta como una consulta en la columna principal Declaraciones de Casos Principios de declaraciones de casos El uso de una declaración de caso derivar valores de columna El uso de las sentencias case anidadas El uso de declaraciones de casos que producir tablas dinámicas Uso de la relación con el caso sub-consultas La Manipulación de Datos Cómo insertar valores en una tabla Cómo copiar valores entre tablas Cómo actualizar los valores Cómo eliminar registros Cómo cambiar la fecha Via vistas El uso de transacciones Cómo bloquear filas y tablas Definición de Datos Principios de una base de datos y de datos relacional normalización El uso de las relaciones clave claves primarias y extranjeras y limitaciones Cómo crear tablas Cómo alterar tablas Cómo crear vistas El uso de sinónimos Cómo eliminar tablas y vistas
67592 SQL Server 2008 Administration 28 horas This SQL Server Administration training course teaches students how to administer a SQL Server 2008. Objectives Install and configure Microsoft SQL Server Create databases and tables Implement indexes and partitions Take database snapshots Implement service broker for asynchronous processing of database requests Create and use full-text indexes Secure SQL Server and implement policy-based management Recover data Automate administrative tasks with the SQL Server Agent Use Dynamic Management Views to monitor the database and troubleshoot problems Configure a SQL Server for high availability using failover clustering, database mirroring, log shipping, and replication Overview of Microsoft SQL Server 2008 Database Engine Business Intelligence Installing and Configuring SQL Server 2008 Editions of SQL Server Infrastructure Requirements Service Accounts Collation Sequences Authentication Modes SQL Server Instances Upgrading to SQL Server Installing SQL Server Using the Tools in SQL Server 2008 SQL Server Documentation Management Tools in SQL Server Performance Management Tools Business Intelligence Tools Creating Databases SQL Server System Databases SQL Server Database Structure Creating a Database Moving Databases Designing Tables Naming Objects Schemas Data Types Column Properties Creating Tables Computed Columns Sparse Columns Constraints Database Diagrams Indexes Index Structure Clustered Indexes Nonclustered Indexes Included Columns Filtered Indexes Online Index Creation Index Management and Maintenance XML Indexes Spatial Indexes Partitioning Partition Functions Partition Schemes Partitioning Tables and Indexes Managing Partitions Database Snapshots Creating a Database Snapshot Reverting Data Using a Database Snapshot Service Broker Service Broker Architecture Message Types and Contracts Queues and Services Conversations Sending and Receiving Messages Queue Activation Prioritization Full-Text Indexing Full-Text Catalogs Full-Text Indexes Querying Full-Text Data Security Configuring the Attack Surface Endpoints Principals, Securables, and Permissions CLR Security Data Encryption Policy-Based Management Overview of Policy-Based Management Facets Conditions Policy Targets Policies Policy Categories Policy Compliance Data Recovery Database Backups Recovery Models Database Restores SQL Server Agent Creating Jobs Creating Maintenance Plans Creating Alerts Dynamic Management Views Overview of DMVs Retrieving Object Metadata Database Diagnostics High Availability Failover Clustering Database Mirroring Log Shipping Replication
373 Oracle Database 11g: New Features for Administrators DBA Release 2 28 horas Oracle Restart Controlling Oracle Restart Using the srvctl Utility Manually Adding Components to the Oracle Restart Configuration ASM Enhancements Setting up ASM fast mirror resync Using ASM Scalability and Performance Enhancements ASM Disk Group Compatibility Using ASMCMD Extensions ASM File Access Control ASM Optimal Disk Placement Storage Enhancements Using 4 KB-Sector Disks Using Table Compression Hybrid Columnar Compression SQL Access Advisor Segment Creation on Demand Data Warehouse and Partitioning Enhancements Preprocessing Data for ORACLE_LOADER Access Driver in External Tables Degree of Parallelism Enhancements In-Memory Parallel Query Partitioning Enhancements System-Managed Indexes for List Partitioning SQL Performance Analyzer SQL Performance Analyzer: Overview Using SQL Performance Analyzer Using Enterprise Manager to Access SQL Performance Analyzer SQL Performance Analyzer: Data Dictionary Views Database Replay Using Database Replay Database Replay System Architecture Supported Workloads Database Replay Workflow in Enterprise Manager Database Replay PL/SQL Procedures Database Replay Data Dictionary Views Automatic SQL Tuning Automatic SQL Tuning in Oracle Database 11g Selecting Potential SQL Statements for Tuning Controlling the Automatic SQL Tuning Task Configuring Automatic SQL Tuning Using the PL/SQL Interface to Generate Reports Intelligent Infrastructure Enhancements Using New Automatic Workload Repository Views Creating AWR Baselines Defining Alert Thresholds Using Static Baseline Controlling Automatic Maintenance Tasks Fixed Policy CPU Resource Management Scheduler Enhancements Diagnosability Enhancements Setting Up Automatic Diagnostic Repository ADRCI: The ADR Command-Line Tool Using the Enterprise Manager Support Workbench Running Health Checks Manually Using the SQL Repair Advisor SQL Monitoring SQL Monitoring in Oracle Database 11g Release 2 Viewing Session Details Viewing the SQL Monitoring Report Performance Enhancements Using the DBMS_ADDM Package New and Modified Views Enabling Automatic Memory Management Using New Statistic Preferences Features Locking Enhancements Adaptive Cursor Sharing Using Table Annotation to Control Result Caching Application Maintenance and Upgrade Enhancements Online Redefinition Enhancements Creating and Using Invisible Indexes Backup and Recovery Enhancements Using New SET NEWNAME Clauses Optimized Backups Using New Settings for Binary Compression Enhancements to Database Duplication Creating Archival Backups TSPITR Enhancements and Modifications Creating and Using Virtual Private Catalogs Flashback Technology, LogMiner, and Data Pump Oracle Total Recall Flashback Transaction Backout Enterprise Manager LogMiner Interface Data Pump Legacy Mode Data Recovery Advisor Assessing Data Failures Data Recovery Advisor RMAN Command-Line Interface Data Recovery Advisor Views
SQL100 Fundamentos de T-SQL con el Servidor SQL 16 horas Este curso de formación de SQL es para personas que quieren adquirir habilidades básicas para tratar con bases de datos de SQL Server. El curso ayudará a los miembros a aprender: Cómo trabajar con SQL Server y SQL Server Management Studio. Significado de bases de datos, SQL y RDBMS etc. Cómo crear tablas, use DDL, DML y DAL. Cuáles son los diversos paquetes de RDBMS en el mercado y cómo se comparan entre sí. Una introducción a NoSQL y cómo son las organizaciones están cambiando en bases de datos híbridas. Cuál es el significado de las bases de datos. Comparación de RDBMS y DBMS Diferentes RDBMS disponibles en el mercado. ¿Qué es SQL Server? Trabajar con SQL Server Management Studio Trabajo con sublanguages como DDL, DML, DAL. Creación de tablas, tipos de datos, restricciones y su definición. Uso de instrucciones Insert, Delete y Update. Utilizando Select Query y sus diversos operadores. Uso de Nulo, No Nulo, Y, O, Entre, Exista, Ordenar por, Agrupar por, Tener cláusula ¿Cuáles son las funciones incorporadas? Matemáticas, Cadena y Fecha. Trabajo con vistas. Cómo se utilizan para el acceso a los datos. Trabajo con uniones. Se une a tipos y obtiene datos de varias tablas. Trabajo con sub consultas. Qué es una subconsulta correlacionada. Diferencia entre Sub Query y Joins. Cuáles son expresiones comunes de la tabla. Uso de expresiones de tabla común recursiva.
percsera Administrando Percona Server para MongoDB 7 horas Percona Server para MongoDB es un reemplazo libre, mejorado, totalmente compatible, de código abierto para reemplazar MongoDB 3.2 Community Edition con funciones de nivel empresarial. No requiere cambios en las aplicaciones o código de MongoDB. Audiencia Este curso es adecuado para administradores de sistemas e ingenieros que busquen cambiar a Percona Server de instancias preexistentes de MongoDB, o implementar y administrar nuevas instancias de Percona Server para MongoDB. Después de completar este curso, los delegados: entender la estructura y los mecanismos de implementación de Percona Server ser capaz de llevar a cabo las tareas de instalación / producción de entorno / arquitectura y configuración ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar depuración, ser capaz de implementar producción avanzada como replicación, ajuste de rendimiento y registro Empezando Instalación de Percona Server para MongoDB Motor de almacenamiento Percona FT Cambio de motores de almacenamiento Configuración de PerconaFT Autenticación externa Visión de conjunto Comandos de autenticación externa Configuración y configuración del entorno Percona TokuBackup Descripción general de la arquitectura Hacer una copia de seguridad Comprobación del progreso del respaldo Control de la velocidad de copia de seguridad Restauración de copia de seguridad Creación de nuevas réplicas Sharding Revisión de cuentas
globalsight Globalsight: Automate the localization process 7 horas Globalight is an open-source, Java based application server for automating, streamlining, and managing the localization process. In this instructor-led, live training, participants will learn about Globalsight's architecture and functionality as they install, configure and deploy a demonstration server . By the end of this training, participants will be able to: Undertand the benefits of Globalsight relative to other Translation Management Systems Install Globalsight server and related components Set up Globalsight to work behind a reverse proxy Build and deploy Globalsight to a production environment Troubleshoot and optimize Globalsight Use Globalsight's APIs to integrate it with third party applications, including JBPM, etc. Audience System administrators Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.
nlpwithr Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con R 21 horas Se estima que los datos no estructurados representan más del 90 por ciento de todos los datos, gran parte de ellos en forma de texto. Las publicaciones del blog, los tweets, los medios sociales y otras publicaciones digitales añaden continuamente a este creciente cuerpo de datos. Este curso se centra en la extracción de información y significado de estos datos. Utilizando las bibliotecas de lenguaje y procesamiento de lenguaje natural (NLP), combinamos conceptos y técnicas de la informática, la inteligencia artificial y la lingüística computacional para entender algorítmicamente el significado detrás de los datos de texto. Las muestras de datos están disponibles en varios idiomas según los requisitos del cliente. Al final de este entrenamiento los participantes serán capaces de preparar conjuntos de datos (grandes y pequeños) de fuentes dispares, a continuación, aplicar los algoritmos adecuados para analizar e informar sobre su significado. Audiencia Lingüistas y programadores Formato del curso Parte conferencia, discusión de la parte, práctica práctica pesada, pruebas ocasionales para calibrar la comprensión Introducciòn PNL y R vs Python Instalación y configuración de R Studio Instalación de paquetes R relacionados con procesamiento de lenguaje natural (NLP). Una visión general de las capacidades de manipulación de textos de R Comenzar con un proyecto de PNL en R Lectura e importación de archivos de datos en R Manipulación de texto con R Agrupación de documentos en R Partes del etiquetado de voz en R El análisis de oraciones en R Trabajo con expresiones regulares en R Reconocimiento de entidades nombradas en R Tema de modelado en R Clasificación de texto en R Trabajar con conjuntos de datos muy grandes Visualización de los resultados Mejoramiento Integración de R con otros lenguajes (Java, Python, etc.) Comentarios de cierre
3134 Oracle Application Express Introduction 21 horas Audience Course aimed at developers Format of the course 35% lectures, 65% labs Introducing  Application Express What is Application Express(APEX)? Benefits of APEX History of APEX Architecture Overview – logical and physical APEX Repository Overview Out of the box development features SQL Developer and APEX Building integrated applications Integrating APEX & BI Publisher Getting Started with Application Express What is a Workspace? Different types of APEX users Application Express Components What is a packaged application? Creating a workspace and a developer Working with the SQL Workshop What is SQL Workshop? Browsing, creating and modifying Objects Processing ad hoc SQL and PL/SQL statements Managing scripts Using Query Builder to build queries graphically Creating an Application Components of an application Page Definition Application Builder Home Page An Application’s Home Page Creating an application from scratch Creating an application from a spreadsheet Understanding Application Builder Application Builder Defaults Developer's Preferences User Interface Defaults Application Groups Workspace Themes Managing export repository Understanding Pages and Regions What is a Page in APEX? Controls on a Page Different Sections of a Page Page Rendering Page Processing Shared Components Attributes of a Page What is a Region? Different Attributes of a Region Creating Reports (Part 1) Creating SQL Reports SQL Report Attributes SQL Report Column Attributes Creating Reports (Part 2) Creating Interactive Reports Interactive Report Attributes Interactive Report Column Attributes Creating Forms Creating Forms with Report Creating Simple Forms Creating Tabular Forms Creating Master-Detail Forms Creating Forms Using Wizards and Manually Understanding Page Rendering & Page Processing Components Required for a Form Working with Items & Buttons Creating Different Types of Items (Text, Text Area, Checkbox, Select List, Radio Group etc.) Creating Buttons Understanding Different Attributes of an Item and Button to Control its Look & Feel, Positioning and Functionality Working with Shared Components Creating Tabs, Lists, Breadcrumbs, Navigation Bar, List of Values Understanding Different Attributes of Shared Components Using Shared Components in Pages Page Rendering & Processing Computations Validations Processes Branches Creating Calendars Easy Calendar SQL Calendar Understanding Different Attributes of a Calendar Creating Charts Understanding Different Types of Charts Creating Charts Understanding Different Attributes of a Chart Page Zero, Themes & Templates What is Page Zero Creating Page Zero Understanding Themes Switching Themes Changing Theme Defaults Understanding Templates and viewing template definitions Developer's Toolbar, Session State, Debugging & Troubleshooting Understanding Different Options on Developer's Toolbar Understanding Session State Management Understanding Sessions & Session IDs Referencing Session States in the Application Security Understanding Different Authentication Options in APEX Creating a Custom Authentication Switching from One Authentication Method to Another Understanding Authorization in APEX Creating Authorization Schemes Attaching Authorization Schemes to Pages, Regions, Tabs etc. Packaging & Deploying Application Understanding Different Deployment Options Understanding the Packaging & Deployment Process Packaging Application with Supporting Objects Deploying Application from One Environment to Another
66437 Microsoft SQL Server 2008/2012 (MSSQL) 14 horas This course has been created for delegates already acquainted with SQL in Microsoft SQL Server Environment 2008/2012. The course focuses on set-based querying and query tuning, working with indexes and analyzing execution plans. The training also covers table expressions, ranking functions and how to deal with partitioned tables. Module 1. Query Tuning Tools for Query Tuning Cached Query Execution Plans Clearing the Cache Analyzing Execution Plans Hints Using the Database Engine Tuning Advisor Index Tuning Table and Index Structures Index Access Methods Indexing Strategies Module 2. Subqueries, Table Expression, and Ranking Functions Writing Subqueries Using Table Expressions Using Ranking Functions Module 3. Optimizing Joins and Set Operations Fundamental Join Types Join Algorithm Set Operations Using INTO with Set Operation Module 4. Aggregating and Pivoting Data Using the OVER Clause Different types of aggregations (Cumulative, Sliding and Year-To-Date) Pivoting and Unpivoting Setup Custom Aggregations Using GROUPING SETS Subclause CUBE and RULLUP Subclauses How to materialize Grouping Sets Module 5. Using TOP and APPLY SELECT TOP Using the APPLY table operator TOP n at the Group Level Implementing Paging Module 6. Optimizing Data Transformation Inserting data with Enhanced VALUES Clause Using the BULK Rowset Provider Using INSERT EXEC The Sequence Mechanisms DELETE with joins UPDATE with joins MERGE statement The OUTPUT Clause with INSERT The OUTPUT Clause with DELETE The OUTPUT Clause with UPDATE The OUTPUT Clause with MERGE Module 7. Querying Partitioned Tables Partitioning in SQL Server How to write queries on partitioned tables How to write queries on partitioned views
aerosdev Aerospike para Desarrolladores 14 horas This course covers everything a database developer needs to know to successfully develop applications using Aerospike.Data Management Data Model Primary Index Secondary Index Hybrid Storage Distribution Data Distribution Consistency Guarantees Clustering Cross Data-Center Replication Rack Awareness Client Architecture ACID Key-Value Store Single Record Batch Scans Policies Data Types Lists Maps Geospatial Large Data Types Query User-Defined Functions Record UDF Stream UDF Aggregation Security (Enterprise Edition only) Known Limitations
cpd200 CPD200: Soluciones en Desarrollo sobre Google Cloud Platform 24 horas Esta clase dirigida por un instructor de 3 días introduce a los participantes al Desarrollo de Soluciones para Google Cloud Platform. A través de una combinación de presentaciones, demostraciones y laboratorios prácticos dirigidos por instructores, los estudiantes aprenden cómo desarrollar aplicaciones basadas en la nube utilizando Google App Engine, Google Cloud Datastore y Google Cloud Endpoints. Esta clase está destinada a desarrolladores de aplicaciones experimentados que deseen aprender a desarrollar soluciones utilizando Google Cloud Platform para crear backends altamente escalables para aplicaciones web y móviles. Al final de este curso, los participantes podrán: Administrar repositorios de origen de Google Cloud utilizando la consola Google Cloud Platform Pruebe una aplicación de App Engine utilizando el SDK de App Engine Acceder a la consola del servidor de desarrollo de App Engine Crear una API con los puntos finales de Google Cloud Prueba de una API de punto final de Cloud utilizando el Explorador de API Implementación de una aplicación en App Engine mediante el SDK de App Engine Diseñar, estructurar y configurar una aplicación de App Engine utilizando múltiples servicios Crear ID de cliente utilizando la consola Google Cloud Platform Servicios de Secure App Engine y API de puntos finales de nube que utilizan autenticación Configurar y subir nuevas versiones de los servicios de App Engine Integre Google Cloud Logging en aplicaciones de App Engine Revisar el uso de cuotas en un proyecto de Google Cloud Platform Integre diferentes tipos de almacenamiento con aplicaciones de App Engine Cree e implemente un modelo de datos para su uso con Google Cloud Datastore Implementar una variedad de consultas en Google Cloud Datastore Actualizar la configuración del índice en Google Cloud Datastore Implementar transacciones con Google Cloud Datastore Revisar los informes de Google Cloud Trace en la consola Google Cloud Platform Integre la API de Memcache en una aplicación de App Engine para aumentar el rendimiento Configurar, ejecutar y revisar la salida de Google Cloud Security Scanner Configurar el comportamiento de escala de los distintos Servicios de App Engine Crear controladores de App Engine para colas de tareas Push Enviar correo electrónico desde una aplicación de App Engine mediante la API de correo Programación de tareas en App Engine mediante el servicio Cron Actualizar la configuración del servicio Cron Seguimiento seguro de tarea y controladores de servicio de Cron Exporte datos de Google Cloud Platform de un proyecto Eliminar los proyectos y recursos de Google Cloud Platform Módulo 1: desarrollo de soluciones para Google Cloud Platform Identificar las ventajas de Google Cloud Platform para el desarrollo de soluciones Identificar servicios y herramientas disponibles para el desarrollo de soluciones mediante Google Cloud Platform Comparar ejemplos de arquitecturas de Google Cloud Platform para el desarrollo de soluciones Laboratorio: repositorios de Google Cloud Source Crear un proyecto para el curso Utilice Google Cloud Shell para desarrollar y probar una aplicación utilizando el SDK de App Engine Configurar los repositorios de Google Cloud Source para alojar de forma remota el código en Google Cloud Platform Módulo 2: Puntos finales de Google Cloud Identificar las características de Cloud Endpoints Explicar cómo desarrollar API utilizando Cloud Endpoints Comparar el desarrollo de APIs de Endpoints de Cloud utilizando Java y Python Laboratorio: Puntos finales de Google Cloud Revisar y editar el código fuente de Cloud Endpoints Implementar una aplicación en App Engine Prueba de una API de puntos finales de Cloud en el Explorador de API Módulo 3: Servicios de App Engine Explicar los casos de uso de los Servicios de App Engine y cómo usarlos en la estructuración de una aplicación Identificar cómo implementar y acceder a servicios individuales de App Engine Explicar cómo dirigir las solicitudes a servicios individuales Laboratorio: Servicios de Google App Engine Revise el código de una aplicación de ejemplo utilizada durante el resto del curso Implementar varios servicios de App Engine en un solo proyecto Módulo 4: Autenticación de usuario y credenciales Comparar autenticación y autorización Identificar opciones para proteger las aplicaciones de App Engine Explicar los casos de uso de las credenciales por defecto de la aplicación Laboratorio: Autenticación de usuario Configurar la pantalla de consentimiento de OAuth y crear un ID de cliente Modifique Conference Central para que utilice su ID de cliente Autenticación de conferencia de prueba Modifique su servicio de administrador para solicitar derechos de administrador Módulo 5: Administración de aplicaciones de App Engine Explicar los casos de uso de las versiones de App Engine Identificar cómo acceder a los servicios de supervisión y registro de App Engine Explicar el uso de cuotas de recursos y cómo solucionar errores relacionados Laboratorio: Administración de aplicaciones de Google App Engine Revisar la configuración, las cuotas, las instancias y los registros de App Engine Actualizar los servicios de App Engine para iniciar sesión en Cloud Logging Implementar nuevas versiones de los servicios predeterminados y de administración Encaminar todo el tráfico a una nueva versión del servicio predeterminado Módulo 6: Almacenamiento para desarrolladores de soluciones Comparar las opciones de almacenamiento de App Engine Solutions Developers Explicar el propósito y los casos de uso de Google Cloud Storage Comparar la integración de Cloud SQL con App Engine y Compute Engine Explicar terminología y conceptos básicos de Cloud Datastore, incluidos Grupos de entidades Laboratorio: Google Cloud Datastore Actualizar una aplicación existente para guardar los datos de forma persistente Prueba de guardar los datos de la aplicación en Cloud Datastore Lista y visualiza las entidades del almacén de datos de Cloud en la consola Google Cloud Platform Módulo 7: Consultas e índices Identificar los filtros de consulta disponibles para Cloud Datastore Comparar índices simples y compuestos en el Almacén de datos de la nube Configurar y optimizar índices para Cloud Datastore Laboratorio: Consultas e índices de Google Datastore de Google Cloud Agregar soporte para consultar entidades por tipo y antepasado Agregue filtros de consulta a las búsquedas de Cloud Datastore Actualizar una configuración de índice para admitir índices compuestos Módulo 8: Grupos de entidades, coherencia y transacciones Identificar los pasos de un almacén de datos de Cloud Compare la consistencia fuerte y eventual en el Almacén de datos de la nube Identificar cómo lograr consultas consistentes Identificar las mejores prácticas para las transacciones de Cloud Datastore Laboratorio: Transacciones de Google Cloud Datastore Adición de soporte para el uso de transacciones de Cloud Datastore en una aplicación Agregue un método API de punto final de nube para ver datos de un servicio diferente Módulo 9: Rendimiento y optimización de App Engine Identificar tipos de Memcache, casos de uso y patrones de implementación Comparar los comportamientos de escala disponibles para los servicios de aplicaciones Configurar la escala de la aplicación para servicios individuales Laboratorio: rendimiento y optimización de Google App Engine Revisar los informes de Cloud Trace para una aplicación Configurar y ejecutar un análisis de seguridad para una aplicación Actualizar una aplicación para utilizar memcache Configurar y probar la escala de aplicaciones para los servicios de aplicaciones Módulo 10: Colas de tareas Comparar las colas de empuje y extracción Explicar cómo programar tareas con el servicio Cron Configure y asegure las colas Push y Pull, así como el servicio Cron Laboratorio: API de cola de tareas Agregar un controlador de tareas para enviar un correo electrónico mediante la API de correo Agregar un controlador de servicio y una configuración de Cron a una aplicación existente Lab: Eliminación de proyectos y recursos de Google Cloud Platform Exporte datos de Google Cloud Platform de un proyecto Eliminar los recursos de Google Cloud Platform Cerrar un proyecto de Google Cloud Platform
TalendDI Talend Open Studio for Data Integration 28 horas Talend Open Studio for Data Integration is an open-source data integration product used to combine, convert and update data in various locations across a business. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use the Talend ETL tool to carry out data transformation, data extraction, and connectivity with Hadoop, Hive, and Pig.   By the end of this training, participants will be able to Explain the concepts behind ETL (Extract, Transform, Load) and propagation Define ETL methods and ETL tools to connect with Hadoop Efficiently amass, retrieve, digest, consume, transform and shape big data in accordance to business requirements Audience Business intelligence professionals Project managers Database professionals SQL Developers ETL Developers Solution architects Data architects Data warehousing professionals System administrators and integrators Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.  
couchad Apache CouchDB para Administradores 21 horas Adobe CouchDB es una base de datos orientada a documentos escalable, tolerante a errores y libre de esquemas escrita en Erlang. Se utiliza en organizaciones grandes y pequeñas para una variedad de aplicaciones en las que una base de datos SQL tradicional no es la mejor solución para el problema actual. Audiencia Este curso está dirigido a administradores y desarrolladores que desean mantener una instancia de CouchDB. Instalación de CouchDB Introducción: CouchDB de un vistazo Descripción técnica: Detalles de la tecnología CouchDB Conceptos básicos: Introducción a CouchDB Configuración de CouchDB Configuración básica couch_peruser Servidor HTTP de CouchDB Autenticacion y autorizacion Configuración de compactación Explotación florestal Replicador Servidores de consulta Procesos externos Controladores de recursos HTTP Servicios internos de CouchDB Parámetros varios Configuración de proxy Replicación Replicación desencadenante Procedimiento de replicación Master - Replicación maestra Control de los documentos a replicar Migración de datos a clientes Mantenimiento Compactación Compactación de base de datos Compactación de vistas Limpieza de vistas Compactación automática Actuación E / S de disco Tamaño del archivo Rendimiento del disco y del sistema de archivos Límites de recursos del sistema Opciones de configuración de CouchDB comisiones retardadas max_dbs_open Erlang PAM y ulimit Red CouchDB Operación DELETE ID del documento Puntos de vista Generación de vistas Builtin Reduce Funciones Solución de problemas Rompiendo cambios Error de mensajes Problema conocido Seguidor oficial de errores de CouchDB
voldemort Voldemort: configuración de un almacén de datos distribuidos de clave-valor 14 horas Voldemort es un almacén de datos distribuidos de código abierto que está diseñado como una tienda de valores clave. Se utiliza en LinkedIn por numerosos servicios críticos que alimentan una gran parte del sitio. Este curso presentará la arquitectura y las capacidades de Voldomort y guiará a los participantes a través de la configuración y la aplicación de un almacén de datos distribuidos de valor clave. Audiencia      Desarrolladores de software      Administradores del sistema      Ingenieros de DevOps Formato del curso      Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa, pruebas ocasionales para medir la comprensión Introducción Comprender los sistemas distribuidos de almacenamiento de valores-clave Modelo de datos de Voldomort y arquitectura Descarga y configuración Operaciones de línea de comando Clientes y servidores Trabajando con Hadoop Configurar trabajos de compilación y inserción Reequilibrar una instancia de Voldemort Sirviendo datos computados por lotes a gran escala Usando la herramienta de administración La optimización del rendimiento
sqlfun Fundamentos Bàsicos de SQL 14 horas Este curso de formación de SQL es para personas que quieren obtener las habilidades necesarias para extraer y analizar datos de cualquier base de datos y crear informes. Los miembros del curso aprenderán: Cómo escribir consultas SQL Qué bases de datos relacionales son y cómo podemos usarlas Qué son las relaciones y cómo crearlas La estructura de los datos Diferencias entre los dialectos SQL (Oracle, T-SQL, ANSI) Habilidades prácticas para escribir consultas Este curso de SQL se ocupa de ANSI SQL genérico. Se puede utilizar en cualquier base de datos, incluyendo Oracle, MySQL, Microsoft Access, Microsoft SQL Server, DB2, Informix, PostgreSQL cualquier otra base de datos relacional. RDBMS (Sistema de Gestión de Base de Datos Relacional) Operadores relacionales SQL como lenguaje declarativo Sintaxis de SQL SQL Sublanguages DQL, DML, DDL, DCL DQL (lenguaje de consulta de datos) en detalle Cláusula SELECT Alias de columnas Alias de tabla Tipos de fecha y funciones de fecha Función de grupo Se une a la tabla Cláusula JOIN Operador de UNION Consultas anidadas Subconsultas correlacionadas Descripción de Lenguaje de manipulación de datos (DML) Inserción de filas (INSERT) Inserción de filas mediante subconsulta Actualización de filas (UPDATE) Eliminación de filas (DELETE) Descripción de Lenguaje de definición de datos (DDL) Crear, alterar y eliminar objetos (CREATE, ALTER, DROP) Creación de tablas mediante subconsulta (CREATE TABLE .... AS SELECT ...) CONSTRAINT Descripción general NULL i NOT NULL Cláusula CONSTRAINT Tipo ENUM Tipo SET LLAVE PRIMARIA ÚNICO CLAVE EXTERNA Cláusula DEFAULT Descripción general de las transacciones COMMIT ROLLBACK SAVEPOINT Implícito y explícitos rollbacks y compromisos Descripción general de los dialectos SQL MySQL Microsoft Access and SQL Server Oracle and PostgreSQL
3119 Business Intelligence in MS SQL Server 2008 14 horas Training is dedicated to the basics of create a data warehouse environment based on MS SQL Server 2008. Course participant gain the basis for the design and construction of a data warehouse that runs on MS SQL Server 2008. Gain knowledge of how to build a simple ETL process based on the SSIS and then design and implement a data cube using SSAS. The participant will be able to manage OLAP database: create and delete database OLAP Processing a partition changes on-line. The participant will acquire knowledge of scripting XML / A and MDX. basis, objectives and application of data warehouse, data warehouse server types base building ETL processes in SSIS basic design data cubes in an Analysis Services: measure group measure dimensions, hierarchies, attributes, development of the project data cubes: measures calculated, partitions, perspectives, translations, actions, KPIs, Build and deploy, processing a partition the base XML / A: Partitioning, processes and overall Incremental, delete partitions, processes of aggregation, base MDX language
3457 Oracle 11g - Application Tuning - Workshop 28 horas For who The workshop is intended for advanced programmers and Oracle users who seek knowledge and information on the efficient development of information systems in an Oracle database, and the tuning and testing of performance issues in existing applications. This course builds on knowledge often unavailable or incorrectly presented in the technical documentation, and collected during many years of practice leading them instructors. These workshops may be the end of the training path for developers, or a single step for people with extensive experience designing and programming in Oracle Purpose of training The workshop aims to provide mechanisms that occur in an Oracle database when performing SQL statements. Allows participants to avoid errors during software development, and explore, diagnose, and resolve performance problems in existing applications. Particular emphasis is placed on the workshops, where we show the methodology and the practical aspects of the application and tuning SQL statements. The content of the training Mechanics perform SQL commands Managing the process cost optimization Methods of data storage and indexing Monitoring database performance and processes based on dictionaries and track system applications Analysis of cases of the most common problems that cause performance Notes The workshops are based on the software version 11g XE Application Tuning Methodology Architecture database and instance Server processes Memory structure (SGA, PGA) Parsing and share cursors The data files, log files, parameter files Analysis of the command execution plan Hypothetical plan (EXPLAIN PLAN, SQLPlus AutoTrac XPlane) The actual execution plan (V $ SQL_PLAN, XPlane, AWR) Monitoring the performance and find bottlenecks in the process Monitoring the current status of the instance by system dictionary views The monitoring of historical dictionaries Tracking application (SQLTrace, TkProf, TreSess The optimization process Properties cost optimization and regulated Determination to optimize Control work cost-based optimizer by: Session parameters and instance Tips (hints) Patterns of query plans Statistics and Histograms Impact statistics and histograms for performance The methods of collecting statistics and histograms Strategy of counting and estimating statistics Management statistics: blocking, copying, editing, automation of collection, monitoring changes Dynamic data sampling (temporary plates, complex predicates) Multi-column statistics, based on expressions Statistics System The logical and physical structure of the database Spaces tables. segments Extensions (EXTENTS) Blocks Data storage methods The physical aspects of the table temporary Tables Tables index external Tables Partition Table (span, letter, hash, mixed) Physical reorganization of tables Materialized views and mechanism QUERY REWRITE Methods of data indexing Building B-TREE indexes Properties index Indexes: a unique, multi-column, function, inverse Compression indices Reconstruction and merging indexes Virtual indexes Indexes private and public Bitmap Indexes and junction Case study - full-scan data The impact of a place at the table level and block performance readings Loading Data conventional and direct path The order of predicates Case Study - access to data via the index Methods of reading index (UNIQUE SCAN RANGE SCAN FULL SCAN FAST FULL SCAN MIN / MAX SCAN) Using functional indices The selectivity index (Clustering Factor) Multi-column indexes and SKIP SCAN NULL and indexes Index tables (IOT) Impact indices DML operations Case Study - sorting Sorting memory Sort index Sort linguistic The effect of entropy to sort (Clustering Factor) Case Study - joins and subqueries The merger: MERGE, HASH, NESTED LOOP Joins in OLTP and OLAP systems The order of switching Outer Joins AntI-join Joins incomplete (SEMI) Subqueries simple Correlated subqueries The views, the WITH clause Other operations cost-based optimizer Buffer Sort INLIST VIEW FILTER Count Stop Key Result Cache Inquiries dispersed Read query plans for use dblinks Choosing the leading mark Parallel processing
berkeleydb Berkeley DB para Desarrolladores 21 horas Berkeley DB (BDB) is a software library intended to provide a high-performance embedded database for key/value data. Berkeley DB is written in C with API bindings for C++, C#, Java, Perl, PHP, Python, Ruby, Smalltalk, Tcl, and many other programming languages. Berkeley DB is not a relational database.[1] This course will introduce the architecture and capabilities of Berkeley DB and walk participants through the development of their own sample application using Berkeley DB. Audience     Application developers     Software engineers     Technical consultants Format of the course     Part lecture, part discussion, hands-on development and implementation, tests to gauge understanding Introduction Installing Berkeley DB Configuring Berkeley DB Database operations Working with the Berkeley DB API Creating transactional applications in Berkeley DB Creating concurrent data stores Cursor operations Querying the database Working with indexes Replicating your application Berkeley DB utilities Building, configuring and updating Berkeley DB Backup and recovery Tuning Berkeley DB
bigdatastore Big Data Solución de Almacenamiento - NoSQL 14 horas When traditional storage technologies don't handle the amount of data you need to store there are hundereds of alternatives. This course try to guide the participants what are alternatives for storing and analyzing Big Data and what are theirs pros and cons. This course is mostly focused on discussion and presentation of solutions, though hands-on exercises are available on demand. Límites de las tecnologías tradicionales Bases de datos SQL Redundancia: réplicas y clusters Restricciones Velocidad Descripción general de los tipos de bases de datos Bases de datos de objetos Tienda de documentos Bases de datos en la nube Almacén de columnas anchas Bases de datos multidimensionales Bases de Datos Multivalor Bases de datos de secuencias y series de tiempo Bases de datos multimodales Bases de datos de gráficos Valor clave Bases de datos XML Distribuir sistemas de archivos Bases de datos populares de NoSQL MongoDB Cassandra Apache Hadoop Apache Spark Otras soluciones NewSQL Visión general de las soluciones disponibles Actuación Inconsciencias Almacenamiento de documentos / búsqueda optimizada Solr / Lucene / Elasticsearch Otras soluciones
PentahoDI Pentaho Data Integration Fundamentals 21 horas Pentaho Data Integration is an open-source data integration tool for defining jobs and data transformations. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Pentaho Data Integration's powerful ETL capabilities and rich GUI to manage an entire big data lifecycle, maximizing the value of data to the organization. By the end of this training, participants will be able to: Create, preview, and run basic data transformations containing steps and hops Configure and secure the Pentaho Enterprise Repository Harness disparate sources of data and generate a single, unified version of the truth in an analytics-ready format. Provide results to third-part applications for further processing Audience Data Analyst ETL developers Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.
ADSQL SQL Avanzado 14 horas Los estudiantes aprenderán las consultas avanzadas y cómo agregar, actualizar y eliminar datos, tablas, vistas e índices. Lección 1: Consultas con uniones y uniones avanzadas Consultar tablas múltiples con uniones Joins avanzadas Cálculo con COMPUTE Lección 2: Consulta con subconsultas Subconsultas Lección 3: Adición de datos Inserción de datos SELECCIONAR EN Lección 4: Actualización y eliminación de datos Actualización de registros Eliminación de registros Eliminar el contenido de las tablas Lección 5: Manipulación de tablas y vistas Creación de tablas Modificación de tablas Eliminar tablas Adición y eliminación de vistas Lección 6: Manipulación de índices Adición y eliminación de índices Lección 7: Asegurar la integridad de los datos con las transacciones Actas Lección 8: Creación de bases de datos Creación de una base de datos con SQL Eliminación de una base de datos
meteor Meteor: usa JavaScript para desarrollar aplicaciones móviles multiplataforma 14 horas Meteor (también conocido como MeteorJS) es un marco web JavaScript de código abierto escrito en Node.js. Se integra con MongoDB y permite el prototipado rápido de aplicaciones de Android e iOS. Este curso presenta los fundamentos de Meteor y guía a los participantes a través de la creación de aplicaciones web en tiempo real para plataformas de escritorio y móviles. Audiencia Desarrolladores de front-end Cualquier persona interesada en aprender Meteor Formato del curso Descripción general de las características y capacidades de Meteor junto con el desarrollo paso a paso de una aplicación móvil para iOS y Android. Introducción a Meteor JavaScript Instalando Meteor Arquitectura de Meteoros Descripción general de MongoDB Creando una aplicación Meteor Estructura del archivo de proyecto de Meteor Creando una plantilla y colecciones Trabajando con formularios y eventos Sesiones y rastreadores en Meteor Trabajando con la API Core Trabajando con HTTP, correo electrónico, activos Creando una base de datos en Meteor Construyendo colecciones de bases Ordenando los datos en Meteor Construyendo un sistema de cuentas de usuario Creando paquetes en Meteor Implementando su aplicación
sqlmysqladv SQL Avanzado en MySQL 7 horas Este curso ha sido creado para personas que ya conocen SQL. El curso le introduce en secretos comunes a todas las bases de datos SQL, así como sintaxis, funciones y características específicas de MySQL. DQL (Lenguaje de consulta de datos) Correlación en las cláusulas FROM, WHERE, SELECT y HAVING Correlación y rendimiento Utilizando las funciones CASE, IF, COALESCE Uso de variables Casting y conversión Tratar con operadores NULL, NULL-safe Uso de la expresión regular con el operador REGEXP Grupo específico útil de MySQL por funciones (GROUP_CONCAT, etc.) GRUPO POR CON ROLLUP EXISTE, TODO, CUALQUIER Multitable OUTER JOIN Reescribir subconsultas como uniones DML (Lenguaje de modificación de datos) Insertos de varias filas INSERT by SELECT Uso de subconsultas en sentencias DML Uso de variables en consultas DML Bloqueo de tablas y filas Actualización de datos en muchas tablas IGNORE cláusula Cláusula REPLACE DELETE versus TRUNCATE DDL (lenguaje de definición de datos) Creación de tablas con select Mesas temporales Procedimientos almacenados Breve introducción a los procedimientos almacenados de MySQL
ddavsvbsqls Developing Desktop Applications with Visual Studio 2012, VB.NET and SQL Server 2012 21 horas This course is divided into 3 main sections and is made up of a mixture of presentations and practical exercises. VB.NET Language in Visual Studio 2012 VB.NET Object Orientation VB.NET and Sql Server 2012 Part I. VB.NET Language in Visual Studio 2012 Module 1. Introduction to Visual Basic 2012 The Object-Oriented Programming The Visual Studio 2012 IDE Creating a new Application Using the Help System Module 2. The Microsoft .NET Framework The .NET Framework Classes Executing the Code Common Language Runtime Code Loading and Execution Application Isolation Security Interoperability Exception Handling Module 3. The Visual Basic 2012 Language Data Types Storing Variables Using Methods Making Decisions Working with Data Structures Using Arrays, Enumerations and Collections Module 4. Building Windows Applications Responding to Events Creating the Toolbar Creating the Status Bar Using Multiple Forms OpenFileDialog and SaveDialog controls PrintDialog and FolderBrowserDialog controls Understanding Menu Features Creating Menus Context Menus Part II. VB.NET Object Orientation Module 5. Building Objects Understanding Objects Encapsulation Methods and Properties Managing Events Building Classes Using Constructors Managing Inheritance Module 6. Advanced Language Constructs Using Lambda Expressions Using Async and Wait Using Iterators Module 7. Exception Handling and Debugging Handling Exceptions Try, Catch, Finally The Throw Keyword The Exit Try Statement Using Exit Try Statement Using Exception Properties Logging Errors Module 8. Parallel Programming Using Tasks and Threads Launching Parallel Tasks Transforming Sequential Code to Parallel Code Parallelizing Loops Specifying the Desired Degree of Parallelism Creating and Managing Tasks Part III. VB.NET and Sql Server 2012 Module 9. Database Programming with Sql Server 20012 and ADO.NET The ADO.NET architecture The Connection class The Command and DataReader Classes The ExecuteReader(), ExecuteScalar(), ExecuteNonQuery() methods Using Parameterized Commands Calling Stored Procedure Managing Transactions Module 10. Data Components and the DataSet Building a Data Access Component Managing Disconnected Data The DataSet Class The DataAdapter Class: Filling a DataSet, working with Multiple Tables and Relationships The DataView Class Module 11. Using Data Binding Basic Data Binding Data Source Controls The SqlDataSource Inserting, Updating, Deleting and Selecting records
3419 Oracle 11g - Programming with PL / SQL II 21 horas For who This training is in addition to, and continuation of the 'Oracle 11g - Programming in PL / SQL and - workshops ", but can also be designed for practitioners, developers, PL / SQL who already have experience with the language, and who want to systematize their knowledge and learn advanced mechanisms and solutions developed in this language. The content of the training Objects, streams and complex data structures Advanced solutions based on PL / SQL Exams and Certificates The plan covers the training material required to pass the exam 1Z0-146 Oracle Advanced PL / SQL and obtain the title of Oracle Advanced PL / SQL Developer Certified Professional Purpose of training The training is designed to familiarize participants with the advanced aspects of programming in an Oracle database. The emphasis is on flexibility and performance solutions based on PL / SQL. Notes The workshops are based on the software version 11g XE Complex data types, collections Subtypes Cursor variables and dynamic cursors Associative arrays, collections Actions mass, bulk, forall Exception handling bulk operations Object orientation in an Oracle database Types (classes) methods of objects permanent Collections Functions Panel streaming Features Create your own aggregate functions Calling functions in SQL, constraints, levels of purity, determinism Organization of program units PL / SQL Permissions in PL / SQL Context name Integration with other languages Using JAVA Linking procedures C language Native compilation of the C language Ready solutions Create the application context Mechanism of Virtual Private Database (VPD) Support lobbying Profiling code Tracking code Productivity PL / SQL code Bind variables in SQL statements and the statistical distribution of cursor Sharing Objective query optimization Feather short procedures at compile Caching functions and query results Prevention before injecting code
accumulo Apache Accumulo: Construcción de Altamente Escalable Aplicaciones Big Data 21 horas Apache Accumulo is a sorted, distributed key/value store that provides robust, scalable data storage and retrieval. It is based on the design of Google's BigTable and is powered by Apache Hadoop, Apache Zookeeper, and Apache Thrift.   This courses covers the working principles behind Accumulo and walks participants through the development of a sample application on Apache Accumulo. Audience     Application developers     Software engineers     Technical consultants Format of the course     Part lecture, part discussion, hands-on development and implementation, occasional tests to gauge understanding Introduction Installing Accumulo Configuring Accumulo Understanding Accumulo's data model, architecture, and components Working with the shell Database operations Configuring your tables Accumulo iterators Developing an application in Accumulo Securing your application Reading and writing secondary indexes Working with Mapreduce, Spark, and Thrift Proxy Testing your application Troubleshooting Deploying your application Accumulo Administrative tasks
hbasedev HBase para Desarrolladores 21 horas Este curso introduce HBase - un almacén NoSQL en la parte superior de Hadoop. El curso está dirigido a desarrolladores que usarán HBase para desarrollar aplicaciones y administradores que administrarán los clústeres de HBase. Vamos a recorrer un desarrollador a través de la arquitectura de HBase y modelado de datos y desarrollo de aplicaciones en HBase. También discutirá el uso de MapReduce con HBase y algunos temas de administración relacionados con la optimización del rendimiento. El curso es muy práctico con muchos ejercicios de laboratorio. Sección 1: Introducción a Big Data y NoSQL Ecosistema de grandes datos Descripción general de NoSQL Teorema del CAP ¿Cuándo es apropiado NoSQL? Almacenamiento columnar HBase y NoSQL Sección 2: Introducción a HBase Conceptos y Diseño Arquitectura (Servidor HMaster y Región) Integridad de los datos HBase ecosistema Laboratorio: Explorando HBase Sección 1: Introducción a Big Data y NoSQL Ecosistema de grandes datos Descripción general de NoSQL Teorema del CAP ¿Cuándo es apropiado NoSQL? Almacenamiento columnar HBase y NoSQL Sección 2: Introducción a HBase Conceptos y Diseño Arquitectura (Servidor HMaster y Región) Integridad de los datos HBase ecosistema Laboratorio: Explorando HBase Sección 4: Esquema de HBase Diseño: Sesión de grupo Los estudiantes son presentados con casos de uso del mundo real Los estudiantes trabajan en grupos para llegar a soluciones de diseño Discutir / criticar y aprender de múltiples diseños Labs: implementar un escenario en HBase Sección 5: HBase Internals Entendiendo HBase bajo el capó Memfile / HFile / WAL Almacenamiento HDFS Compactaciones Divide Bloom Filtros Cachés Diagnóstico Sección 6: Instalación y configuración de HBase Selección de hardware Métodos de instalación Configuraciones comunes Laboratorio: instalación de HBase Sección 7: El ecosistema de HBase Desarrollando aplicaciones usando HBase Interactuando con otras pilas de Hadoop (MapReduce, Pig, Hive) Marcos alrededor de HBase Conceptos avanzados (co-procesadores) Labs: escribir aplicaciones de HBase Sección 8: Monitoreo y Mejores Prácticas Herramientas y prácticas de monitoreo Optimizar HBase HBase en la nube Casos de uso real de HBase Laboratorios: comprobar los signos vitales de HBase
hdp Hortonworks Data Platform (HDP) for administrators 21 horas Hortonworks Data Platform is an open-source Apache Hadoop support platform that provides a stable foundation for developing big data solutions on the Apache Hadoop ecosystem. This instructor-led live training introduces Hortonworks and walks participants through the deployment of Spark + Hadoop solution. By the end of this training, participants will be able to: Use Hortonworks to reliably run Hadoop at a large scale Unify Hadoop's security, governance, and operations capabilities with Spark's agile analytic workflows. Use Hortonworks to investigate, validate, certify and support each of the components in a Spark project Process different types of data, including structured, unstructured, in-motion, and at-rest. Audience Hadoop administrators Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.  
cassadmin Administración de Cassandra 14 horas Este curso presentará Cassandra, una popular base de datos NoSQL. Cubrirá los principios, la arquitectura y el modelo de datos de Cassandra. Los estudiantes aprenderán a modelar datos en CQL (Lenguaje de consulta de Cassandra) en prácticas, laboratorios interactivos. Esta sesión también trata sobre las internas de Cassandra y algunos temas de administración. Sección 1: Introducción a Big Data / NoSQL Visión general de NoSQL Teorema CAP Cuándo es NoSQL apropiado Almacenamiento en columna Ecosistema NoSQL Sección 2: Conceptos básicos de Cassandra Diseño y arquitectura Nodos de Cassandra, clústeres, centros de datos Teclas, tablas, filas y columnas Partición, replicación, tokens Niveles de consistencia y quórum Labs: interactuando con cassandra usando CQLSH Sección 3: Modelado de datos - parte 1 introducción a CQL CQL Datatypes creando espacios de claves y tablas Elegir columnas y tipos Elegir llaves primarias Diseño de datos para filas y columnas Tiempo para vivir (TTL) Consultando con CQL Actualizaciones de CQL Colecciones (lista / mapa / conjunto) Labs: varios ejercicios de modelado de datos usando CQL; experimentando con consultas y tipos de datos compatibles Sección 4: Modelado de datos - parte 2 Crear y usar índices secundarios claves compuestas (claves de partición y claves de agrupamiento) Datos de series de tiempo Mejores prácticas para datos de series de tiempo Contadores Transacciones livianas (LWT) Labs: creación y uso de índices; modelado de datos de series de tiempo Sección 5: Cassandra Internals entender el diseño de Cassandra bajo el capó sstables, memtables, commit log Sección 6: Administración Selección de hardware Distribuciones de Cassandra Nodos de Cassandra Comunicación Escribir y leer datos en / desde el motor de almacenamiento Directorios de datos Operaciones contra la entropía Compactación Cassandra Elegir e implementar estrategias de compactación Mejores prácticas de Cassandra (compactación, recolección de basura,) herramientas de solución de problemas y consejos Laboratorio: los estudiantes instalan Cassandra, ejecutan los puntos de referencia
BigData_ Una introducción práctica al análisis de datos y Big Data 35 horas Los participantes que completen esta capacitación obtendrán una comprensión práctica y real de Big Data y sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas. Los participantes tendrán la oportunidad de poner este conocimiento en práctica a través de ejercicios prácticos. La interacción grupal y la retroalimentación del instructor conforman un componente importante de la clase. El curso comienza con una introducción a los conceptos elementales de Big Data, luego avanza hacia los lenguajes de programación y las metodologías utilizadas para realizar el Análisis de datos. Finalmente, discutimos las herramientas y la infraestructura que permiten el almacenamiento de Big Data, el procesamiento distribuido y la escalabilidad. Audiencia Desarrolladores / programadores Consultores de TI Formato del curso Conferencia de parte, discusión en parte, práctica práctica e implementación, quicing ocasional para medir el progreso. Introducción al análisis de datos y Big Data ¿Qué hace que Big Data sea "grande"? Velocidad, Volumen, Variedad, Veracidad (VVVV) Límites al procesamiento de datos tradicional Procesamiento distribuido Análisis estadístico Tipos de análisis de aprendizaje automático Visualización de datos Idiomas utilizados para el análisis de datos Lenguaje R ¿Por qué R para el análisis de datos? Manipulación de datos, cálculo y visualización gráfica Pitón ¿Por qué Python para el análisis de datos? Manipulación, procesamiento, limpieza y crujido de datos Enfoques para el análisis de datos Análisis estadístico Análisis de series temporales Predicción con modelos de correlación y regresión Estadística Inferencial (estimación) Estadística descriptiva en conjuntos de Big Data (por ejemplo, cálculo de la media) Aprendizaje automático Aprendizaje supervisado vs no supervisado Clasificación y agrupamiento Estimando el costo de métodos específicos Filtración Procesamiento natural del lenguaje Procesando texto Subestimando el significado del texto Generación automática de texto Análisis de sentimiento / Análisis de tema Visión por computador Adquirir, procesar, analizar y comprender imágenes Reconstruyendo, interpretando y entendiendo escenas 3D Usar datos de imagen para tomar decisiones Infraestructura Big Data Almacenamiento de datos Bases de datos relacionales (SQL) MySQL Postgres Oráculo Bases de datos no relacionales (NoSQL) Cassandra MongoDB Neo4js Comprender los matices Bases de datos jerárquicas Bases de datos orientadas a objetos Bases de datos orientadas a documentos Bases de datos orientadas a gráficos Otro Procesamiento distribuido Hadoop HDFS como un sistema de archivos distribuido MapReduce para procesamiento distribuido Spark Marco de computación en clúster en memoria todo en uno para el procesamiento de datos a gran escala Streaming estructurado Spark SQL Bibliotecas de aprendizaje automático: MLlib Procesamiento de gráficos con GraphX Escalabilidad Nube pública AWS, Google, Aliyun, etc. Nube privada OpenStack, Cloud Foundry, etc. Escalabilidad automática Elegir la solución correcta para el problema El futuro de Big Data Observaciones finales
mysqladm Administración de Bases de Datos MySQL 14 horas El curso de formación de administración de MySQL es para cualquiera que quiera administrar el servidor de base de datos MySQL. Es un curso completo que cubre todos los deberes de administrador. El curso explica cómo funciona la base de datos MySQL, qué herramientas están disponibles, cómo podemos usarlas, cómo podemos proteger el servidor de base de datos MySQL y configurarlo. Durante el curso de formación, aprenderá a administrar las cuentas de usuario y cómo funciona el sistema privilegiado de acceso de MySQL. También aprenderá a mantener su base de datos, copia de seguridad y recuperar sus bases de datos y realizar la recuperación de fallos. Archivos y secuencias de comandos de MySQL Server Programas MySQL Servidor MySQL Cliente MySQL Herramientas GUI Configuración del servidor MySQL Mysqld Opciones El modo SQL de servidor Variables del sistema del servidor Variables dinámicas del sistema Variables de estado del servidor Proceso de apagado Problemas de seguridad de MySQL Protección de MySQL contra ataques Opciones de mysqld relacionadas con la seguridad Problemas de seguridad con LOAD DATA LOCAL Sistema de privilegios de acceso de MySQL Resumen del sistema de privilegios de MySQL Privilegios proporcionados por MySQL Conexión al servidor MySQL - Etapas Control de acceso, etapa 1: Verificación de conexión Control de acceso, etapa 2: Solicitar verificación Acceso negado errores Gestión de cuentas de usuario de MySQL Usuarios y contraseñas Creación de nuevos usuarios Eliminación de cuentas de usuario Limitar los recursos del usuario Cambio de contraseñas Mantenimiento de base de datos MySQL Copia de seguridad y recuperación Recuperación puntual Mantenimiento y recuperación de fallos Myisamchk Sintaxis y opciones Obteniendo información de la tabla Configuración local de MySQL Personajes nacionales y clasificación Zona horaria del servidor MySQL Archivos de registro de MySQL Registro de errores Registro de consultas generales Registro de actualizaciones Registro binario Registro de consultas lentas Mantenimiento y rotación de archivos de registro Ejecución de varios servidores MySQL en la misma máquina Ejecución de varios servidores en Windows Ejecución de varios servidores en Windows como servicios Ejecución de varios servidores en Unix y Linux Uso de herramientas de cliente en un entorno de varios servidores MySQL Query Cache Concepto de caché de consultas Prueba de caché de consultas con SELECT Configuración del caché de consultas Comprobación del estado y mantenimiento de la caché de consultas      
3410 Oracle 11g - Programming with PL / SQL I - Workshops 28 horas For who Workshops are dedicated to developers, end users and administrators, who until now have had no contact with the language PL / SQL, and the need to exploit its huge potential in working with a database, automate processes, and in building applications Exams and Certificates The plan covers the training material required to pass the exam 1Z0-144 Oracle Database 11g Program with PL / SQL and obtain the title of Oracle PL / SQL Developer Certified Associate Purpose of training The workshop aims to familiarize participants with the programming language PL / SQL, its capabilities and limitations. This workshop will include a full understanding of the mechanisms involved in the programming language PL / SQL needed to implement the logic of the free applications, automation of data processing and database management. The content of the training Introduction to PL / SQL architecture solutions based on this language, the organization of the working environment Create scripts and stored program units that operate on data Notes The workshops are based on the software version 11g XE Introduction to PL / SQL Runtime Environment Construction and types of PL / SQL blocks Declaring and using variables Control statements, decisions, loops SQL statements in PL / SQL DML commands DDL and dynamic SQL TCL commands and transactional SELECT Procedures and Functions Create and delete Parameterization Passing parameters by value and reference, nocopy Handling errors and exceptions Create and use cursors Records static cursors Parameterizing cursors Cursor FOR UPDATE Associative arrays Packages The structure of the package: the specification and body Section Initialization and global variables, memory management, an instance of the package Encapsulation, overloading programs, pre-declaration procedures Triggers DML triggers The triggers Drives (INSTEAD OF) The triggers system New features in Oracle 11g triggers Examples of application packages built Writing to a file through UTL_FILE Sending e-mails Management code and compiler Encryption code (dynamic obfuscation, wrap) conditional Compilation The relationships between objects Warnings
sqlmsa SQL en Microsoft Access 14 horas Este curso de formación SQL es para personas que quieren obtener las habilidades necesarias para extraer y analizar datos utilizando Microsoft Access. Los miembros del curso aprenderán: Cómo escribir consultas SQL Qué bases de datos relacionales son y cómo podemos usarlas Qué son las relaciones y cómo crearlas La estructura de los datos Diferencias entre los dialectos SQL (Oracle, T-SQL, ANSI) Habilidades prácticas para escribir consultas Este curso de SQL se ocupa del dialecto Microsoft Access de SQL.   RDBMS (Sistema de Gestión de Base de Datos Relacional) Operadores relacionales SQL como lenguaje declarativo Sintaxis de SQL SQL Sublanguages DQL, DML, DDL, DCL DQL (lenguaje de consulta de datos) en detalle Cláusula SELECT Alias de columnas Alias de tabla Tipos de fecha y funciones de fecha Función de grupo La tabla se une Cláusula JOIN Operador de UNION Consultas anidadas Subconsultas correlacionadas Descripción de DML (Data Manipulation Language) Inserción de filas (INSERT) Inserción de filas mediante subconsulta Actualización de filas (UPDATE) Eliminación de filas (DELETE) Descripción de DDL (Data Definition Language) Crear, alterar y eliminar objetos (CREATE, ALTER, DROP) Creación de tablas mediante subconsulta (CREATE TABLE .... AS SELECT ...) CONSTRAINTS Descripción General NULL i NOT NULL Cláusula CONSTRAINT Tipo ENUM Tipo SET CLAVE PRINCIPAL ÚNICO CLAVE EXTERNA Cláusula DEFAULT Descripción General de las Transacciones COMETER ROLLBACK PUNTO DE GUARDADO Impedidos y explícitos rollbacks y compromisos Descripción General de los Dialectos SQL MySQL Microsoft Access y SQL Server Oracle y PostgreSQL      
storm Apache Storm 28 horas Apache Storm is a distributed, real-time computation engine used for enabling real-time business intelligence. It does so by enabling applications to reliably process unbounded streams of data (a.k.a. stream processing). "Storm is for real-time processing what Hadoop is for batch processing!" In this instructor-led live training, participants will learn how to install and configure Apache Storm, then develop and deploy an Apache Storm application for processing big data in real-time. Some of the topics included in this training include: Apache Storm in the context of Hadoop Working with unbounded data Continuous computation Real-time analytics Distributed RPC and ETL processing Request this course now! Audience Software and ETL developers Mainframe professionals Data scientists Big data analysts Hadoop professionals Format of the course     Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice Request a customized course outline for this training!
zeppelin Zeppelin for interactive data analytics 14 horas Apache Zeppelin is a web-based notebook for capturing, exploring, visualizing and sharing Hadoop and Spark based data. This instructor-led, live training introduces the concepts behind interactive data analytics and walks participants through the deployment and usage of Zeppelin in a single-user or multi-user environment. By the end of this training, participants will be able to: Install and configure Zeppelin Develop, organize, execute and share data in a browser-based interface Visualize results without referring to the command line or cluster details Execute and collaborate on long workflows Work with any of a number of plug-in language/data-processing-backends, such as Scala ( with Apache Spark ), Python ( with Apache Spark ), Spark SQL, JDBC, Markdown and Shell. Integrate Zeppelin with Spark, Flink and Map Reduce Secure multi-user instances of Zeppelin with Apache Shiro Audience Data engineers Data analysts Data scientists Software developers Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.  
fsharpfordatascience F# for Data Science 21 horas Data science is the application of statistical analysis, machine learning, data visualization and programming for the purpose of understanding and interpreting real-world data. F# is a well suited programming language for data science as it combines efficient execution, REPL-scripting, powerful libraries and scalable data integration. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use F# to solve a series of real-world data science problems. By the end of this training, participants will be able to: Use F#'s integrated data science packages Use F# to interoperate with other languages and platforms, including Excel, R, Matlab, and Python Use the Deedle package to solve time series problems Carry out advanced analysis with minimal lines of production-quality code Understand how functional programming is a natural fit for scientific and big data computations Access and visualize data with F# Apply F# for machine learning Explore solutions for problems in domains such as business intelligence and social gaming Audience Developers Data scientists Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.
mariadbadmin MariaDB Database Administration 14 horas MariaDB Administration training course is for anyone who wants to administrate the MariaDB database server. It is a comprehensive course covering all administrator duties. The course explains how MariaDB Database works, what tools are available, how we can use them, how we can secure the MariaDB Database Server and configure it. During the training course you will learn how to manage user accounts and how the MariaDB Access Privilege System works. You also will learn how to maintain your database, backup and recover your databases and perform crash recovery. Installing MariaDB server Installing in Ubuntu/Debian Installing in other Linux Distributions Installation on Windows MariaDB Server Files and Scripts MariaDB Programs MariaDB Server MariaDB Client GUI Tools MariaDB Server Configuration Server Options The Server SQL Mode Server System Variables Dynamic System Variables Server Status Variables Shutdown Process MariaDB Security Issues Securing MariaDB Against Attacks Security-Related Options Security Issues with LOAD DATA LOCAL MariaDB Access Privilege System MariaDB Privilege System Overview Privileges Provided by MariaDB Connecting to the MariaDB Server - Stages Access Control, Stage 1: Connection Verification Access Control, Stage 2: Request Verification Access Denied Errors MariaDB User Account Management Users and Passwords Creating New Users Deleting User Accounts Limiting User Resources Changing Passwords MariaDB Database Maintenance Backup and Recovery Point-in-Time Recovery Maintenance and Crash Recovery myisamchk Syntax and Options Getting Table Information MariaDB Local Setting National Characters and Sorting MariaDB Server Time Zone MariaDB Log Files Error Log General Query Log Update Log Binary Log Slow Query Log Log File Maintenance and Rotation Running Multiple MariaDB Servers on the Same Machine Running Multiple Servers in Windows Running Multiple Servers in Windows as Services Running Multiple Servers in Unix and Linux Using Client Tools in a Multi-Server Environment MariaDB Query Cache The Concept of Query Cache Testing Query Cache with SELECT Configuring Query Cache Checking Query Cache Status and Maintenance The CONNECT Storage Engine Installing the CONNECT storage engine Creating and dropping CONNECT tables Reading and writing CSV data using CONNECT Reading and writing XML data using CONNECT Accessing MariaDB tables using CONNECT Using the XCOL table type Using the PIVOT table type Using the OCCUR table type Exploring Dynamic and Virtual Columns in MariaDB Creating tables with dynamic columns Inserting, updating, and deleting dynamic column data Reading data from a dynamic column Using virtual columns Performance and Usage Statistics Installing the Audit Plugin Using the Audit Plugin Using engine-independent table statistics Using extended statistics Enabling the performance schema Using the performance schema Optimizing and Tuning MariaDB Using SHOW STATUS Controlling MariaDB optimizer strategies Using extended Keys with InnoDB and XtraDB Configuring the MyISAM segmented key cache Configuring threadpool Configuring the Aria pagecache Optimizing queries with the subquery cache Optimizing semijoin subqueries Using microseconds in DATETIME columns Updating the DATETIME and TIMESTAMP columns automatically  
mongodbadmin MongoDB para Administradores 14 horas Este curso cubre todo lo que un administrador de base de datos necesita saber para desplegar y mantener con éxito bases de datos MongoDB. Diagnosticar problemas de rendimiento, importar y exportar datos, y establecer las rutinas de copia de seguridad y restauración adecuadas, visión general de la API MongoDB CRUD, el shell de comandos y los controladores. También están cubiertos. El público de este curso incluye a personas que quieren: Entender MongoDB desde la perspectiva de un desarrollador, incluyendo su shell de comandos, API de consulta y herramientas de controladores. Implementar MongoDB en todas sus configuraciones - como un solo servidor, con replicación maestro / esclavo, como un conjunto de réplicas y como un clúster fragmentado. Evaluar las aplicaciones y elegir el hardware apropiadamente. Monitorear las instancias de MongoDB e integrarlas con el software de monitoreo estándar (Munin, Nagios, etc.) Planea copias de seguridad y administra grandes importaciones y exportaciones de datos. Solución de problemas de los problemas más comunes de desarrolladores y escenarios de fallos. Cada delegado tendrá que realizar una serie de ejercicios prácticos. Descripción general de MongoDB Architectural Origen, objetivos de diseño, características clave Estructura del proceso (mongos, mongod, servidores de configuración) Estructura del directorio / archivo Trabajar con el Shell de MongoDB Documentos y tipos de datos CRUD (inserciones, consultas, actualizaciones, eliminaciones) Comandos del sistema Configuración y Despliegue de un solo Servidor Archivos de configuración Archivos de datos y asignación Archivos de registro Recomendaciones sobre hardware y sistema de archivos Seguridad Autenticación incorporada Recomendaciones para una implementación segura Monitoreo de MongoDB Mongostato Analizar la memoria y el rendimiento de E / S Integración con herramientas de monitoreo: Munin / Cacti / Nagios Consola web de MongoDB Optimización de Indización y Consultas Gestión de índices e índices de indización de MongoDB Índices individuales / compuestos / geográficos Identificar consultas sub-óptimas. Uso del generador de perfiles de consultas. Introducción a los Controladores (Java / Python / Ruby / PHP / Perl) Cómo los controladores y shell se comunican con MongoDB BSON y el protocolo MongoDB Wire Solución de problemas de las conexiones de aplicación Introducción a Escalabilidad de Lectura y Escritura Replicación y Durabilidad Replicación maestro-esclavo Conjuntos de réplicas Uso de escribir preocupación por la durabilidad Manejo de errores de replicación Auto-Sharding Cómo funciona el fragmento Configuración de un clúster de fragmentos MongoDB Elección de una clave de fragmento Sharding e índices Topologías de Sharding y Replica Set Administrar un clúster fragmentado Shard / Chunk Migration Planes de Copia de Seguridad y Restauración Estrategias basadas en sistemas de archivos Mongodump / mongorestore Rsync Mongoimport / mongoexport              
3358 Oracle 11g - SQL language for developers - Workshop 35 horas For who Workshops are dedicated as a first step for developers and designers of applications based on Oracle databases. Participants do not need to have any prior knowledge of the Oracle database, or other relational database systems, even though such knowledge may be useful. Exams and Certificates The plan covers the training material required to pass the exam 1Z0-047 Oracle Database SQL Expert and obtain the title of Oracle Database SQL Certified Expert Purpose of training The workshop aims to familiarize participants with the Oracle database techniques to build database structures and data manipulation. Particular emphasis is placed on the participant to see across the board, which offers opportunities to design and build applications Relational Database Management System, Oracle Database, and to be able to independently work with her. The content of the training Introduction to database technology and the organization of the work environment Acquisition and modification of data Construction of the repository application Safety and concurrency runtime Notes The workshops are based on the software version 11g XE Introduction to the Oracle database Database Architecture Relational model database Users diagrams sessions Tools Introduction to the SELECT statement Screening and selection (WHERE clause) Sorting Data types, operators, and service NULL Built-in scalar functions Actions to date National and regional settings in SQL The analysis of aggregated data Funkcje grupujące Klauzula distinct Klauzule GROUP BY and having Retrieving data from multiple tables Inner and outer joins (INNER JOIN, OUTER JOIN) ANSI SQL syntax, and other methods connectors (SELF JOIN, NATURAL JOIN) Collective operators (UNION, UNION ALL, INTERSECT, MINUS) Subqueries Subqueries simple Correlated subqueries Operators EXISTS and NOT EXISTS Other types of subqueries Inquiries hierarchical and samples Construction of the tree (CONNECT BY PRIOR clause and START WITH) The SYS_CONNECT_BY_PATH Data samples (SAMPLE clause) Data manipulation (DML) "INSTRUCCIONES INSERT, UPDATE, DELETE Operacja na dużych zbiorach (INSERT FIRST, ALL INSERT, MERGE) Dictionary system Concurrent users work Transactions Locks FLASHBACK Users and Permissions Creating and modifying user patterns Permissions and roles Managing data storage - logical layer Tables, temporary tables, index-organized tables Limitations Indexes The views, sequences, synonyms, materialized views Units stored PL / SQL Modeling and restore the data model using Oracle SQL Modeler Moving Data A logical copy of the data - datapump import and export Loading data - sqlLoader External tables Links database Automating tasks dbms_jobs, dbms_scheduler
DM7 Introducción a DM7 21 horas Audience Beginner or intermediate database developers Beginner or intermediate database administrators Programmers Format of the course Heavy emphasis on hands-on practice. Most of the concepts are learned through samples, exercises and hands-on development Introduction to 达梦7 (达梦数据库管理系统) 达梦7 vs SQL Server, MySQL, and Oracle Installing 达梦7 Creating your first 达梦7 database Configuring your 达梦7 database Tables and Views in 达梦7 Working with SQL Programming 达梦7 Administering 达梦7 Backing up and restoring Security Performance monitoring The future of 达梦7
hadoopmapr Administración de Hadoop en MapR 28 horas Audiencia: Este curso pretende desmitificar la tecnología de datos / hadoop y demostrar que no es difícil de entender. Descripción general de los grandes datos: Qué es Big Data? Por qué Big Data está ganando popularidad Grandes estudios de datos Características de los grandes datos Soluciones para trabajar en Big Data. Hadoop y sus componentes: Qué es Hadoop y cuáles son sus componentes. Arquitectura Hadoop y sus características de Datos que puede manejar / Procesar. Breve historia de Hadoop, empresas que la usan y por qué han comenzado a usarla. Hadoop Marco de trabajo y sus componentes-explicado en detalle. ¿Qué es HDFS y lee? -escribe al sistema de archivos distribuido de Hadoop. Cómo configurar Hadoop Cluster en diferentes modos: Stand-alone / Pseudo / Multi Node cluster. (Esto incluye configurar un clúster de Hadoop en VirtualBox / KVM / VMware, configuraciones de red que deben ser examinadas cuidadosamente, ejecutar Daemons de Hadoop y probar el clúster). Qué es el trabajo de marco Reducir mapa y cómo funciona. Ejecución de mapas Reduzca los trabajos en el clúster Hadoop. Entender la replicación, el reflejo y la conciencia Rack en el contexto de los clústeres Hadoop.​ Planificación de clústeres de Hadoop: Cómo planificar su clúster de hadoop. Entender el software de hardware para planificar el clúster de hadoop. Comprender las cargas de trabajo y el clúster de planificación para evitar fallos y realizar un trabajo óptimo. Qué es MapR y por qué MapR: Visión general de MapR y su arquitectura. Comprensión y funcionamiento de MapR Control System, volúmenes MapR, instantáneas y espejos. Planificación de un clúster en el contexto de MapR. Comparación de MapR con otras distribuciones y Apache Hadoop. MapR y la implementación del clúster. Configuración y administración del clúster: Gestión de servicios, nodos, instantáneas, volúmenes de espejo y clústeres remotos. Comprensión y gestión de nodos. Comprensión de los componentes de Hadoop, Instalación de componentes de Hadoop junto con MapR Services. Acceso a los datos en el clúster, incluyendo a través de NFS Administración de servicios y nodos. Gestión de datos mediante el uso de volúmenes, administración de usuarios y grupos, gestión y asignación de funciones a nodos, puesta en marcha de la clausura de nodos, administración de clústeres y supervisión de rendimiento, configuración / análisis y monitorización de métricas para supervisar el rendimiento, configurar y administrar la seguridad MapR. Entender y trabajar con M7- Almacenamiento nativo para tablas MapR. Configuración del clúster y ajuste para un rendimiento óptimo. Actualización de clústeres e integración con otras configuraciones: Actualización de la versión de software de MapR y tipos de actualización. Configuración del clúster Mapr para acceder al clúster HDFS. Configuración del cluster MapR en Amazon Elastic Mapreduce. Todos los temas anteriores incluyen demostraciones y sesiones de práctica para que los estudiantes tengan experiencia práctica de la tecnología.
ApacheIgnite Apache Ignite: Improve speed, scale and availability with in-memory computing 14 horas Apache Ignite is an in-memory computing platform that sits between the application and data layer to improve speed, scale and availability. In this instructor-led, live training, participants will learn the principles behind persistent and pure in-memory storage as they step through the creation of a sample in-memory computing project. By the end of this training, participants will be able to: Use Ignite for in-memory, on-disk persistence as well as a purely distributed in-memory database Achieve persistence without syncing data back to a relational database Use Ignite to carry out SQL and distributed joins Improve performance by moving data closer to the CPU, using RAM as a storage Spread data sets across a cluster to achieve horizontal scalability Integrate Ignite with RDBMS, NoSQL, Hadoop and machine learning processors Audience Developers Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.
dbalogicmigration Migración Lógica de la Base de Datos 7 horas Al migrar bases de datos, existen formas comunes de tratar con la lógica, ya sea en consultas SQL específicas de la base de datos o en el lenguaje de procedimientos de la base de datos (por ejemplo, PL / SQL). Este curso cubre técnicas y estrategias para facilitar la migración. También trata con posibles problemas de rendimiento y escalabilidad. Este curso generalmente se entrega con las siguientes bases de datos: DB2, Oracle, MySQL, MariaDB, SQL Server, etc., pero se puede adaptar a un proyecto de migración específico. Análisis y problemas de la lógica de la base de datos Donde encontrar la lógica Cómo distinguir la lógica que debe migrarse de la base de datos y la lógica que puede permanecer Problemas de escalabilidad Creando pruebas unitarias Análisis de estrategias de migración: pros y contras Flexibilidad vs velocidad Velocidad vs escalabilidad Lenguaje de procedimiento al servicio PL a PL Eliminación de datos derivados intermedios (efectivo) y reemplazo con lógica de vida OLTP vs Warehouse Diseño de nuevo servicio de adaptador lógico Usando programación tradicional Uso de motores de reglas u otros motores lógicos Examen de la unidad Problemas de rendimiento y escalabilidad Cambiando el sitio del cliente Marcos ORM (mapeo de relaciones de objetos) Uso del resultado del servicio web en lugar de una consulta o procedimiento almacenado Pruebas de rendimiento Perfilado (encontrar cuellos de botella y realizar optimización)
mongodbdev MongoDB para Desarrolladores 14 horas Este curso cubre todo lo que un desarrollador de bases de datos necesita saber para desarrollar aplicaciones con MongoDB. Manipulación de Documentos Consulta Insertar Actualizar retirar Upsert Eliminación de bases de datos, campos y otros Estructura del Documento Tipos de datos Referencias CARNÉ DE IDENTIDAD Llaves Subdocumentos incrustados Estructuras de árboles Cursor disponible Compromisos en dos fases Campo de secuencias de incremento automático Agregación Distinto Tuberías de agregación Mapa reducido Índices Predeterminado _id Campo único Índice compuesto Índice multijugador Índice geoespacial Índice de Hashed Único Escaso
sqlmysql SQL en MySQL 14 horas How to build a query? What opportunities has the SQL in a MySQL database? What is a relational database? What is the structure and SQL commands? Relational database models Relational operators Characteristics of declarative SQL language SQL syntax Division language DQL, DML, DDL, DCL Data Query Language SELECT queries. Aliases columns of tables Service date (DATE types, display functions, formatting) Group Features Combining internal and external tables (JOIN clause) UNION operator Nested Subqueries (the WHERE clause, the table name, column name) Correlated subqueries Data Modification Language Inserting rows (INSERT clause) Inserting rows by request Variation of the rows (UPDATE) Delete rows (DELETE) Data Definition Language Creating, altering and dropping objects (CREATE, ALTER, DROP) Creating tables using subquery (CREATE TABLE .... AS SELECT...) CONSTRAINTS Options NULL and NOT NULL CONSTRAINT clause ENUM type type SET PRIMARY KEY condition UNIQUE condition FOREIGN KEY condition DEFAULT clause Transactions The command COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT
3331 Oracle 11g - Advanced data analysis - workshops 35 horas For who These workshops are a continuation and complement the training of Oracle 11g data-analysis - a workshop dedicated to end users, data analysts and software testers for execution of professional duties which require more advanced techniques for working with the database. As in the case of the training of Oracle 11g data-analysis - workshops, participants do not need to be computer scientists, but the people who need efficient, and above all efficiently use the Oracle database, processing and analyzing stored in the large amounts of data Purpose of training The workshop aims to broaden the knowledge of participants about programming using PL / SQL and issues related to the optimization commands. Particular emphasis in this training is the performance of the data collection to ensure a smooth operation for very large amounts of data. In addition, workshops supplement an understanding of the elements necessary to any advanced user of Oracle in their daily work, such as copying and downloading large amounts of information, data modeling, modification of an existing data model and reverse engineering techniques using Oracle tools. The content of the training Moving and loading Procedural language PL / SQL allows you to expand the analytical capabilities of a SELECT statement Improving the performance of SQL queries Data modeling and acquisition and modification of the existing data model based on Oracle SQL Modeler Notes The workshops are based on the software version 11g XE Managing the data repository Control repository using the system dictionary, SQL script generation Creating tables and relationships with SQL Modeler Play schemes tables and relationships using reverse engineering and SQL Modeler Other repository objects: views, sequences, synonyms, temporary tables, stored routines System privileges and object-oriented database roles The programming language PL / SQL Basic information about the language, data types, variables, Deciding loops Embedding SQL statements in the code PL / SQL Stored subprograms: procedures and functions Handling errors and exceptions Query processing (cursors) The mass data operations (processing array) Generators data streaming functions Permissions in PL / SQL depending on model Triggers Running tasks The task scheduler Powerful scheduling mechanism (SCHEDULER) Methods for data transfer and charging Links database Loading data from text files external Tables Import / Export Data Database performance and tuning SQL statements Architecture database and instance Analysis of the plan to run a command to read the estimated costs and the actual Operation and control of Oracle optimizer with hints (hintów) The use of statistics and histograms Indexing data Optimize index readings Optimizing joins, sorts, and aggregation
mariadbgc Administración de MariaDB Galera Cluster 21 horas Este curso está dirigido a administradores de bases de datos. El curso presenta opciones para soluciones de alta disponibilidad con Galera Cluster. Aprenderá los conceptos básicos de la tecnología Galera, así como temas más avanzados y conocimientos prácticos relacionados con la configuración, optimización y administración de un clúster Galera. Descripción del tema Por qué los necesito y qué son soluciones de alta disponibilidad? Conceptos de cluster Qué es MariaDB Galera Cluster y qué ofrece a mi organización Galera Cluster Management Cómo empezar con Galera? ¿Qué debo hacer ahora antes de la instalación? Arquitectura y funcionalidad Primeros pasos - Instalación Más profundamente - Configuración y configuración Casi como un pro - Administración Actuación Operaciones y modos de operación Actualizar Galera Copias de seguridad y restauración Control de la transferencia de estado entre nodos Balanceo de carga Supervisión Cómo gestionar la configuración multimaestro de Galera Características Avanzadas Seguridad Escalabilidad Replicación Configuración avanzada
bigddbsysfun Big Data & Fundamentos de Sistemas de Bases de Datos 14 horas El curso forma parte del conjunto de habilidades de Data Scientist (Dominio: Datos y Tecnología). Conceptos de Data Warehousing ¿Qué es Data Ware House? Diferencia entre OLTP y Data Ware Housing Adquisición de datos Extracción de datos Transformación de datos. Carga de datos Data marts Dependiente vs Independiente Mart de datos Diseño de la base de datos Conceptos de prueba ETL: Introducción. Ciclo de vida del desarrollo de programas. Metodologías de ensayo. Prueba ETL Proceso de flujo de trabajo. ETL Testing Responsibilities in Data etapa. Fundamentos de datos grandes Big Data y su papel en el mundo corporativo Las fases de desarrollo de una estrategia de Big Data dentro de una corporación Explicar la lógica subyacente de un enfoque holístico de Big Data Componentes necesarios en una plataforma de datos grande Gran solución de almacenamiento de datos Límites de las tecnologías tradicionales Descripción general de los tipos de bases de datos Bases de datos NoSQL Hadoop Mapa reducido Apache Spark
datameer Datameer for Data Analysts 14 horas Datameer is a business intelligence and analytics platform built on Hadoop. It allows end-users to access, explore and correlate large-scale, structured, semi-structured and unstructured data in an easy-to-use fashion. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Datameer to overcome Hadoop's steep learning curve as they step through the setup and analysis of a series of big data sources. By the end of this training, participants will be able to: Create, curate, and interactively explore an enterprise data lake Access business intelligence data warehouses, transactional databases and other analytic stores Use a spreadsheet user-interface to design end-to-end data processing pipelines Access pre-built functions to explore complex data relationships Use drag-and-drop wizards to visualize data and create dashboards Use tables, charts, graphs, and maps to analyze query results Audience Data analysts Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.
datapyth Análisis de Datos en Python Usando Pandas y Numpy 14 horas Día 1 Análisis de datos con pandas Usando datos vectorizados en pandas Disputa de datos Clasificación y filtrado de datos Operaciones agregadas Analizando series de tiempo Visualización de datos Trazando diagramas con matplotlib Usando matplotlib dentro de los pandas Creando diagramas de calidad Visualización de datos en cuadernos Jupyter Otras bibliotecas de visualización en Python Dia 2 Vectorizar los datos en Numpy Creando Matrices Numpy Operaciones comunes en matrices Usando ufuncs Vistas y difusión en matrices Numpy Optimizando el rendimiento evitando bucles Optimizando el rendimiento con cPerfil Otras bibliotecas de Python para análisis de datos scikit-learn Scipy modelo de estadística RPy2
mlbankingr Machine Learning for Banking (with R) 28 horas In this instructor-led, live training, participants will learn how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in the banking industry. R will be used as the programming language. Participants first learn the key principles, then put their knowledge into practice by building their own machine learning models and using them to complete live team projects. Introduction Difference between statistical learning (statistical analysis) and machine learning Adoption of machine learning technology by finance and banking companies Different Types of Machine Learning Supervised learning vs unsupervised learning Iteration and evaluation Bias-variance trade-off Combining supervised and unsupervised learning (semi-supervised learning) Machine Learning Languages and Toolsets Open source vs proprietary systems and software R vs Python vs Matlab Libraries and frameworks Machine Learning Case Studies Consumer data and big data Assessing risk in consumer and business lending Improving customer service through sentiment analysis Detecting identity fraud, billing fraud and money laundering Introduction to R Installing the RStudio IDE Loading R packages Data structures Vectors Factors Lists Data Frames Matrixes and Arrays How to Load Machine Learning Data Databases, data warehouses and streaming data Distributed storage and processing with Hadoop and Spark Importing data from a database Importing data from Excel and CSV Modeling Business Decisions with Supervised Learning Classifying your data (classification) Using regression analysis to predict outcome Choosing from available machine learning algorithms Understanding decision tree algorithms Understanding random forest algorithms Model evaluation Exercise Regression Analysis Linear regression Generalizations and Nonlinearity Exercise Classification Bayesian refresher Naive Bayes Logistic regression K-Nearest neighbors Exercise Hands-on: Building an Estimation Model Assessing lending risk based on customer type and history Evaluating the performance of Machine Learning Algorithms Cross-validation and resampling Bootstrap aggregation (bagging) Exercise Modeling Business Decisions with Unsupervised Learning K-means clustering Challenges of unsupervised learning Beyond K-means Exercise Hands-on: Building a Recommendation System Analyzing past customer behavior to improve new service offerings Extending your company's capabilities Developing models in the cloud Accelerating machine learning with additional GPUs Beyond machine learning: Artificial Intelligence (AI) Applying Deep Learning neural networks for computer vision, voice recognition and text analysis Closing Remarks
sqlsqlsvr SQL en Servidor SQL 14 horas Este curso de formación de SQL es para personas que quieren obtener las habilidades necesarias para extraer y analizar datos de cualquier base de datos y crear informes. Los miembros del curso aprenderán: Cómo escribir consultas SQL Qué bases de datos relacionales son y cómo podemos usarlas Qué son las relaciones y cómo crearlas La estructura de los datos Diferencias entre T-SQL y otros dialectos Habilidades prácticas para escribir consultas Este curso SQL se ocupa del dialecto Microsoft T-SQL. Si está interesado en SQL genérico, consulte el curso de Fundamentos de SQL. RDBMS (Sistema de Gestión de Base de Datos Relacional) Operadores relacionales SQL como lenguaje declarativo Sintaxis de SQL SQL Sublanguages DQL, DML, DDL, DCL DQL (lenguaje de consulta de datos) en detalle Cláusula SELECT Alias de columnas Alias de tabla Tipos de fecha y funciones de fecha Función de grupo La tabla se une Cláusula JOIN Operador de UNION Consultas anidadas Subconsultas correlacionadas Descripción de DML (DataManipulationLanguage) Inserción de filas (INSERT) Inserción de filas mediante subconsulta Actualización de filas (UPDATE) Eliminación de filas (DELETE) Descripción de DDL (Data Definition Language) Crear, alterar y eliminar objetos (CREATE, ALTER, DROP) Creación de tablas mediante subconsulta (CREATE TABLE .... AS SELECT ...) CONSTRAINTS Descripción general NULL i NOT NULL Cláusula CONSTRAINT Tipo ENUM Tipo SET CLAVE PRINCIPAL ÚNICO CLAVE EXTERNA Cláusula DEFAULT Descripción general de las transacciones COMETER ROLLBACK PUNTO DE GUARDADO Impedidos y explícitos rollbacks y compromisos Descripción de los dialectos T-SQL Qué es Transact-SQL T-SQL y portabilidad con otros dialectos (qué evitar) Fecha de manejo
3041 Access Advanced 21 horas The course participants will learn how to speed up the operation of the database, how to write advanced queries, create a convenient system of forms and reporting. The course introduces the participant to automate all operations using macros and VBA. Tables and Fields Indexes and their usage Validation rules in tables Lists of values Search field Creating and Using OLE Object data type Queries Queries with Union operator Crosstab queries Logical, date, text, convert, aggregate functions Finding duplicates and unmatched records Forms Creating subforms Viewing Totals Opening subforms in a new window Setting the default values for controls Changing form views Reporting Records numbering in groups Creating a multi-column reports Creating report templates Creating user "labels" Charts Creating Charts Embedding charts in forms and reports Editing and modifying charts Macros Creating simple macro Macros Wizard Adding conditions Assigning macros to control events Ways to run macros Creating a macro group Autoexec macro AutoKeys macro Testing macro in the "single step mode" Switchboard Manager   Export and import data Exporting tables and queries Exporting reports as a snapshot Exporting reports to Microsoft Word Importing data from other databases Importing text files (CSV) Importing Excel spreadsheets Linking tables from other databases Database Relational Model and the Database Integrity Foreign keys and ways to maintain consistency Cascade deletion and updating related records Ways to join tables Joining internal, external right and left Joining tables without the clause "join" Testing integrity Tools and Maintenance of the database. Compacting and repairing database Backing up and restoring Database Documenter Database Replication Synchronization Viewing dependencies between objects Smart tags Startup options
3319 Data Analysis with Oracle 11g - workshop 35 horas For who Workshops are dedicated to end users, data analysts and software testers. Workshop participants do not need to be computer scientists, but employees who need efficiently and effectively use the Oracle database, processing and analyzing information contained in it Exams and Certificates The training plan includes, among others material required to pass the exam: 1Z0-051 Oracle Database 11g: SQL Fundamentals I, the first step to getting most certifications Oracle's Database Purpose of training The training is designed to familiarize participants with the Oracle database, the basic tools and techniques of data collection. Particular emphasis in this training is the acquisition of substantially correct and reliable data. The content of the training The organization of the working environment Introduction to the relational model of data storage Techniques for the collection, analysis and synthesis of information stored in the database Modify the information stored in the database Note The workshops are based on the software version 11g XE Introduction to the Oracle database Database Architecture Relational model database Users diagrams sessions Tools Introduction to the SELECT statement Screening and selection (WHERE clause) sorting Data types, operators, and service NULL Built-in scalar functions Actions to date National and regional settings in SQL Regular expressions The analysis of aggregated data grouping Functions DISTINCT clause The GROUP BY clause and HAVING. Summary (clauses ROLLUP, CUBE, GROUPING) Retrieving data from multiple tables Inner and outer joins (INNER JOIN, OUTER JOIN) ANSI SQL syntax, and other methods connectors (SELF JOIN, NATURAL JOIN) Collective operators (UNION, UNION ALL, INTERSECT, MINUS) Subqueries Subqueries simple Correlated subqueries Operators EXISTS and NOT EXISTS Other types of subqueries Inquiries hierarchical and samples Construction of the tree (CONNECT BY PRIOR clause and START WITH) The SYS_CONNECT_BY_PATH Data samples (SAMPLE clause) Analytic Functions Generating summaries Definition window Statistical Functions New features in Oracle 11g Inquiries Pivot (PIVOT, UNPIVOT) Tables and referential integrity Managing tables (CREATE, ALTER, DROP, RENAME) Referential integrity (constraints) Data manipulation (DML) INSTRUCCIONES INSERT, UPDATE, DELETE Operacja na dużych zbiorach (INSERT FIRST, ALL INSERT, MERGE) Concurrent users work Transactions Locks FLASHBACK Brief overview of schema objects vistas sequences indexes
neo4j Más allá de la Base de Datos Relacional: neo4j 21 horas Las bases de datos relacionales basadas en tablas, como Oracle y MySQL, han sido durante mucho tiempo el estándar para organizar y almacenar datos. Sin embargo, el tamaño creciente y la fluidez de los datos han dificultado que estos sistemas tradicionales ejecuten eficientemente consultas muy complejas sobre los datos. Imagínese reemplazar el almacenamiento de datos basado en filas y columnas con el almacenamiento de datos basado en objetos, por medio del cual las entidades (por ejemplo, una persona) podrían ser almacenadas como nodos de datos y luego ser consultadas fácilmente sobre la base de su vasta relación multi lineal con otros nodos . E imaginar la consulta de estas conexiones y sus objetos asociados y propiedades utilizando una sintaxis compacta, hasta 20 veces más ligero que el SQL? Esto es lo que ofrecen las bases de datos gráficas, como neo4j. En este curso práctico, estableceremos un proyecto en vivo y pondremos en práctica las habilidades para modelar, gestionar y acceder a sus datos. Comparamos y comparamos bases de datos gráficas con bases de datos basadas en SQL, así como otras bases de datos NoSQL y aclaramos cuándo y dónde tiene sentido implementar cada una dentro de su infraestructura. Audiencia Administradores de bases de datos (DBA) Analistas de datos Desarrolladores Administradores del sistema Ingenieros de DevOps Analistas de Negocios Directores de tecnología Directores de informática Formato del curso Fuerte énfasis en práctica práctica. La mayoría de los conceptos se aprenden a través de muestras, ejercicios y desarrollo práctico. Introducción a neo4j Neo4j vs bases de datos relacionales Neo4j vs otras bases de datos NoSQL Usando neo4j para resolver problemas del mundo real Instalando neo4j Modelado de datos con neo4j Mapeando diagramas de pizarra y mapas mentales a neo4 Trabajo con nodos Creación, cambio y eliminación de nodos Definición de propiedades de nodo Relaciones de nodos Creación y eliminación de relaciones Relaciones bidireccionales Consultando sus datos con Cypher Consultar sus datos basados en relaciones MATCH, RETURN, WHERE, REMOVE, MERGE, etc. Establecimiento de índices y restricciones Trabajar con la API REST Operaciones REST en nodos Operaciones REST en relaciones Operaciones REST en índices y restricciones ​ Acceso a la API principal para el desarrollo de aplicaciones Trabajar con NET, Java, Javascript, API de Python Comentarios de cierre
hivehiveql Análisis de Datos con Hive / HiveQL 7 horas Este curso cubre cómo usar el lenguaje Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL en Hive, HiveQL) para personas que extraen datos de Hive Información acerca de Hive Arquitectura y diseño Tipos Aata Soporte de SQL en Hive Creación de tablas Hive y consultas Particiones Se une Procesamiento de texto laboratorios: varios laboratorios sobre procesamiento de datos con Hive DQL (lenguaje de consulta de datos) en detalle Cláusula SELECT Alias de columnas Alias de tabla Tipos de fechas y funciones de fecha Función de grupo La tabla se une Cláusula JOIN Operador UNION Consultas anidadas Subconsultas correlacionadas
meanangular4 Angular 4: Building Web Apps using the MEAN stack 35 horas Angular 4 (previous versions referred to as: Angular.js, AngularJS, AngularJS 1, Angular 1, Angular 2, etc.) is a JavaScript-based front-end web application framework for developing single-page applications. It boasts better performance over its predecessor, more APIs to tap into, and improved design and responsiveness on mobile devices. MEAN stack is a full-stack JavaScript solution for writing scalable, robust, and maintainable web applications quickly and easily using MongoDB, Express, Angular, and Node.js. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use the MEAN stack, specifically using Angular 4, as they step through the creation and deployment of a sample web application. By the end of this training, participants will be able to: Create, build, debug and deploy a MEAN-based Angular 4 application Unit test their Angular 4 application Write Angular code using TypeScript Audience Developers Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.  
tidyverse Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R 7 horas The Tidyverse is a collection of versatile R packages for cleaning, processing, modeling, and visualizing data. Some of the packages included are: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, and tibble. In this instructor-led, live training, participants will learn how to manipulate and visualize data using the tools included in the Tidyverse. By the end of this training, participants will be able to: Perform data analysis and create appealing visualizations Draw useful conclusions from various datasets of sample data Filter, sort and summarize data to answer exploratory questions Turn processed data into informative line plots, bar plots, histograms Import and filter data from diverse data sources, including Excel, CSV, and SPSS files Audience Beginners to the R language Beginners to data analysis and data visualization Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice Introduction     Tydyverse vs traditional R plotting Setting up your working environment Preparing the dataset Importing and filtering data Wrangling the data Visualizing the data (graphs, scatter plots) Grouping and summarizing the data Visualizing the data (line plots, bar plots, histograms, boxplots) Working with non-standard data Closing remarks
mlbankingpython_ Machine Learning for Banking (with Python) 21 horas In this instructor-led, live training, participants will learn how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in the banking industry. Python will be used as the programming language. Participants first learn the key principles, then put their knowledge into practice by building their own machine learning models and using them to complete live team projects. Introduction Difference between statistical learning (statistical analysis) and machine learning Adoption of machine learning technology and talent by finance and banking companies Different Types of Machine Learning Supervised learning vs unsupervised learning Iteration and evaluation Bias-variance trade-off Combining supervised and unsupervised learning (semi-supervised learning) Machine Learning Languages and Toolsets Open source vs proprietary systems and software Python vs R vs Matlab Libraries and frameworks Machine Learning Case Studies Consumer data and big data Assessing risk in consumer and business lending Improving customer service through sentiment analysis Detecting identity fraud, billing fraud and money laundering Hands-on: Python for Machine Learning Preparing the Development Environment Obtaining Python machine learning libraries and packages Working with scikit-learn and PyBrain How to Load Machine Learning Data Databases, data warehouses and streaming data Distributed storage and processing with Hadoop and Spark Exported data and Excel Modeling Business Decisions with Supervised Learning Classifying your data (classification) Using regression analysis to predict outcome Choosing from available machine learning algorithms Understandind decision tree algorithms Understanding random forest algorithms Model evaluation Exercise Regression Analysis Linear regression Generalizations and Nonlinearity Exercise Classification Bayesian refresher Naive Bayes Logistic regression K-Nearest neighbors Exercise Hands-on: Building an Estimation Model Assessing lending risk based on customer type and history Evaluating the performance of Machine Learning Algorithms Cross-validation and resampling Bootstrap aggregation (bagging) Exercise Modeling Business Decisions with Unsupervised Learning K-means clustering Challenges of unsupervised learning Beyond K-means Exercise Hands-on: Building a Recommendation System Analyzing past customer behavior to improve new service offerings Extending your company's capabilities Developing models in the cloud Accelerating machine learning with GPU Beyond machine learning: Artificial Intelligence (AI) Applying Deep Learning neural networks for computer vision, voice recognition and text analysis Closing Remarks
osqlfun Fundamentos SQL ORACLE 21 horas Este curso de 3 días da una introducción a SQL Developer, SQL * Plus ya SQL, el lenguaje de consulta estructurado utilizado para acceder a una base de datos relacional e incluye las nuevas características de la última versión de ORACLE. Los principios aprendidos también pueden aplicarse a bases de datos tan diversas como Microsoft SQL Server, MySQL, Access, Informix y DB2. El curso toma el formato de un taller, con una mezcla de conferencias, ejemplos prácticos y ejercicios prácticos. Aunque el contenido puede ser personalizado, se necesitan al menos 2 días para cubrir los elementos básicos. Las notas completas del curso se proporcionan junto con los archivos de la base de datos de la muestra, los archivos del ejemplo SQL y las herramientas libres del software para el uso en tener acceso a una base de datos de ORACLE. Introducción Visión de conjunto Metas y objetivos Data de muestra Programar Introducciones Pre-requisitos Responsabilidades Bases de Datos Relacionales La base de datos La Base de Datos Relacional Mesas Filas y columnas Base de datos de ejemplo Selección de filas Tabla de proveedores Saleord Table Índice de clave primaria Índices secundarios Relaciones Analogía Clave externa Clave externa Unir tablas Integridad referencial Tipos de relación Relaciones entre muchos y muchos Resolver una relación de muchos a muchos Relación de uno a uno Completar el diseño Resolver relaciones Microsoft Access - Relaciones Relación diagrama de entidad Modelado de datos Herramientas CASE Diagrama de ejemplo El RDBMS Ventajas de un RDBMS lenguaje de consulta estructurado DDL - Lenguaje de definición de datos DML - Lenguaje de Manipulación de Datos DCL - Lenguaje de control de datos ¿Por qué utilizar SQL? Tablas de los cursos SQL * Plus SQL * Plus Login Conexión fácil Utilización de / NOLOG Uso de SQL * Plus Finalización de la sesión Comandos SQL * Plus Entorno SQL * Plus SQL * Plus Prompt Archivo LOGIN.SQL Cambio de la contraseña Encontrar información sobre las tablas Obteniendo ayuda Dónde cláusula Uso de archivos SQL ISQL * Plus Comandos SQL * Plus Recuperación de Datos Desarrollador SQL SQL Developer - Conexión Visualización de la información de la tabla Uso de SQL, Cláusula Where Usando Comentarios Datos del personaje Usuarios y esquemas Cláusula AND y OR Uso de soportes Campos de fecha Uso de fechas Fechas de formato Formatos de fecha HASTA LA FECHA TRUNC Visualización de fecha Orden por cláusula DUAL Table Concatenación Selección de texto Operador de IN ENTRE Operador Operador de LIKE Errores comunes Función SUPERIOR Comillas simples Encontrar Metacaracteres Expresiones regulares Operador REGEXP_LIKE Valores nulos IS NULL Operador NVL Aceptar entrada de usuario Definición de Datos Creación de una tabla Tipos de datos Ejemplo de creación simple Nombrar tablas Restricciones No nulo Clave primaria Clave externa Comprobar Único Alteración de restricciones Ejemplo de creación completa Diccionario de datos Alterar tabla Índices secundarios Índice del árbol B Índice de mapa de bits Crear un índice Explique el plan Utilización de índices Clusters Tablas tabuladas Creación de una tabla particionada Rebautizar Declaración de la gota Tabla de Flashback Administración de la Papelera de reciclaje Actualización de Datos Insertar Algunos valores Insertar Todos los valores Insertar Valores de fecha Insertar HASTA LA FECHA Valores predeterminados Uso de variables de sustitución Actas Cometer Revertir Uso de restricciones Actualizar Aritmética de la fecha Actualizar HASTA LA FECHA TRUNC Borrar Truncar Secuencias Conceder Crear sinónimo Crear sinónimo público Cierre Revocar Punto de guardado Auto comisión Recuperación de Múltiples Tablas Cálculos Precedencia ROUND Función Alias de columna Aritmética de la fecha Uso de alias CEIL y PISO Producto cartesiano Unirse a la tabla Alias de tabla Selección de la columna de combinación Unirse sin seleccionar Puntos de vista Eliminar vistas Búsqueda de vistas Columnas derivadas Con opción de cheque Vistas de instantáneas Consulta de Flashback Uso de Funciones TO_CHAR AL NUMERO LPAD RPAD NVL Función NVL2 Opción DISTINCT SUBSTR INSTR Funciones de fecha Funciones agregadas CONTAR Grupo por Cláusula Rollup y modificadores de cubo Tener Cláusula Agrupar por funciones DESCODIFICAR CASO Taller Sub-Query & Unión Sub-consultas de fila única Unión Union - Todos Intersección y menos Subtareas de varias filas Union - Comprobación de datos Unión externa Más sobre Joins Se une Productos Cruzados o Cartesianos Unir internamente Notación de combinación implícita Notación de combinación explícita Natural Join Equi-Join Cruzar Juntas externas Izquierda combinación externa Unión externa derecha Unión externa completa Usando UNION Algoritmos de unión Bucle anidado Combinar Hash Join Reflexivo o autoadhesivo Single Table Join Taller Consultas Avanzadas ROWNUM y ROWID Análisis de N superior Vista en Línea Existe y no existe Sub-consultas correlacionadas Sub-consultas correlacionadas con funciones Actualización correlacionada Recuperación de instantáneas Recuperación de Flashback Todas Cualquiera y algunos operadores Insertar ALL Unir Data de Muestra Tablas ORDER Tablas de PELÍCULA Tablas de EMPLEADOS Las tablas ORDER Las tablas FILM PL / SQL Qué es PL / SQL? Por qué utilizar PL / SQL? Estructura del bloque Código de muestra Declaración SELECT Uso de variables Aceptar entrada de usuario Excepciones Otras declaraciones DML Creación de procedimientos Mostrando errores Describa un procedimiento Procedimientos de llamada Creación y ejecución de funciones Mostrando errores Describir una función Funciones de llamada Creación de disparadores Mostrando errores Optimización de Consultas Optimización de consultas Creación de las tablas Sentencias SQL de tiempo Otras declaraciones de tiempo Explique el plan Creación de la tabla PLAN_TABLE Uso de SET AUTOTRACE Recopilación de estadísticas Clave primaria Índices secundarios El Optimizador de consultas Optimización basada en reglas Optimización Basada en Costos Elegir palabra clave Recopilación de estadísticas Sugerencias del optimizador Cómo especificar sugerencias Utilización de índices Tipos de índice B * árboles Índices de mapa de bits Tabla organizada por índices Cuándo crear índices Elección de índices compuestos Uso de Objetos Base de datos orientada a objetos Base de datos objeto-relacional Creación de objetos Creación de tablas con objetos Uso de objetos en tablas Soporte de objetos grandes Tipos de datos LOB Creación de tablas con LOBs Inserción de un LOB vacío Creación de tablas con BFILE Creación de directorios para BFILEs Inserción de un BFILE SQL * PLUS REPORTS Objetivos ACEPTAR y PROMPT Definir y desenredar Creación de un informe SQL * Plus Comando de interrupción Comando de cálculo Guardar la salida en un archivo Utilidades Qué es una utilidad? Utilidad de exportación Uso de parámetros Uso de un archivo de parámetros Utilidad de importación Uso de parámetros Uso de un archivo de parámetros Descarga de datos Procesos por lotes Utilidad de SQL * Loader Ejecución de la utilidad Adición de datos    
AccIntr Access - Data Base Designing 21 horas The course participants will learn how to design a database and how to adapt it to work with the end user. Database Fundamentals Analysis of the current system Define database items Normalization Relations between the elements Naming standards Create a database Methods for creating arrays (Design View, Wizard, Inputting Data) Data types Field properties Records and operations records Adding and editing a record setting the record Search record Copying tables Create a relational database Keys Relations tables Dependencies Queries Create queries Using the Query Wizard Operations on the results of the query criteria query Calculations and operators in queries Forms and controls Types of controls Using AutoForm Using the wizard forms (Form Wizard) Properties of controls and forms Printing forms. Create a subform (Subform) Headers and footers Reports Create reports. Using AutoReport Using the Report Wizard (Report Wizard) Sections Properties reports Additional tools for forms and reports AutoFormat Special Effects Open a form at runtime database Adding graphics, spell check Switchboards Exporting, importing and linking data Security Passwords Database encryption Security Wizard Backups
3308 Oracle 11g - SQL language for administrators - workshops 21 horas For who The workshop is intended for beginners, starting to work with the Oracle database, future administrators and users of systems based on this database need able to use the SQL language for the extraction and modification of the information contained in the systems. Exams and Certificates The training plan coincides with the material required to pass the exam: 1Z0-051 Oracle Database 11g: SQL Fundamentals I, the first step to getting most certifications Oracle's Database Purpose of training The workshop aims to introduce participants to work with the Oracle database, making them familiar with the SQL language to the extent required for the efficient operation of the system and to take in the future obligations of database applications and Oracle databases. The content of the training The organization of the working environment Introduction to relational databases Extraction of the data using the SELECT statement Modifying data using INSERT, UPDATE, DELETE Overview of schema objects Remarks The workshops are based on 11g XE software Introduction to Oracle Database Architecture Relational model database Users diagrams sessions Tools Introduction to the SELECT statement Screening and selection (WHERE clause) sorting Data types, operators, and service NULL Built-in scalar functions Actions to date National and regional settings in SQL Regular expressions The analysis of aggregated data Grouping functions DISTINCT clause Clauses GROUP BY and HAVING Retrieving data from multiple tables Inner and outer joins (INNER JOIN, OUTER JOIN) ANSI SQL syntax, and other methods connectors (SELF JOIN, NATURAL JOIN) Collective operators (UNION, UNION ALL, INTERSECT, MINUS) Subqueries Subqueries simple Correlated subqueries Operators EXISTS and NOT EXISTS Other types of subqueries Inquiries hierarchical and samples Construction of the tree (CONNECT BY PRIOR clause and START WITH) The SYS_CONNECT_BY_PATH Data samples (SAMPLE clause) Data manipulation (DML) INSERT, UPDATE, DELETE Operations on a large set of (INSERT FIRST INSERT ALL, MERGE) Concurrent users work Transactions Locks FLASHBACK Overview of schema objects Vistas Sequences Synonyms private and public Indexes
cassdbfun Fundamentos de Cassandra DB 21 horas Este curso introduce los conceptos básicos de Cassandra 2.0 incluyendo su instalación y configuración, arquitectura interna, herramientas, Cassandra Query Language y administración. Audiencia Administradores y desarrolladores que buscan utilizar Cassandra. Este curso sirve como base y prerrequisito para otros cursos avanzados de Cassandra. Introducción a Cassandra Datos grandes Casos de uso común de Cassandra Arquitectura de Cassandra Instalación y configuración Ejecución y detención de la instancia Cassandra Modelo de datos de Cassandra Lenguaje de consulta de Cassandra Configuración de los nodos y clusters Cassandra mediante CCM Comandos de shell cqlsh Nodetool Usando cassandra-stress para poblar y probar los nodos de Cassandra Coordinando las solicitudes de Cassandra Replicación Ajuste de consistencia Cassandra Nodes Comunicación Escribir y leer datos desde / hacia el motor de almacenamiento Directorios de datos Operaciones anti-entropía Compactación Cassandra Elección e implementación de estrategias de compactación Mejores prácticas en planificación de hardware Recursos de solución de problemas
mssql2016 MS SQL Server 2016 14 horas Actuación y Gestión Caching mejorado de la base de datos Almacén de datos de consulta OLTP en memoria en SQL Server 2016 Desarrollo Base de datos temporal Tabla Temporal y Tabla Variable en memoria Native JSON Alta disponibilidad y seguridad Siempre mejorado Siempre encriptado Seguridad en fila Mascarilla dinámica de datos Insight de Datos y Inteligencia de Negocio Analítica Operacional Nueva funcionalidad Columnstore Index Consulta directa en tablas SSAS R Integration (lenguaje R en SQL Server) SSIS mejorado MDS mejorado Servicios de Informes Nuevo servidor de informes Informes Mobil Editor de informes de SQL Server Mobile Nube e híbrido Estiramiento de la base de datos Copia de seguridad mejorada a Azure Migración de SQL Server a Azure SSIS y Fábrica de Datos
redisadev Redis para Desarrolladores y Administradores de Sistemas 14 horas Redis es un almacén de estructura de datos en código abierto (BSD licenciado), utilizado como base de datos, caché y agente de mensajes. Día 1: temas de desarrolladores Redis Lanzamientos Instalación Configuración Inicio Redis Redis librerías cliente y enlaces de idioma Redis tipos de datos y comandos para manipularlos Instrumentos de cuerda Lista, Conjuntos y Conjuntos ordenados Hashes Matrices de bits HyperLogLogs Redis Pub / Sub Vencimiento Redis transacciones y scripts Lua Consejos de rendimiento Benchmarking Redis Comandos a evitar Pipelining Optimización de memoria Inserción de masas Día 2: uso avanzado y temas de sysadmin Particionamiento Consejos para la organización de datos Cerraduras distribuidas Replicación maestro-esclavo Redis Cluster Persistencia Seguridad Inicio de varias instancias de Redis Límites de conexión, timeouts y otras salvaguardas Alta disponibilidad Monitorización de latencia
mariadbadv Advanced MariaDB for High Availability and Performance 28 horas MariaDB is a fork of MySQL and one of the most popular database servers. In this instructor-led, live training, participants will learn how to install, configure and manage MariaDB for high availability and performance. Other topics include backup and recovery, security and clustering. Audience Developers Database administrators System administrators Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice Introduction Installing and configuring MariaDB Overview of MariaDB architecture Backing up and restoring MariaDB Point-in-Time-Recovery (PiTR) Securing MariaDB Configuring MariaDB for high availability Master-slave replication Master-master replication Setting up virtual IPs Read/write distribution Active-active clustering with Galera Cluster Load balancing Performance tuning in MariaDB Hardware and performance Schema tuning Indexing SQL query Tuning Profiling Closing remarks
meanangular2 Angular 2: Building Web Apps using the MEAN stack 35 horas MEAN stack is a full-stack JavaScript solution that helps you write and deploy scalable, robust, and maintainable web applications quickly and easily using MongoDB, Express, Angular, and Node.js. By the end of this hands-on intensive training course, the students will be able to: Store the data in NoSQL, document-oriented MongoDB database that brings performance and scalability. Use Node.js, the server-side platform built on Google V8’s runtime for building fast, scalable network applications. Use Express, a simple yet powerful web application development HTTP server framework built on top of Node.js. Use Angular 2 framework that offers declarative, two-way data binding for web applications. Take advantage of the ‘full-stack JavaScript’ paradigm i.e. store documents in JSON-like format in MongoDB, author JSON queries in Node.js/Express.js, and forward these JSON documents back to an Angular-based frontend. Get acquainted with the latest web application development trends in the IT industry. Notes: Angular is available in different versions, for example: AngularJS ( a.k.a. Angular.js, AngularJS 1, and Angular 1) Angular 2 Angular 4 etc. This training covers Angular 2. For all other components (Node.js, Express, MongDB) we cover the latest stable version. If you wish to customize the versions taught in this training, please contact us to arrange.   Node.js Getting started with Node.js Node Package Manager Modules Asynchronous Programming Callbacks Events Streams Web Sockets Angular 2 Overview of Typescript Angular Architecture Modules, Controllers and Scope Views Two-way Binding Built-in and Custom Directives Event Directives Expressions Built-in and Custom Filters Understanding the Digest Loop Forms and Validation Angular 2 Service Types Factories, Providers, Decorators, DI Creating Custom Services Consuming Ajax Web Services via $http and $resource Routing, Redirects, and Promises Express.js MVC Pattern Introduction to Express Routing HTTP Interaction Handling Form Data Handling Query Parameters Cookies and Sessions User Authentication Error Handling Creating and Consuming RESTful Services Using Templates MongoDB Understanding NoSQL MongoDB Finding Documents Update, Insert, and Upsert Indexing Data Modeling Aggregation
oplsqlfun Fundamentos de ORACLE PL / SQL 21 horas Este curso de 3 días da una introducción a ORACLE PL / SQL, un entorno de desarrollo de aplicaciones que permite la escritura de procedimientos almacenados, funciones y desencadenadores utilizando comandos SQL y PL / SQL. El curso toma el formato de un taller, con una mezcla de conferencias, ejemplos prácticos y ejercicios prácticos. Aunque el contenido puede ser personalizado, se necesitan al menos 2 días para cubrir los elementos básicos. Las notas completas del curso se proporcionan junto con los archivos de la base de datos de la muestra, los archivos del ejemplo SQL y las herramientas libres del software para el uso en tener acceso a una base de datos de ORACLE. Introducción Objetivos y objetivos Calendario de cursos Introducciones Pre-requisitos Responsabilidades Herramientas SQL Objetivos Desarrollador SQL SQL Developer - Conexión Visualización de la información de la tabla Uso de SQL, SQL Developer - Consulta SQL * Plus Login Conexión directa Uso de SQL * Plus Finalización de la sesión Comandos SQL * Plus Entorno SQL * Plus SQL * Plus Prompt Encontrar información sobre las tablas Obteniendo ayuda Uso de archivos SQL ISQL * Plus, Modelos de entidad Las Tablas ORDERS Las tablas FILM Tablas de los cursos Sintaxis de sentencias de SQL Comandos SQL * Plus Qué es PL / SQL? Qué es PL / SQL? Por qué utilizar PL / SQL? Estructura del bloque Mostrar un mensaje Código de muestra Configuración SERVEROUTPUT Ejemplo de actualización, Guía de estilo Variables Variables Tipos de datos Configuración de variables Constantes Variables locales y globales % Variables de tipo Variables de Sustitución Comentarios con & Verificar la opción && Variables Definir y desenredar Declaración SELECT Declaración SELECT Rellenar variables % Variables Rowtype Función CHR Autoestudio Registros PL / SQL Ejemplo de declaraciones Sentencia Condicional Declaración IF Declaración SELECT Autoestudio Declaración del caso Errores de Interceptación Excepción Errores internos Código de error y mensaje No se han encontrado datos Excepciones de usuario Aumentar el error de la aplicación Interceptación de errores no definidos Uso de PRAGMA EXCEPTION_INIT Cometer y revertir Autoestudio Bloques anidados Taller Iteración - Looping Estado del lazo Mientras que la declaración Por declaración Ir a la declaración y las etiquetas Cursores Cursores Atributos del cursor Cursores explícitos Ejemplo de cursor explícito Declaración del cursor Declaración de la variable Abrir, Obtener la primera fila Buscando la siguiente fila Salir cuando% Notfound Cerca Para Loop I Para Loop II Ejemplo de actualización PARA ACTUALIZAR PARA LA ACTUALIZACIÓN DE DÓNDE CORRIENTE Comprometerse con cursores Ejemplo de validación I Ejemplo de validación II Parámetros del cursor, Taller Solución de talleres Procedimientos, Funciones y Paquetes Crear declaración Parámetros Procedimiento Mostrando errores Describa un procedimiento Procedimientos de llamada Procedimientos de llamada en SQL * Plus Uso de parámetros de salida Llamada con parámetros de salida Creación de funciones Ejemplo de función Mostrando errores Describir una función Funciones de llamada Funciones de llamada en SQL * Plus Programación modular Ejemplo de procedimiento Funciones de llamada Funciones de llamada en una declaración IF Creación de paquetes Ejemplo del paquete Razones para los paquetes Subprogramas públicos y privados Mostrando errores Describa un paquete Llamar a paquetes en SQL * Plus Llamar paquetes desde subprogramas Eliminación de un subprograma Búsqueda de subprogramas Creación de un paquete de depuración Llamar al paquete de depuración Notación Posicional y Nominada Parámetro Valores predeterminados Procedimientos y funciones de recompilación Taller Disparadores Creación de disparadores Disparadores de declaraciones Disparadores de nivel de fila CUANDO la restricción Disparadores selectivos - IF Mostrando errores Comprometerse en desencadenantes Restricciones Disparadores de Muting Encontrar desencadenantes Dejar caer un disparador Generación de un número automático Desactivación de los disparadores Habilitación de disparadores Nombres del disparador Data de Muestra Tablas ORDER Tablas de PELÍCULA Tablas de EMPLEADOS SQL Dinámico SQL en PL / SQL Unión SQL dinámico SQL dinámico nativo DDL y DML Paquete DBMS_SQL SQL Dinámico - SELECCIONAR Procedimiento SELECT dinámico de SQL Uso de Archivos Uso de archivos de texto Paquete UTL_FILE Escribir / añadir ejemplo Leer ejemplo Ejemplo de disparo Paquetes DBMS_ALERT Paquete DBMS_JOB COLECCIONES % Variables de tipo Variables de registro Tipos de Colección Tablas de índice Valores de configuración Elementos inexistentes Tablas anidadas Inicialización de tabla anidada Uso del constructor Adición a una tabla anidada Varrays Inicialización Varray Adición de elementos a un Varray Colecciones de varios niveles Enlace masivo Ejemplo de enlace masivo Problemas transaccionales Cláusula BULK COLLECT Regresando a Ref Cursores Variables del cursor Definición de los tipos de REF CURSOR Declaración de variables de cursor Con restricciones y sin restricciones Uso de variables de cursor Ejemplos de variables de cursor
3033 Administering in Microsoft SQL Server 21 horas The course is designed for administrators, developers and database developers. The objectives of the training: acquire and strengthen the skills to create and manage databases knowledge of the syntax and use SQL to retrieve and modify data apply safety rules in the database the use of advanced elements (replication, automation, BI) the use of Microsoft SQL Server capabilities to create complex reports and solutions for developers Basic information about databases Database files, Database Client / Server Relational database management systems (RDBMS) SQL Server versions and the differences between them Express, Standard, Enterprise Workgroup, Mobile , Developer SQL Server Tools SQL Server Management Studio SQL Server Agent Services in SQL Server Database Services Analysis Services Reporting Services Integration Services Base system Master Model Msdb Tempdb Distribution Resource       Create a database The database files and their location File size and its growth Partitioning tables Data Modification Language (DML) INSERT UPDATE DELETE Data Definition Language (DDL) Designing Tables Columns and Attributes Determine the type of data Indexes and Keys Indexes Clustered Indexes Non-Clustered Indexes REBUILD vs. REORGANIZE  Creating a database application Server-side programming Procedures Views Functions Triggers Models play Simple Full Bulk logged Backup Full Differential Transaction Log Backup Strategies Strategy full copy of the database Strategy of full backups and transaction log The strategy of incremental database backup Strategy copy of the database files Basic security and administration of SQL Server Automation Maintenance Plan Jobs Basic security and administration of SQL Server Server Roles Database Roles SA Account Creating Accounts Schemes High Availability Log Shipping Database Mirroring Server Clustering Replication Snapshot Replication Transactional Replication Merge Replication Activity Monitor SQL Server SQL Server Profiler Upgrade In-Place vs. Side-By-Side Service-Pack Cluster Best Practices
3092 SQL language in MSSQL 14 horas The course answers questions How to build a query? What opportunities have SQL? What is a relational database? What is the structure and SQL commands? Relational database models The structure of a relational database Relational operators Download the data Rules for writing SQL queries The syntax for the SELECT Selecting all columns Inquiries from arithmetic operations Aliases columns Literals Concatenation Restrict results The WHERE clause The comparison operators. LIKE Condition Prerequisite BETWEEN ... AND IS NULL condition IN condition. Logical operators Many of the conditions in the WHERE clause The order of operators DISTINCT clause Sorting Data The ORDER BY clause Sorting by multiple columns or expressions SQL Functions The differences between the functions of single and multi-rows Functions text, numeric, date, Conversion functions Nesting functions Handling of NULL values Aggregating data using the grouping function Grouping functions How grouping functions treat NULL values Create groups of data - the GROUP BY clause Grouping multiple columns Reducing the function result grouping - the HAVING clause Retrieving data from multiple tables Types of joins Aliases tables Joins in the WHERE clause INNER JOIN Inner join External Merge LEFT, RIGHT Cartesian product Subqueries Place subqueries in the SELECT command Subqueries single and multi-lineage Operators Subqueries single-line Operators Subqueries multi-IN, ALL, ANY Collective operators UNION operator INTERSECT operator EXCEPT operator Insert, update, and delete data INSERT command UPDATE command DELETE command Transactions
mariadbdev Desarrollador de MariaDB 10 28 horas Creado DBAs, Administradores y desarrolladores que están interesados en participar en MariaDB 10 basado en el sistema Linux. Incluso los principiantes, que tienen la habilidad básica y conocimientos sobre Linux, pueden ponerse al día con este curso sólo si usted sigue el laboratorio del instructor y la explicación en detalle. Este curso tiene la intención de practicar suficiente Database Concept y SQL y para mostrar que es muy fácil de entender cómo usar SQL y administrar MariaDB en el sistema Linux. Este curso será entregado a la audiencia con 40% de conferencias, 50% de laboratorios y 10% de preguntas y respuestas. Este curso de cinco días enfatiza fuertemente las actividades de laboratorio Después de este curso, puede aplicar los conocimientos adquiridos a través de este curso a otros sistemas de base de datos como MySQL, Oracle Database, MSSQL Server y PostgreSQL. Se puede entregar en cualquier distribución (Ubuntu, CentOS se utilizan comúnmente) Este curso abarca este tipo de temas: Capítulo 00 Introducción al Curso para desarrolladores de MariaDB 10 Capítulo 01 MariaDB 10 Introducción Capítulo 02 Inicio MariaDB 10 Capítulo 03 Herramientas de MariaDB - Command & GUI Capítulo 04 Recuperación de datos mediante SQL Capítulo 05 Filtrado de datos mediante SQL Capítulo 06 Resumir, agrupar y combinar Capítulo 07 Base de datos, tabla e índices Capítulo 08 Insertar, actualizar y eliminar datos Capítulo 09 Uniones de tabla Capítulo 10 Subconsultas Capítulo 11 Vistas Capítulo 12 Procedimientos almacenados Capítulo 13 Disparadores Capítulo 14 MariaDB Datatypes Capítulo 15 Procesamiento de transacciones Capítulo 16 Gestión de usuarios de MariaDB Capítulo 17 MariaDB Client Tools
postgresadmin PostgreSQL para Administradores 14 horas Este curso cubre la administración y el ajuste de rendimiento de las bases de datos de PostgreSQL. El público objetivo incluye administradores de sistemas y arquitectos de bases de datos. Los asistentes aprenderán el uso de módulos PostgreSQL (AKA Postgres) especializados tales como replicación, agrupación de conexiones y búsqueda de texto completo. ¿Qué es PostgreSQL? Una Breve Historia de PostgreSQL Convenciones Más información Directrices para reportar errores Introducción a PostgreSQL Instalación y creación de bases de datos El lenguaje SQL Características avanzadas El lenguaje SQL Sintaxis de SQL Definición de datos Manipulación de datos Consultas Tipos de datos Funciones y Operadores Envoltura de datos extranjeros Conversión de tipo Índices Disparadores Búsqueda de texto completo El esquema de información PL / pgSQL - SQL Procedural Language Control de concurrencia Consejos de rendimiento Cómo el planificador utiliza estadísticas Administración del servidor Código fuente vs paquetes proporcionados por la distribución Instalación desde el código fuente Instalación desde el código fuente en Windows Implementación de binarios obtenidos mediante la compilación de código fuente Configuración del servidor, operación Almacenamiento físico de base de datos Requisitos de Durabilidad del Sistema de Archivos y Opciones de Montaje Requeridas Configuración del servidor Consideraciones especiales para los despliegues basados en contenedores Autenticación de cliente Funciones de la base de datos Gestión de bases de datos Localización Tareas de mantenimiento de la base de datos de rutina Copia de seguridad y restaurar Configuración de recuperación Actividad de la base de datos Supervisión del uso del disco Fiabilidad y registro de escritura previa Pruebas de Regresión Instalación de extensiones de servidor de terceros Alta disponibilidad, equilibrio de carga y replicación Teorema de CAP de cerveza Replicación síncrona vs asíncrona Envío de Registros (Warm Standby) Reproducción de replicación Master-Slave (Hot Standby) Replicación maestro-esclavo basada en disparadores con Slony Replicación multi-master basada en disparadores con Bucardo Agrupación de conexiones y replicación síncrona con Pgpool Configuraciones de Failover mediante DRBD Sustitución de un servidor con error Recuperación de la partición de red
deckgl deck.gl: Visualizing Large-scale Geospatial Data 14 horas deck.gl is an open-source, WebGL-powered library for exploring and visualizing data assets at scale. Created by Uber, it is especially useful for gaining insights from geospatial data sources, such as data on maps. This instructor-led, live training introduces the concepts and functionality behind deck.gl and walks participants through the set up of a demonstration project. By the end of this training, participants will be able to: Take data from very large collections and turn it into compelling visual representations Visualize data collected from transportation and journey-related use cases, such as pick-up and drop-off experiences, network traffic, etc. Apply layering techniques to geospatial data to depict changes in data over time Integrate deck.gl with React (for Reactive programming) and Mapbox GL (for visualizations on Mapbox based maps). Understand and explore other use cases for deck.gl, including visualizing points collected from a 3D indoor scan, visualizing machine learning models in order to optimize their algorithms, etc. Audience Developers Data scientists Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.
datastorageoverview Which data storage to choose - from flat files, through SQL, NoSQL to massive distributed systems 7 horas This course helps customer to chose the write data storage depend on their needs. It covers almost all possible modern approaches. File Document Storage (Cloud Storage) Features (OCR, Scalaibility, Search, etc...) Open Source examples (e.g. Next Cloud) Some commercial examples Flat file storage XML databases CSV databases Relational databases Normalization Dependencies and Constrants Scalability - replications, clusters Open Source and commercial software (MySQL, PostrgreSQL, DM7, Oracle, etc..) NoSQL Storage Document Oriented Databases (MongoDB, CouchDB etc...) Column Orientation (Canadra, Scylla etc...) Search Orientation (Elasticsearch... NewSQL CAP Theorem Opensource software (SequoiaDB, etc...) Search Engines Features (text processing, relevancy, etc...) Open Source examples Scalability, High Availability, Load Balacing, etc.... Traditional Datawherehouses Business Inteligence, OLTP and Datawherehouse Opensource and commercial solutions MapReduce and Distributed Parallel Processing Hadoop-like (Hive, HFS, Impala) Distributed filesystem Overview of opensource (Ceph etc...) In-memory Databases Opensource solution (e.g. ApacheIgnite) Others Hypertable (Google Bigtable) BigQuery AWS solutsion (S3, etc...) Beyond present - future trends
elasticsearchfordevs ElasticSearch para desarrolladores: creación de soluciones de búsqueda y análisis con Elasticsearch 14 horas Elasticsearch es un motor de búsqueda distribuido de fuente abierta. Comúnmente se usa junto con Logstash (motor de análisis de datos y de recopilación de datos) y Kibana (plataforma de análisis y visualización) para formar la "pila ELK". Esta capacitación está dirigida a desarrolladores de software que deseen crear soluciones de búsqueda y análisis mediante Elasticsearch. La capacitación comienza con una discusión de la arquitectura de ElastickSearch, que incluye su modelo distribuido y API de búsqueda. Esto es seguido de una explicación de la funcionalidad de ElasticSearch y cómo integrarlo mejor en su propia aplicación. Los ejercicios prácticos constituyen una parte importante de la capacitación y brindan a los participantes la oportunidad de poner en práctica sus conocimientos mientras reciben comentarios sobre su implementación y progreso. Audiencia Desarrolladores de software Formato del curso Gran énfasis en la práctica en vivo. La mayoría de los conceptos se aprenden a través de muestras, ejercicios y desarrollo práctico. Introducción a Elasticsearch Escribir consultas de búsqueda Realizar análisis de texto Definición de mapeos Ampliando tus búsquedas El modelo distribuido Manipulando resultados de búsqueda Realizar agregaciones Manejo de relaciones de datos Observaciones finales
advsqlpt SQL (lenguaje de consulta estructurada) Avanzado, Procedimientos Almacenados y Disparadores para Microsoft SQL Server 14 horas El objetivo de este curso es proporcionar una comprensión clara del uso avanzado de (SQL) para Microsoft SQL Server y el uso avanzado de Transact-SQL. Para una cobertura más profunda de los temas de este curso se puede ejecutar como un curso de tres días. Revisión del lenguaje de consulta estructurada DQL, DML, DDL El GRUPO POR, Teniendo cláusula Sub-consultas y sub-consultas correlacionadas Actualización Avanzada y Borrar Declaraciones Sub-consultas Sub-consultas correlacionadas Programación Procesal Variables Declaraciones de control de flujo SI, MIENTRAS, CASE, GOTO, RETURN Gestión de errores Respondiendo a los errores RAISERROR IMPRESIÓN Uso de transacciones Introducción a las transacciones Niveles de aislamiento de transacciones Deadlocks Manejo de errores transaccionales Implementación de cursores Declaración de cursores ABRIR, FETCH, CERRAR DEALLOCATE CORRIENTE DE Procedimientos almacenados Creación de procedimientos almacenados Pasar valores a un procedimiento almacenado Devolver información de procedimientos almacenados Modificación de procedimientos almacenados Disparadores Creación de disparadores Manejo de errores transaccionales Uso de tablas insertadas y eliminadas
3044 Using and managing the database in MySQL 14 horas Participant will learn: Can I use MySQL for free? What do I offer a commercial license? How to install a MySQL database? How to perform basic operations on the installation? What are the available tools for managing and programming in a MySQL database? Legal aspect MySQL MySQL's dual license policies Commercial License Open Source License Installing MySQL Standard installation of MySQL (binary files) Installing MySQL on Windows or Unix-like (GNU / Linux, FreeBSD) Tuning the server after installation, testing Upgrading MySQL Connecting to the server Making queries Creating and using databases Creating and selecting a database Creating tables Importing data into the table Obtaining information about the database and tables Using the mysql command in batch (Batch Mode) Discussion of the utilities Ways to call the program Setting program options (command line, the configuration file, environment variables) Setting the program variables via command line GUI tools for managing and programming the database MySQL Administrator MySQL Query Browser Toad for MySQL
3082 Microsoft Access - download the data 14 horas The course is designed for persons with pre-information databases using SQL queries or queries. Queries The types of queries Query Wizard Query Design View query Properties Grouping in Queries Create a simple select query Crosstab queries Query the search duplicates Not matching the search query data Parameter queries Queries (forming a table, delete, append, updating) Create a table with a query Archiving data using an append query Troubleshoot queries Expressions in Queries Examples of the use of expressions Calculations in queries Functions SQL in Access Download the data Restrict results Sorting Data SQL Functions Aggregating data using the grouping Retrieving data from multiple tables subqueries Operators collective
mean1 Creación de Aplicaciones Web Mediante MEAN Stack 35 horas Objetivo del curso: MEAN stack es una solución de JavaScript de pila completa que le ayuda a escribir aplicaciones web escalables, robustas y mantenibles de forma rápida y sencilla utilizando MongoDB, express, AngularJS y Node.js. Al final de este curso práctico intensivo, los estudiantes podrán: Guarde los datos en NoSQL, base de datos MongoDB orientada a documentos que aporta rendimiento y escalabilidad. Utilice Node.js, la plataforma del servidor basada en el tiempo de ejecución de Google V8 para crear aplicaciones de red rápidas y escalables. Utilice Express, un simple pero potente desarrollo de aplicaciones web, un framework de servidor HTTP construido encima de Node.js. Utilice el marco AngularJS que ofrece un enlace declarativo de datos bidireccional para aplicaciones web. Aproveche el paradigma 'JavaScript de pila completa', es decir, guarde documentos en formato JSON en MongoDB, consultas JSON de autor en Node.js / Express.js y reenvíe estos documentos JSON a un portador basado en Angular. Familiarícese con las últimas tendencias de desarrollo de aplicaciones web en la industria de TI. Node.js Introducción a Node.js Administrador de paquetes de nodos Módulos Programación Asíncrona Devoluciones de llamada Eventos Arroyos Sockets Web Angular.js Arquitectura Angular Módulos, Controladores y Alcance Puntos de vista Encuadernación de dos vías Directivas integradas y personalizadas Directivas de eventos Expresiones Filtros incorporados y personalizados Entendiendo el bucle Digest Formas y Validación Tipos de servicio AngularJS Fábricas, Proveedores, Decoradores, DI Creación de servicios personalizados Consumir los servicios Web de Ajax a través de $ http y $ resource Enrutamiento, redireccionamientos y promesas Express.js Modelo MVC Introducción a Express Enrutamiento Interacción HTTP Manejo de datos de formulario Manejo de parámetros de consulta Cookies y Sesiones Autenticacion de usuario Manejo de errores Creando y consumiendo servicios RESTful Uso de plantillas MongoDB Entender NoSQL MongoDB Búsqueda de documentos Actualizar, insertar y Upsert Indexación Modelado de datos Agregación
postgresdev PostgreSQL para Desarrolladores 14 horas Este curso provee interacción programática con bases de datos PostgreSQL y escritura de extensiones PostgreSQL. El público objetivo incluye a los desarrolladores que deseen utilizar o extender PostgreSQL, así como arquitectos de bases de datos. ¿Qué es PostgreSQL? Una Breve Historia de PostgreSQL Convenciones Más información Directrices para reportar errores Introducción a PostgreSQL Instalación de paquetes y creación de bases de datos Instalación desde el código fuente Instalación desde el código fuente en Windows El lenguaje SQL Características avanzadas El lenguaje SQL Sintaxis de SQL Definición de datos Manipulación de datos Consultas Tipos de datos Funciones y Operadores Conversión de tipo Índices Búsqueda de texto completo Control de concurrencia Consejos de rendimiento Interfaces de cliente libpq - Biblioteca C Objetos grandes Consideraciones especiales para los programas de bucle de eventos Manejo de errores ECPG - SQL incorporado en C El esquema de información Enlaces en otros lenguajes de programación, p. PHP, Perl, Python, Node.js, Go. Consideraciones especiales para Frameworks asíncronos de Python (por ejemplo, gevent, asyncio, Twisted, Tornado) Soporte de PostgreSQL en los marcos de ORM Programación del servidor Extensión de SQL Disparadores El sistema de reglas Lenguajes Procedurales PL / pgSQL - SQL Procedural Language PL / Tcl - Tcl Lenguaje Procedural PL / Perl - Perl Procedural Language PL / Python - Lenguaje Procedimental de Python Interfaz de programación del servidor Internos Introducción a PostgreSQL Internals Catálogos de sistemas Protocolo frontend / backend Convenciones de codificación PostgreSQL Soporte del idioma nativo Escribiendo un manejador de lenguaje procedural Escribir un envoltorio de datos externos Optimizador de consultas genéticas Definición de interfaz de método de acceso a índices Índices GiST Índices GIN Almacenamiento físico de base de datos Interfaz de backend BKI Cómo el planificador utiliza estadísticas  
embeddingprojector Embedding Projector: Visualizing your Training Data 14 horas Embedding Projector is an open-source web application for visualizing the data used to train machine learning systems. Created by Google, it is part of TensorFlow. This instructor-led, live training introduces the concepts behind Embedding Projector and walks participants through the setup of a demo project. By the end of this training, participants will be able to: Explore how data is being interpreted by machine learning models Navigate through 3D and 2D views of data to understand how a machine learning algorithm interprets it Understand the concepts behind Embeddings and their role in representing mathematical vectors for images, words and numerals. Explore the properties of a specific embedding to understand the behavior of a model Apply Embedding Project to real-world use cases such building a song recommendation system for music lovers Audience Developers Data scientists Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.
cassdev Cassandra para Desarrolladores 21 horas Este curso presentará Cassandra - una popular base de datos NoSQL. Cubrirá los principios de Cassandra, la arquitectura y el modelo de datos. Los estudiantes aprenderán el modelado de datos en CQL (Cassandra Query Language) en laboratorios prácticos e interactivos. Esta sesión también discute Cassandra internals y algunos temas de administración. Duración: 3 días Audiencia: Desarrolladores Sección 1: Introducción a Big Data / NoSQL Descripción general de NoSQL Teorema del CAP ¿Cuándo es apropiado NoSQL? Almacenamiento columnar Ecosistema NoSQL Sección 2: Fundamentos de Cassandra Diseño y arquitectura Cassandra nodos, clusters, datacenters Espacios de teclas, tablas, filas y columnas Particionamiento, replicación, tokens Niveles de quórum y consistencia Labs: interactuando con cassandra usando CQLSH Sección 3: Modelado de datos - parte 1 introducción a CQL CQL Datatypes creación de espacios y tablas Selección de columnas y tipos Selección de claves principales Diseño de datos para filas y columnas Tiempo de vivir (TTL) Consultando con CQL Actualizaciones de CQL Colecciones (lista / mapa / conjunto) Laboratorios: varios ejercicios de modelado de datos usando CQL; experimentando con consultas y tipos de datos soportados Sección 4: Modelado de datos - parte 2 Creación y uso de índices secundarios claves compuestas (claves de partición y claves de clúster) Datos de series de tiempo Mejores prácticas para datos de series de tiempo Contadores Transacciones ligeras (LWT) Labs: creación y utilización de índices; modelado de datos de series temporales Sección 5: Laboratorios de Modelado de Datos: Sesión de diseño de grupo se presentan casos de uso múltiple de varios dominios los estudiantes trabajan en grupos para presentar diseños y modelos discutir varios diseños, analizar decisiones Laboratorio: implementar uno de los escenarios Sección 6: Los conductores de Cassandra Introducción al controlador Java Operaciones CRUD (Crear / Leer / Actualizar, Borrar) utilizando cliente Java Consultas asincrónicas Labs: usando Java API para Cassandra Sección 7: Cassandra Internals entender el diseño de Cassandra bajo el capó sstables, memtables, log de confirmación ruta de lectura / escritura Almacenamiento en caché vnodos Sección 8: Administración Selección de hardware Distribuciones de Cassandra Las mejores prácticas de Cassandra (compactación, recolección de basura) herramientas y consejos para la solución de problemas Laboratorio: los estudiantes instalan Cassandra, ejecutan pruebas comparativas Sección 9: Laboratorio de Bono (si el tiempo lo permite) Implementar un servicio de música como Pandora / Spotify en Cassandra
matlabdsandreporting Fundamentos de MATLAB, Ciencia de datos y generación de informes 126 horas En la primera parte de esta capacitación, cubrimos los fundamentos de MATLAB y su función como lenguaje y plataforma. Se incluye en esta discusión una introducción a la sintaxis, arreglos y matrices de MATLAB, visualización de datos, desarrollo de guiones y principios orientados a objetos. En la segunda parte, demostramos cómo usar MATLAB para minería de datos, aprendizaje automático y análisis predictivo. Para proporcionar a los participantes una perspectiva clara y práctica del enfoque y el poder de MATLAB, hacemos comparaciones entre el uso de MATLAB y el uso de otras herramientas como hojas de cálculo, C, C ++ y Visual Basic. En la tercera parte de la capacitación, los participantes aprenden a optimizar su trabajo al automatizar el procesamiento de datos y la generación de informes. A lo largo del curso, los participantes pondrán en práctica las ideas aprendidas a través de ejercicios prácticos en un entorno de laboratorio. Al final de la capacitación, los participantes tendrán un conocimiento completo de las capacidades de MATLAB y podrán emplearlo para resolver problemas de ciencia de datos del mundo real, así como para optimizar su trabajo a través de la automatización. Las evaluaciones se llevarán a cabo durante todo el curso para medir el progreso. Formato del curso El curso incluye ejercicios teóricos y prácticos, incluidas discusiones de casos, inspección de código de muestra e implementación práctica. Nota Las sesiones de práctica se basarán en plantillas de informes de datos de muestra previamente organizadas. Si tiene requisitos específicos, contáctenos para hacer arreglos. Introducción MATLAB para ciencia de datos e informes Parte 01: fundamentos de MATLAB Visión de conjunto      MATLAB para análisis de datos, visualización, modelado y programación. Trabajando con la interfaz de usuario de MATLAB Descripción general de la sintaxis de MATLAB Ingresando comandos      Usando la interfaz de línea de comando Creando variables      Numérico vs datos de caracteres Analizando vectores y matrices      Creando y manipulando      Realizando cálculos Visualización de datos vectoriales y matriciales Trabajando con archivos de datos      Importar datos de hojas de cálculo de Excel Trabajando con tipos de datos      Trabajando con datos de tabla Automatización de comandos con scripts      Crear y ejecutar scripts      Organizando y publicando tus guiones Programas de escritura con bifurcaciones y bucles      Interacción del usuario y control de flujo Funciones de escritura      Creación y llamada de funciones      Depuración con el Editor MATLAB Aplicar principios de programación orientados a objetos a sus programas Parte 02: MATLAB para ciencia de datos Visión de conjunto      MATLAB para minería de datos, aprendizaje automático y análisis predictivo Accediendo a los datos      Obtener datos de archivos, hojas de cálculo y bases de datos      Obtención de datos del equipo y hardware de prueba      Obtención de datos del software y la Web Explorando datos      Identificar tendencias, probar hipótesis y estimar la incertidumbre Creando algoritmos personalizados Creando visualizaciones Creando modelos Publicación de informes personalizados Compartir herramientas de análisis      Como código MATLAB      Como aplicaciones de escritorio o web independientes Uso de la Caja de herramientas de estadísticas y aprendizaje automático Uso de la Caja de herramientas de la red neuronal Parte 03: generación de informes Visión de conjunto     Presentación de resultados de programas, aplicaciones y datos de muestra de MATLAB     Generación de informes de Microsoft Word, PowerPoint®, PDF y HTML.     Informes templados     Informes a medida         Usar las plantillas y estándares de la organización Crear informes interactivamente vs programáticamente     Uso del Explorador de informes     Usando la API DOM (Document Object Model) Crear informes de manera interactiva usando Report Explorer     Ejemplos de Explorer de informes         Ejemplo de Magic Squares Report Explorer     Creando informes         Con el Explorador de informes para crear un archivo de configuración de informes, defina la estructura y el contenido del informe     Formateo de informes         Especificación del estilo y formato de informe predeterminados para informes de Report Explorer     Generando informes         Configurar Report Explorer para procesar y ejecutar el informe     Gestión de plantillas de conversión de informes         Copiar y administrar plantillas de conversión de Microsoft Word, PDF y HTML para informes de Report Explorer     Personalización de plantillas de conversión de informes         Personalizar el estilo y el formato de las plantillas de conversión de Microsoft Word y HTML para los informes de Report Explorer     Personalizar componentes y hojas de estilo         Personalizar los componentes del informe, definir hojas de estilo de diseño Crear informes programáticamente en MATLAB     Ejemplos de API de objetos de informe basados ​​en plantillas (DOM)         Informe funcional         Informe orientado a objetos         Formateo de informe programático     Creando contenido de informe         Uso de la API del modelo de objetos de documento (DOM)     Conceptos básicos de formato de informe         Especificación de formato para el contenido del informe     Crear informes basados ​​en formularios         Usar DOM API para completar los espacios en blanco en un formulario de informe     Crear informes orientados a objetos         Derivación de clases para simplificar la creación y el mantenimiento de informes     Crear y formatear objetos de informe         Listas, tablas e imágenes     Crear informes DOM desde HTML         Anexar cadena o archivo HTML a un informe de Microsoft® Word, PDF o HTML generado por la API de Document Object Model (DOM)     Crear plantillas de informes         Crear plantillas para usar con informes programáticos     Formateo de diseños de página         Formateo de páginas en informes de Microsoft Word y PDF
oracleperftun Oracle Database 11g: Ajuste de Rendimiento 28 horas Herramientas de Ajuste Básicas Visión general de herramientas de supervisión Encargado de la empresa V $ Vistas, estadísticas y métricas Eventos de espera Uso del Repositorio Automático de Carga de Trabajo Administración del repositorio automático de carga de trabajo Monitorización en tiempo real de SQL Definición de Problemas Definiendo el Problema Limitar el alcance y establecer la prioridad Principales Informes SQL Problemas comunes de sintonización Sesión de ajuste de ADDM Recursos de optimización del rendimiento Herramientas de monitorización y ajuste: GeneralV Utilización de Indicadores y Alertas Métricas, alertas y líneas de base Limitación de las Estadísticas de Base Base de datos Oracle 11g Metrics Beneficios de las métricas Visualización de la información del historial de métricas Estadística Histogramas Modelo de uso del control de base de datos y establecimiento de umbrales Alertas generadas por el servidor, creación y prueba de una alerta Uso de Líneas de Base Análisis comparativo del rendimiento con las líneas de base AWR Líneas de base del repositorio de carga de trabajo automático Línea de base de la ventana en movimiento Líneas de base en la configuración de página de rendimiento y plantillas de línea de base Líneas de base AWR Gestión de líneas de base con PL / SQL y vistas de línea de base Supervisión del rendimiento y líneas de base Uso de EM para configurar rápidamente Uso de Herramientas Basadas en AWR Tareas de mantenimiento automático Supervisión del rendimiento de ADDM Historial de sesiones activas: descripción general Seguimiento de una Aplicación Creación de servicios Uso de servicios con aplicaciones de cliente De Servicios y Recursos con EM Agregación de servicios y rastreo Agregación y seguimiento de identificador de cliente Vistas de rendimiento del servicio Identificación de Sentencias SQL de Problemas Fases de procesamiento de sentencias SQL y función del optimizador de Oracle Identificación de SQL incorrectos, supervisión de SQL en tiempo real Informes de TOP SQL ¿Qué es un plan de ejecución? Métodos para visualizar planes de ejecución y usos de planes de ejecución Paquete DBMS_XPLAN: Descripción general y comando EXPLAIN PLAN Lectura de un plan de ejecución, uso de la vista V $ SQL_PLAN y consulta del AWR SQL * Plus AUTOTRACE y SQL Trace Facility Cómo utilizar la herramienta de seguimiento de SQL Generar un rastreador de optimizador Influenciar el Optimizador Funciones del Optimizador de consultas, Selectividad, Cardinalidad y Costo Cambio del comportamiento del optimizador Uso de sugerencias, estadísticas de optimizador y estadísticas extendidas Control del comportamiento del optimizador con parámetros Habilitación de las características del optimizador de consultas e influencia en el enfoque del optimizador Optimización de instrucciones SQL, rutas de acceso y elección de una ruta de acceso Operaciones de unión y ordenación Cómo el Optimizador de consultas elige planes de ejecución para uniones Reducción del Costo Uso de SQL Performance Analyzer Real Application Testing SQL Performance Analyzer: proceso y captura de la carga de trabajo de SQL Creación de una tarea del analizador de rendimiento de SQL Informe de comparación Ajuste de las declaraciones de regresión y prevención de regresiones Análisis del cambio de parámetros Gestión del Rendimiento de SQL Mantenimiento de estadísticas de rendimiento y optimizador de SQL Opciones de recopilación de estadísticas Restaurar estadísticas Publicación de Estadísticas Diferidas Sintonización automática de SQL: Descripción general SQL Tuning Advisor: Descripción general Uso del Asesor de SQL Access SQL Plan Management: Visión general Uso de la Reproducción de la Base de Datos Flujo de trabajo de repetición de bases de datos en Enterprise Manager Paquetes y Procedimientos Diccionario de datos Views: Base de datos Replay Repetición de la base de datos Calibración de clientes de repetición Sintonización de la Piscina Compartida Arquitectura y funcionamiento de la piscina compartida El caché de la biblioteca y Latch y Mutex Herramientas de diagnóstico para ajustar la piscina compartida Evitar Parses Duros y Suaves Tamaño de la agrupación compartida y evitar la fragmentación Caché de diccionario de datos y caché de resultados de consulta SQL UGA y Oracle Shared Server Gran piscina y ajuste de la gran piscina Sintonización de la Caché de Búfer Oracle Database Architecture: Caché de búfer Buffers de base de datos Tabla de hash de búfer para búsquedas Juegos de trabajo Metas y técnicas de ajuste del caché de búfer Síntomas y soluciones de rendimiento del caché del búfer Lectura multibloque sintonizada automáticamente Cómo limpiar la caché del búfer Tuning PGA y Espacio Temporal Uso de la memoria SQL e impacto en el rendimiento Administrador de memoria SQL Configuración de la memoria PGA automática Establecer PGA_AGGREGATE_TARGET Inicialmente Supervisión y ajuste del uso de la memoria SQL Estadísticas e Histogramas Automático PGA y Enterprise Manager Informes automáticos PGA e AWR Gestión de espacio de tabla temporal Retraso temporal del espacio de tablas Opción de espacio de tabla para crear tabla temporal Gestión Automática de Memoria Arquitectura de bases de datos Oracle, SGA dinámico Avisos de memoria Adición manual de gránulos a los componentes Aumentar el tamaño de un componente SGA Parámetros de dimensionamiento SGA y cambio manual de tamaño de los parámetros SGA dinámicos Comportamiento de los parámetros SGA sintonizados automáticamente y sintonizados manualmente Uso de la vista V $ PARAMETER Cambiar el tamaño de SGA_TARGET Deshabilitar, configurar y supervisar ASMM Uso del Espacio del Segmento de Sintonización Manejo del espacio y la extensión Extents gestionados localmente Cómo se almacenan los datos de tabla y la anatomía de un bloque de base de datos Minimizar Visitas Bloqueadas El parámetro DB_BLOCK_SIZE Tamaño de bloque pequeño y grande: Consideraciones Bloquear la asignación, listas libres y bloquear la gestión del espacio con listas gratuitas Gestión automática del espacio de segmentos Migración y encadenamiento, segmentos de encogimiento y compresión de tablas: descripción general Sintonización de E / S Arquitectura de E / S, Características del sistema de archivos, Modos de E / S y E / S directas Estadísticas de interfaz y de E / S y Enterprise Manager Uso de RAID Diagnóstico de E / S Afinación de E / S de base de datos    
1126 Database Version Control (dbv) 7 horas This course show a solution for sharing and versioning your db schema. It contains exercises which cover: common scenarios in a software development with sharing database changes using the dbv to debug problems related to database schema changes dbv.php Installing Optional Settings Pushing schema objects Receiving schema objects Creating revisions Receiving revisions
838 Oracle Database 10g: Administration Workshop I Release 2 35 horas What you will learn This course is designed to give you a firm foundation in basic database administration. Expert instructors will teach you how to install and maintain an Oracle database. Learn To: Install the Database. Back up and recover data. Administer users and manage data. Transport data between databases. Configure the network. Understand the Oracle database architecture and how its components work and interact with one another. Use performance monitoring, database security, user management and backup/recovery techniques. Create an Operational Database This course will also teach you how to create an operational database and properly manage the various structures efficiently. The lesson topics are reinforced with structured, hands-on practices that solidify your understanding. Prepare for Oracle Certification Exams This course is designed to prepare you for the corresponding Oracle Certified Associate exam. It counts towards the hands-on course requirement for the Oracle Database 10g Administrator Certification Audience Database Administrators Database Designers Project Manager Sales Consultants Support Engineer Technical Consultant Course Objectives Install Oracle Database 10g and configure a database Manage the Oracle instance Manage the Database storage structures Create and administer user accounts Perform backup and recovery of a database Monitor, troubleshoot, and maintain a database Configure Oracle Net services Move data between databases and files Introduction (Database Architecture) Describe course objectives Explore the Oracle 10g database architecture Installing the Oracle Database Software Explain core DBA tasks and tools Plan an Oracle installation Use optimal flexible architecture Install software with the Oracle Universal Installer (OUI) Creating an Oracle Database Create a database with the Database Configuration Assistant (DBCA) Create a database design template with the DBCA Generate database creation scripts with the DBCA Managing the Oracle Instance Start and stop the Oracle database and components Use Enterprise Manager (EM) Access a database with SQL*Plus and iSQL*Plus Modify database initialization parameters Understand the stages of database startup View the Alert log Use the Data Dictionary Managing Database Storage Structures Describe table data storage (in blocks) Define the purpose of tablespaces and data files Understand and utilize Oracle Managed Files (OMF) Create and manage tablespaces Obtain tablespace information Describe the main concepts and functionality of Automatic Storage Management (ASM) Administering User Security Create and manage database user accounts Authenticate users Assign default storage areas (tablespaces) Grant and revoke privileges Create and manage roles Create and manage profiles Implement standard password security features Control resource usage by users Managing Schema Objects Define schema objects and data types Create and modify tables Define constraints View the columns and contents of a table Create indexes, views and sequences Explain the use of temporary tables Use the Data Dictionary Managing Data and Concurrency Manage data through SQL Identify and administer PL/SQL Objects Describe triggers and triggering events Monitor and resolve locking conflicts Managing Undo Data Explain DML and undo data generation Monitor and administer undo Describe the difference between undo and redo data Configure undo retention Guarantee undo retention Use the undo advisor Implementing Oracle Database Security Describe DBA responsibilities for security Apply the principal of least privilege Enable standard database auditing Specify audit options Review audit information Maintain the audit trail Configuring the Oracle Network Environment Use Enterprise Manager for configuring the Oracle network environment Create additional listeners Create Net Service aliases Configure connect-time failover Control the Oracle Net Listener Test Oracle Net connectivity Identify when to use shared versus dedicated servers Proactive Maintenance Use statistics Manage the Automatic Workload Repository (AWR) Use the Automatic Database Diagnostic Monitor (ADDM) Describe advisory framework Set alert thresholds Use server-generated alerts Use automated tasks Performance Management Use Enterprise Manager pages to monitor performance Use the SQL Tuning Advisor Use the SQL Access Advisor Use Automatic Shared Memory Management Use the Memory Advisor to size memory buffers Use performance related dynamic views Troubleshoot invalid or unusable objects Backup and Recovery Concepts Identify the types of failure that may occur in an Oracle Database Describe ways to tune instance recovery Identify the importance of checkpoints, redo log files, and archived log files Configure ARCHIVELOG mode Performing Database Backups Create consistent database backups Back your database up without shutting it down Create incremental backups Automate database backups Monitor the flash recovery area Performing Database Recovery Recover from loss of a control file Recover from loss of a redo log file Perform complete recovery following the loss of a data file Performing Flashback Describe Flashback database Restore the table content to a specific point in the past with Flashback Table Recover from a dropped table View the contents of the database as of any single point in time with Flashback Query See versions of a row over time with Flashback Versions Query View the transaction history of a row with Flashback Transaction Query Moving Data Describe available ways for moving data Create and use directory objects Use SQL*Loader to load data from a non-Oracle database (or user files) Explain the general architecture of Data Pump Use Data Pump Export and Import to move data between Oracle databases Use external tables to move data via platform-independent files
trafodionadm1 Administración de Trafodion 14 horas Conceptos de NewSQL   Instalación 4 Migración o carga de datos Conexión a la base de datos Trafodion SQL vs ANSI SQL Interfaz de comandos Clúster de gestión
Imp Impala para Inteligencia Empresarial 21 horas Cloudera Impala es un motor de consulta SQL de procesamiento masivo paralelo (MPP) de código abierto para clústeres Apache Hadoop. Impala permite a los usuarios emitir consultas SQL de baja latencia a los datos almacenados en Hadoop Distributed File System y Apache Hbase sin necesidad de movimiento o transformación de datos. Audiencia Este curso está dirigido a analistas y científicos de datos que realizan análisis sobre datos almacenados en Hadoop a través de herramientas de Business Intelligence o SQL. Después de este curso, los delegados podrán Extraer información significativa de los clústeres de Hadoop con Impala. Escriba programas específicos para facilitar la Inteligencia de Negocios en Impala SQL Dialect. Solucionar problemas de Impala. Introducción a Impala ¿Qué es Impala? Cómo Impala difiere de las bases de datos relacionales Limitaciones y direcciones futuras Uso de la cáscara de Impala El servicio Impala Daemon, Statestore y Catálogo Cargando Impala Explore una Nueva Instancia de Impala Carga de datos CSV desde archivos locales Apunte una tabla Impala a archivos de datos existentes Análisis de datos con Impala Describa la tabla de Impala Sintaxis básica y consulta Tipos de datos Filtrado, clasificación y limitación de resultados Cómo unir y agrupar datos Ejemplos de carga y consulta de datos Mejorando el rendimiento del Impala Cómo funciona Impala con los formatos de archivo Hadoop Ejercicio Práctico: Análisis Interactivo con Impala Programación de aplicaciones Impala Visión general del Dialecto SQL Impala Visión general de las interfaces de programación de Impala Solución de problemas de Impala Solución de problemas de sintaxis de Impala SQL Solución de problemas de capacidad de E / S Interfaz de usuario web Impala para depuración  
kdbplusandq kdb+ and q: Analyze time series data 21 horas kdb+ is an in-memory, column-oriented database and q is its built-in, interpreted vector-based language. In kdb+, tables are columns of vectors and q is used to perform operations on the table data as if it was a list. kdb+ and q are commonly used in high frequency trading and are popular with the major financial institutions, including Goldman Sachs, Morgan Stanley, Merrill Lynch, JP Morgan, etc. In this instructor-led, live training, participants will learn how to create a time series data application using kdb+ and q. By the end of this training, participants will be able to: Understand the difference between a row-oriented database and a column-oriented database Select data, write scripts and create functions to carry out advanced analytics Analyze time series data such as stock and commodity exchange data Use kdb+'s in-memory capabilities to store, analyze, process and retrieve large data sets at high speed Think of functions and data at a higher level than the standard function(arguments) approach common in non-vector languages Explore other time-sensitive applications for kdb+, including energy trading, telecommunications, sensor data, log data, and machine and network usage monitoring Audience Developers Database engineers Data scientists Data analysts Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.
kdd Descubrir Conocimiento en Bases de Datos 21 horas El descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) es el proceso de descubrir conocimiento útil de una colección de datos. Las aplicaciones de la vida real para esta técnica de minería de datos incluyen marketing, detección de fraude, telecomunicaciones y fabricación. En este curso, presentamos los procesos involucrados en KDD y llevamos a cabo una serie de ejercicios para practicar la implementación de esos procesos. Audiencia      Analistas de datos o cualquier persona interesada en aprender a interpretar datos para resolver problemas Formato del curso      Después de una discusión teórica sobre KDD, el instructor presentará casos de la vida real que requieren la aplicación de KDD para resolver un problema. Los participantes prepararán, seleccionarán y limpiarán conjuntos de datos de muestra y utilizarán sus conocimientos previos sobre los datos para proponer soluciones basadas en los resultados de sus observaciones. Introducción      KDD vs minería de datos Establecer el dominio de la aplicación Establecer conocimiento previo relevante Comprender el objetivo de la investigación Crear un conjunto de datos de destino Limpieza y preprocesamiento de datos Reducción de datos y proyección Elegir la tarea de minería de datos Elegir los algoritmos de minería de datos Interpretando los patrones minados
ApHadm1 Apache Hadoop: manipulación y transformación del rendimiento de los datos 21 horas Este curso está dirigido a desarrolladores, arquitectos, científicos de datos o cualquier perfil que requiera acceso a los datos de forma intensiva o regular. El enfoque principal del curso es la manipulación y transformación de datos. Entre las herramientas del ecosistema de Hadoop, este curso incluye el uso de Pig y Hive, que se utilizan mucho para la transformación y manipulación de datos. Esta capacitación también aborda las métricas de rendimiento y la optimización del rendimiento. El curso es completamente práctico y está marcado por presentaciones de los aspectos teóricos. 1.1 Conceptos de Hadoop 1.1.1HDFS El diseño de HDFS Interfaz de línea de comando Sistema de archivos Hadoop 1.1.2 Clusters Anatomía de un grupo Nodo maestro / Nodo esclavo Nombre Nodo / Nodo de datos 1.2 Manipulación de datos 1.2.1MapReduce detallado Fase del mapa Reducir fase Barajar 1.2.2 Analítica con reducción de mapa Group-By con MapReduce Distribuciones de frecuencia y clasificación con MapReduce Trazado de resultados (GNU Plot) Histogramas con MapReduce Diagramas de dispersión con MapReduce Análisis de conjuntos de datos complejos Contando con MapReduce y Combiners Generar informes 1.2.3 Limpieza de datos Limpieza de documentos Búsqueda de cadenas borrosas Registrar deduplicación de enlace / datos Transformar y ordenar fechas de eventos Validar la fiabilidad de la fuente Recortar valores atípicos 1.2.4Extracción y transformación de datos Transformando troncos Usando Apache Pig para filtrar Usando Apache Pig para ordenar Usando Apache Pig para sesionar 1.2.5 Uniones avanzadas Unir datos en Mapper usando MapReduce Unir datos usando Apache Pig replicar join Unir datos ordenados utilizando Apache Pig merge join Unir datos asimétricos utilizando Apache Pig skewed join Usando una unión del lado del mapa en Apache Hive Usando uniones exteriores completas optimizadas en Apache Hive Unir datos usando un almacén de valores de clave externa 1.3 Diagnóstico de rendimiento y técnicas de optimización Mapa Investigando picos en los datos de entrada Identificación de problemas de sesgo de datos del lado del mapa Asignar rendimiento de la tarea Archivos pequeños Archivos no divisibles Reducir Muy pocos o muchos reductores Reducir los problemas de sesgo de datos del lado Reducir el rendimiento de las tareas Mezcla lenta y clasificación Trabajos en competencia y estrangulamiento del programador Volcados de pila y código no optimizado Fallas de hardware Contención de CPU Tareas Extrayendo y visualizando tiempos de ejecución de tareas Perfilando su mapa y reduciendo tareas Evita el reductor Filtro y proyecto Usando el combinador Clasificación rápida con comparadores Recolectando datos sesgados Reducir la mitigación oblicua
416 Introduction to Firebird 14 horas Classic, SuperClassic or Superserver? Installation packages Embedded Server for Windows What is in the kit? Default disk locations Linux Windows Installing Firebird Installing the Firebird server Installing multiple servers Testing your installation Performing a client-only install Server configuration and management User management: gsec Security Windows Control Panel applets Administration tools Working with databases Connection strings Connecting to an existing database Creating a database using isql Firebird SQL Protecting your data Backup How to corrupt a database
3165 Visual Basic for Applications (VBA) and Databases 14 horas The training is designed for people using Excel and VBA for access to the databases. The use of external data sources Using ADO library Access to the database via ODBC References to external data sources Objects ADO: Connection Command Recordset Chain connection - connection string Create connections to different databases: Microsoft Access, Oracle, MySQL Advanced Access Database ADOX library and the ability to modify the database structure Calling parameterized queries Exporting a set of records to XML Importing XML file VBA Form Custom forms, access to databases Use the forms in the sheet Forms to run queries on the database share
564 Java SE 7 Programmer Certification Preparation 21 horas Java Basics Working With Java Data Types Using Operators and Decision Constructs Creating and Using Arrays Using Loop Constructs Working with Methods and Encapsulation Working with Inheritance Handling Exceptions Java Class Design Advanced Class Design Object-Oriented Design Principles Generics and Collections String Processing Exceptions and Assertions Java I/O Fundamentals Java File I/O (NIO.2) Building Database Applications with JDBC Threads Concurrency Localization
68962 Administración de MySQL 32 horas No hay requisitos previos específicos, sin embargo bueno si el estudiante tiene algún conocimiento previo de las bases de datos. Introducción  Descripción general de MySQL, Productos, Servicios  Servicios y soporte de MySQL  Servicios Operativos Soportados  Trayectorias del plan de estudios  Recursos de documentación de MySQL Arquitectura de MySQL El modelo cliente / servidor  Protocolos de comunicación  La capa SQL  La capa de almacenamiento  Cómo el servidor admite los motores de almacenamiento  Cómo MySQL utiliza la memoria y el espacio en disco  La interfaz del complemento de MySQL Administracion del sistema  Elegir entre tipos de distribuciones de MySQL  Instalación del servidor MySQL  La estructura de archivos de instalación de MySQL Server  Inicio y detención del servidor MySQL  Actualización de MySQL  Ejecución de varios servidores MySQL en un único host Configuración del servidor  Opciones de configuración del servidor MySQL  Variables del sistema  Modos SQL  Archivos de registro disponibles  Registro binario Clientes y Herramientas  Clientes disponibles para tareas administrativas  Clientes administrativos de MySQL  El cliente de línea de comandos mysql  El cliente de línea de comandos mysqladmin  El cliente gráfico MySQL Workbench  Herramientas MySQL  API disponibles (controladores y conectores) Tipos de datos  Categorías principales de tipos de datos  Significado de NULL  Atributos de columna  Uso de conjunto de caracteres con tipos de datos  Elegir un tipo de datos adecuado Obtención de metadatos  Métodos de acceso a metadatos disponibles  Estructura de INFORMATION_SCHEMA  Uso de los comandos disponibles para ver los metadatos  Diferencias entre las sentencias SHOW y las tablas INFORMATION_SCHEMA  El programa cliente mysqlshow  Utilizar consultas INFORMATION_SCHEMA para crear comandos de shell y sentencias SQL Transacciones y bloqueo  Usar la instrucción de control de transacciones para ejecutar varias sentencias SQL simultáneamente  Las propiedades ACID de las transacciones  Niveles de aislamiento de transacciones  Uso del bloqueo para proteger las transacciones Motores de almacenamiento  Los motores de almacenamiento en MySQL  Motor de almacenamiento InnoDB  Sistema InnoDB y espacios de tabla de archivos por tabla  NoSQL y la API Memcached  Configuración de espacios de tabla de manera eficiente  Uso de claves externas para alcanzar la integridad referencial  Bloqueo InnoDB  Características de los motores de almacenamiento disponibles Particionamiento  Particionamiento y su uso en MySQL  Razones para usar particiones  Tipos de partición  Creación de tablas particionadas  Subpartición  Obtención de metadatos de partición  Modificación de particiones para mejorar el rendimiento  Soporte del motor de almacenamiento de particiones Gestión de usuarios  Requisitos para la autenticación de usuario  Utilizar SHOW PROCESSLIST para mostrar qué subprocesos se están ejecutando  Creación, modificación y eliminación de cuentas de usuario  Plugins de autenticación alternativos  Requisitos para la autorización del usuario  Niveles de privilegios de acceso para los usuarios  Tipos de privilegios  Concesión, modificación y revocación de privilegios de usuario Seguridad  Reconocimiento de los riesgos comunes de seguridad  Riesgos de seguridad específicos de la instalación de MySQL  Problemas de seguridad y contramedidas para red, sistema operativo, sistema de archivos y usuarios  Proteger sus datos  Uso de SSL para conexiones seguras de servidor MySQL  Cómo SSH permite una conexión remota segura al servidor MySQL  Encontrar información adicional para problemas de seguridad comunes Mantenimiento de la tabla  Tipos de operaciones de mantenimiento de mesas  Sentencias SQL para mantenimiento de tablas  Programas de cliente y de utilidad para el mantenimiento de las mesas  Mantener tablas para otros motores de almacenamiento Exportación e importación de datos  Exportación de datos  Importación de datos Programación dentro de MySQL  Creación y ejecución de rutinas almacenadas  Describir la seguridad de ejecución de la rutina almacenada  Creación y ejecución de disparadores  Creación, modificación y eliminación de eventos  Programación de la ejecución de eventos Copia de seguridad y recuperación de MySQL  Conceptos básicos de copia de seguridad  Tipos de copia de seguridad  Herramientas y utilidades de copia de seguridad  Hacer copias de seguridad binarias y de texto  Función de los archivos de registro y estado en las copias de seguridad  Recuperación de datos Replicación  Gestión del registro binario de MySQL  Hilos y archivos de replicación de MySQL  Configuración de un entorno de replicación de MySQL  Diseño de topologías de replicación complejas  Multi-Master y Replicación Circular  Realizar una conmutación controlada  Supervisión y solución de problemas de replicación de MySQL  Replicación con identificadores de transacciones globales (GTID) Introducción a la optimización del rendimiento  Utilizar EXPLAIN para analizar consultas  Optimizaciones generales de tablas  Supervisión de variables de estado que afectan el rendimiento  Configuración e interpretación de variables del servidor MySQL  Visión general del esquema de rendimiento Conclusión  Sesión de preguntas y respuestas
seqdb SequoiaDB para Desarrolladores 14 horas SequoiaDB es una base de datos NewSQL orientada a documentos que soporta el procesamiento de transacciones JSON y la consulta SQL. SequoiaDB puede interactuar directamente con las aplicaciones para proporcionar funciones de almacenamiento y procesamiento de datos de alto rendimiento y escalabilidad horizontal, o servir como interfaz para Hadoop y Spark tanto para la consulta en tiempo real como para el análisis de datos. Audiencia Este curso asume el conocimiento previo de SQL y está dirigido a ingenieros que buscan desplegar e integrar instancias de SequoiaDB. Después de completar este curso, los delegados: entender la estructura y los mecanismos de implementación de SequoiaDB ser capaz de llevar a cabo las tareas de instalación / producción de entorno / arquitectura y configuración ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar depuración, ser capaz de implementar producción avanzada como integración, migración y desarrollo Uso de SequoiaDB Inicio de SequoiaDB Conectores (Hadoop / Hive / Mapa Reducido) Operadores básicos con referencia Desarrollando para SequoiaDB Modelos de datos SequoiaDB Shell Mapeo de SQL a SequiaDB Agregación Referencia Operador SequoiaDB Shell Lista de mapas SQL a SequoiaDB Lista de errores
riak Riak: Build Applications with High Data Accuracy 14 horas Riak is an Erlang based open-source document database, similar to CouchDB. It is created and maintained by Basho. In this instructor-led, live training, participants will learn how to build, run and operate a Riak based web application. By the end of this training, participants will be able to: Extend the number of hardware nodes and partition data across multiple servers Use bucket/key/values to organize and retrieve documents Use full-text search like query syntax Understand other Riak related technologies, such as Riak KV and Riak TS Test, secure, optimize and deploy a sample web application Audience Developers Database engineers Operations staff Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.
scylladb Base de Datos Scylla 21 horas Scylla es una tienda de datos NoSQL distribuida de código abierto. Es compatible con Apache Cassandra pero tiene un rendimiento significativamente más alto y latencias más bajas. En este curso, los participantes aprenderán sobre las características y la arquitectura de Scylla mientras obtienen experiencia práctica con la configuración, administración, monitoreo y resolución de problemas de Scylla. Audiencia Administradores de bases Desarrolladores Ingenieros de sistema Formato del curso El curso es interactivo e incluye discusiones sobre los principios y enfoques para implementar y administrar bases de datos y clústeres distribuidos por Scylla. El curso incluye un componente pesado de ejercicios prácticos y práctica. Introducción a Scylla Instalando y ejecutando Scylla Comprender las bases de datos distribuidas El modelo de datos y la arquitectura de Scylla Trabajando con CQL (lenguaje de consulta de Cassandra) Configurando un cluster Scylla Herramientas de Scylla Administración de base de datos Solución de problemas de Scylla
pythonmultipurpose Advanced Python 28 horas In this instructor-led training, participants will learn advanced Python programming techniques, including how to apply this versatile language to solve problems in areas such as distributed applications, finance, data analysis and visualization, UI programming and maintenance scripting. Audience Developers Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice Notes If you wish to add, remove or customize any section or topic within this course, please contact us to arrange.   Introduction     Python versatility: from data analysis to web crawling Python data structures and operations     Integers and floats     Strings and bytes     Tuples and lists     Dictionaries and ordered dictionaries     Sets and frozen sets     Data frame (pandas)     Conversions Object-oriented programming with Python     Inheritance     Polymorphism     Static classes     Static functions     Decorators     Other Data Analysis with pandas     Data cleaning     Using vectorized data in pandas     Data wrangling     Sorting and filtering data     Aggregate operations     Analyzing time series Data visualization     Plotting diagrams with matplotlib     Using matplotlib from within pandas     Creating quality diagrams     Visualizing data in Jupyter notebooks     Other visualization libraries in Python Vectorizing Data in Numpy     Creating Numpy arrays     Common operations on matrices     Using ufuncs     Views and broadcasting on Numpy arrays     Optimizing performance by avoiding loops     Optimizing performance with cProfile Processing Big Data with Python     Building and supporting distributed applications with Python     Data storage: Working with SQL and NoSQL databases     Distributed processing with Hadoop and Spark     Scaling your applications Python for finance     Packages, libraries and APIs for financial processing         Zipline         PyAlgoTrade         Pybacktest         quantlib         Python APIs Extending Python (and vice versa) with other languages     C#     Java     C++     Perl     Others Python multi-threaded programming     Modules     Synchronizing     Prioritizing UI programming with Python     Framework options for building GUIs in Python         Tkinter         Pyqt Python for maintenance scripting     Raising and catching exceptions correctly     Organizing code into modules and packages     Understanding symbol tables and accessing them in code     Picking a testing framework and applying TDD in Python Python for the web     Packages for web processing     Web crawling     Parsing HTML and XML     Filling web forms automatically Closing remarks
pgsqladm PostgreSQL Administration and Development 28 horas This course handles the administration and performance tuning of PostgreSQL databases. Attendees will learn the use of specialised PostgreSQL (AKA Postgres) modules such as replication, connection pooling and full text searching. What is PostgreSQL? A Brief History of PostgreSQL Conventions Further Information Bug Reporting Guidelines Introduction to PostgreSQL Installation and Creating Database The SQL Language Advanced Features The SQL Language SQL Syntax Data Definition Data Manipulation Queries Data Types Functions and Operators Type Conversion Indexes Full Text Search Concurrency Control Performance Tips Server Administration Installation from Source Code Installation from Source Code on Windows Server Setup and Operation Server Configuration Client Authentication Database Roles Managing Databases Localization Routine Database Maintenance Tasks Backup and Restore High Availability, Load Balancing, and Replication Recovery Configuration Monitoring Database Activity Monitoring Disk Usage Reliability and the Write-Ahead Log Regression Tests Client Interfaces libpq - C Library Large Objects ECPG - Embedded SQL in C The Information Schema Server Programming Extending SQL Triggers The Rule System Procedural Languages PL/pgSQL - SQL Procedural Language PL/Tcl - Tcl Procedural Language PL/Perl - Perl Procedural Language PL/Python - Python Procedural Language Server Programming Interface Internals Overview of PostgreSQL Internals System Catalogs Frontend/Backend Protocol PostgreSQL Coding Conventions Native Language Support Writing A Procedural Language Handler Writing A Foreign Data Wrapper Genetic Query Optimizer Index Access Method Interface Definition GiST Indexes GIN Indexes Database Physical Storage BKI Backend Interface How the Planner Uses Statistics
osqlint Oracle SQL Intermediate 14 horas Audience All who want to improve their basic skills in Oracle SQL and also systematize already gained knowledge. Format of the course 25% lectures, 75% labs Create complex queries to databases Use available operators Queries with multiple conditions Creating tables and references DDL commands (create, alter, and drop) Create referential integrity Normalization of tables (up to 3 normal form) anomalies and ways to avoid them Changes in the structure of existing tables ALTER clause Manipulation of data DML commands (insert, update, delete) Creating new users and granting permissions DCL commands (grant, revoke) Linking Tables Internal and external joins Data Aggregation Features of grouping functions Use the GROUP BY clause and HAVING Grouping multiple column Subqueries multi-column correlated WITH clause
453 Oracle: (1ZO-147) Program with PLSQL 28 horas Overview of PL/SQL Programs Describe a PL/SQL program construct List the components of a PL/SQL block List the benefits of subprograms Describe how a stored procedure/function is invoked Creating Procedures Define what a stored procedure is List the development steps for creating a procedure Create a procedure Describe the difference between formal and actual parameters List the types of parameter modes List the methods for calling a procedure with parameters Describe the DEFAULT option for parameters Create a procedure with parameters Invoke a procedure that has parameters Define a subprogram in the declarative section of a procedure Describe how exceptions are propagated Remove a procedure Creating Functions Define what a stored function is Create a function List how a function can be invoked List the advantages of user-defined functions in SQL statements List where user-defined functions can be called from within an SQL statement Describe the restrictions on calling functions from SQL statements Remove a function Describe the differences between procedures and functions Managing Subprograms Contrast system privileges with object privileges Grant privileges Contrast invokers rights with definers rights Identify views in the data dictionary to manage stored objects Creating Packages Use DESCRIBE command to describe packages and list their possible components Identify a package specification and body Create packages: Create related variables , cursors, constants, exceptions, procedures, and functions Designate a package construct as either public or private Invoke a package construct Use a bodiless package Drop Packages Identify benefits of Packages More Package Concepts Write packages that use the overloading feature Use Forward Referencing Describe errors with mutually referential subprograms Initialize variables with a one-time-only procedure Identify persistent states in package variables and cursors Identify restrictions on using Packaged functions in SQL statements Invoke packaged functions from SQL Use PL/SQL tables and records in Packages Oracle Supplied Packages Describe the benefits of Execute Immediate over DBMS_SQL for Native Dynamic SQL Identify the flow of execution Use EXECUTE IMMEDIATE Describe the use and application of some Oracle server-supplied packages: DBMS_SQL, DBMS_OUTPUT, UTL_FILE Manipulating Large Objects Compare and contrast LONG and large object (LOB) data types Describe LOB datatypes and how they are used Differentiate between internal and external LOBs Identify and Manage Bfiles Migrate from LONG To LOB Use the DBMS_LOB PL/SQL package Create LOB columns and populate them Perform SQL operations on LOBS: Update LOBs with SQL, Select from LOBS, Delete LOBS Describe the use of temporary LOBs Creating Database Triggers Describe the different types of triggers Describe database triggers and their uses List guidelines for designing triggers Create a DML trigger List the DML trigger components Describe the trigger firing sequence options Use conditional predicates in a DML trigger Create a row level trigger Create a statement level trigger Use the OLD and NEW qualifiers in a database trigger Create an INSTEAD OF trigger Describe the difference between stored procedures and triggers Describe the trigger execution model Alter a trigger status Remove a trigger More Trigger Concepts Define what a database trigger is Describe events that cause database triggers to fire Create a trigger for a DDL statement Create a trigger for a system event Describe the functionality of the CALL statement Describe the cause of a mutating table List what triggers can be implemented for List the privileges associated with triggers View trigger information in the dictionary views Managing Dependencies Track procedural dependencies Describe dependent objects and referenced objects View dependency information in the dictionary views Describe how the UTLDTREE script is used Describe how the IDEPTREE and DEPTREE procedures are used Describe a remote dependency List how remote dependencies are governed Describe when a remote dependency is unsuccessfully recompiled Describe when a remote dependency is successfully recompiled List how to minimize dependency failures
osqlide Oracle SQL Intermedio - Extracción de Datos 14 horas Limitar los resultados La cláusula WHERE Operadores de comparación Como condición Prerrequisito ENTRE ... Y ES NULL condición Condición EN Operadores booleanos AND, OR y NOT Muchas de las condiciones de la cláusula WHERE El orden de los operadores. Cláusula DISTINCT Funciones SQL Las diferencias entre las funciones de una y multilíneas Características de texto, numérico, fecha, Conversión explícita e implícita Funciones de conversión Funciones de anidamiento Visualización del rendimiento de las funciones - tabla dual Obtención de la función de fecha actual SYSDATE Manejo de valores NULL Agregación de datos mediante la función de agrupación Funciones de agrupación Cómo las funciones de agrupación tratan los valores NULL Crear grupos de datos: la cláusula GROUP BY Agrupación de varias columnas Limitación del agrupamiento de resultados de la función - la cláusula HAVING Subconsultas Coloque subconsultas en el comando SELECT Subconsultas de un solo y múltiples linajes Operadores Subqueries single-line Agrupación de funciones en subconsulta Operadores Subconsultas multi-IN, ALL, ANY Cómo se tratan los valores NULL en subconsultas Operadores colectivos Operador de UNION Operador UNION ALL Operador de INTERSECT Operador MINUS Uso adicional de uniones Volver a juntar Combinación de uniones internas y externas Juntas Externas Particionadas Consultas jerárquicas Uso adicional de sub-consultas Revisar sub-consultas Uso de sub-consultas como tablas virtuales / vistas y columnas en línea Uso de la construcción WITH Combinación de sub-consultas y combinaciones Funciones analíticas Cláusula OVER Cláusula de partición Cláusula de ventana Rango, Plomo, Lag, Primero, Últimas funciones Recuperación de datos de varias tablas (si el tiempo al final) Tipos de conectores El uso NATURAL JOIN Tablas de alias Se une a la cláusula WHERE INNER JOIN Inner join Combinación externa LEFT, RIGHT, FULL OUTER JOIN producto cartesiano Funciones agregadas (si el tiempo al final) Revisar grupo por función y tener cláusula Agrupación y acumulación Grupo y cubo
couch Apache CouchDB para Desarrolladores 14 horas Adobe CouchDB es una base de datos orientada a documentos escalable, tolerante a errores y libre de esquemas escrita en Erlang. Se utiliza en organizaciones grandes y pequeñas para una variedad de aplicaciones en las que una base de datos SQL tradicional no es la mejor solución para el problema actual. Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que buscan implementar y desarrollar con una instancia de CouchDB. Instalación de CouchDB Introducción: CouchDB de un vistazo Instalación: Levántate rápido Descripción técnica: Detalles de la tecnología CouchDB Conceptos básicos: Introducción a CouchDB   Configuración de CouchDB Configuración básica couch_peruser Servidor HTTP de CouchDB Autenticacion y autorizacion Configuración de compactación Explotación florestal Replicador Servidores de consulta Procesos externos Controladores de recursos HTTP Servicios internos de CouchDB Parámetros varios Configuración de proxy CouchApp APIs externas de CouchDB Servidor de consultas Fauxton Racimo Preparar Teoría Gestión de nodos Gestión de base de datos Sharding Estructura de JSON Todos los documentos de base de datos Documentos a granel Solución de problemas Rompiendo cambios Error de mensajes Problema conocido Seguidor oficial de errores de CouchDB
hypertable Hypertable: Deploy a BigTable like database 14 horas Hypertable was an open-source software database management system based on the design of Google's Bigtable. In this instructor-led, live training, participants will learn how to set up and manage a Hypertable database system. By the end of this training, participants will be able to: Install, configure and upgrade a Hypertable instance Set up and administer a Hypertable cluster Monitor and optimize the performance of the database Design a Hypertable schema Work with Hypertable's API Troubleshoot operational issues Audience Developers Operations engineers Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.
powerbiforbiandanalytics Power BI for Business Analysts 21 horas Microsoft Power BI is a free Software as a Service (SaaS) suite for analyzing data and sharing insights. Power BI dashboards provide a 360-degree view of the most important metrics in one place, updated in real time, and available on all of their devices. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Microsoft Power Bi to analyze and visualize data using a series of sample data sets. By the end of this training, participants will be able to: Create visually compelling dashboards that provide valuable insights into data Obtain and integrate data from multiple data sources Build and share visualizations with team members Adjust data with Power BI Desktop Audience Business managers Business analystss Data analysts Business Intelligence (BI) and Data Warehouse (DW) teams Report developers Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice   Introduction Data Visualization Authoring in Power BI Desktop Creating reports Interacting with reports Uploading reports it to the Power BI Service Revising report layouts Publishing to PowerBI.com Sharing and collaborating with team members Data Modeling Aquiring data Modeling data Security Working with DAX Refreshing the source data Securing data Advanced querying and data modeling Data modeling principals Complex DAX patterns Power BI tips and tricks Closing remarks
gfsjeeint Introducción a la Administración del Servidor GlassFish con Aplicaciones Java EE 21 horas Introducción al Servidor GlassFish Visión general de la arquitectura Java EE Antecedentes GlassFish Arquitectura básica de GlassFish Características básicas de GlassFish Instalación y Actualización Instalación Modernización La Administración y el Despliegue de Aplicaciones Administración Administración alta disponibilidad Seguridad Implementación de aplicaciones Message Queue Administration Solución de Problemas Solución de problemas Mensaje de error Escalar y Ajustar el Rendimiento Planificación de la implementación Ajuste del rendimiento El desarrollo de Aplicaciones Su primera Copa: Una introducción a la plataforma Java EE El Tutorial de Java EE Guía de desarrollo de aplicaciones Guía de Message Queue desarrollador para clientes Java Guía de Message Queue desarrollador para clientes de JMX Guía de Message Queue desarrollador para clientes de C Extensión y Empotrado Add-On Guía de desarrollo de componentes Guía Server incorporado
surveyp Research Survey Processing 28 horas This four day course walks you from the point you design your research surveys to the tme where you gather and collect the findings of the survey. The course is based on Excel and Matlab. You will learn how to design the survey form and what the suitable data fields should be, and how to process extra data information when needed. The course will show you the way the data is entered and how to validate and correct wrong data values. At the end the data analysis will be conducted in a variety of ways to ensure the effectiveness of the data gathered and to find out hidden trends and knowledge within this data. A number of case studies will be carried out during the course to make sure all the concepts have been well understood.Day 1: Data analysis Determining the Target of the survey Survey Design data fields and their types dealing with drill down surveies Data Collection Data Entry Excel Session Day 2: Data cleaning Data reduction Data Sampling Removing unexpcted data Removing outlier Data Analysis statstics is not enough Excel Session Day 3: Data visualization parallel cooridnates scatter plot pivot tables cross tables Excel Session Conducting data mining algorithms on the data Decision tree Clustering mining assoiciation rules matlab session Day 4: Reporting and Disseminating Results Archiving data and the finding out Feedback for conducting new surveies
452 R12.x Extend Oracle Applications: Building OA Framework Applications 35 horas Introduction to OA Framework Agenda Important Terminology Foundation Knowledge Additional Resources Concepts of the MVC Design Pattern JSPs and OA Framework Concepts of the Model Concepts of the View Concepts of the Controller Basics of the Model BC4J Model Applications Modules Entity Objects View Objects Other BC4J Objects BC4J Database Interactions Basics of the View View-layer Components Workspaces and Projects Pages and Regions Items CSS Styles Attributes Sets Basics of the Controller Handling GETs Handling POSTs Common Controller tasks Lab
mongodbau MongoDB para Usuarios Avanzados 14 horas Este curso cobre como áreas desarrolladas en la utilización de las lenguas de rogramación relaionadas a MongoDB, el objetivo es que el participante tiene una capacidad para dominar la realidad completa de una herramienta para que pueda utilizar la forma libre. Manipulación avanzada de datos Ajuste de la Shell Mongo Manejo eficiente de operaciones CRUD (inserciones, consultas, actualizaciones, eliminaciones) Comandos de administración útiles Optimización del rendimiento Construido en herramientas de monitoreo: mongotop, mongostat Analizar la memoria y el rendimiento de E / S MongoDB Cloud Manager y Munin Identificar consultas sub-óptimas. Uso del generador de perfiles de consultas. Motores de almacenamiento: MMAPv1 y WiredTiger Objeto explicable Indexación y colecciones especiales Gestión de índices e índices de indización de MongoDB Índices de campo único y compuestos Índices en matrices y subdocumentos Índices geográficos Colecciones con límite, cursores TTL y cursores disponibles Agregación Agregación de un solo propósito Tuberías de agregación Introducción al mapa-reducción Replicación Cómo funciona la replicación asíncrona en MongoDB Configuración y mantenimiento del conjunto de réplicas Uso de preocupación de escritura y preferencia de lectura Manejo de errores de replicación Sharding Cómo funciona el auto sharding Configuración de un clúster de fragmentos MongoDB Cómo elegir sabiamente una clave de fragmentos Administración avanzada de un clúster fragmentado Administración de clústeres sharded desequilibrados Tratar con trozos (dividir, fusionar, migrar Seguridad Autenticación y autorización en conjuntos de réplicas y clústeres fragmentados Administración de privilegios y roles personalizados Recomendaciones para una implementación segura Planes de copia de seguridad y restauración Estrategias basadas en sistemas de archivos Mongodump y mongorestore Recuperación puntual
kylin Apache Kylin: From classic OLAP to real-time data warehouse 14 horas Apache Kylin is an extreme, distributed analytics engine for big data. In this instructor-led live training, participants will learn how to use Apache Kylin to set up a real-time data warehouse. By the end of this training, participants will be able to: Consume real-time streaming data using Kylin Utilize Apache Kylin's powerful features, including snowflake schema support, a rich SQL interface, spark cubing and subsecond query latency Note We use the latest version of Kylin (as of this writing, Apache Kylin v2.0) Audience Big data engineers Big Data analysts Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.
flockdb Flockdb: A simple graph database for social media 7 horas FlockDB is an open source distributed, fault-tolerant graph database for managing wide but shallow network graphs. It was initially used by Twitter to store relationships among users In this instructor-led, live training, participants will learn how to setup and use a FlockDB database to help answer social media questions such as who follows whom, who blocks whom, etc. By the end of this training, participants will be able to: Install and configure FlockDB Understand the uniqute fetures of FlockDB, relative to other graph databases such Neo4j Use FlockDB to maintain a large graph dataset Use FlockDB together with MySQL to provide provide distributed storage capabilities Query, create and update extremely fast graph edges Scale FlockDB horizontally for use in on-line, low-latency, high throughput web environments Audience Developers Database engineers Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice To request a customized course outline for this training, please contact us.
druid Druid:Construir un Sistema Rápido y en Tiempo Real de Análisis de Datos 21 horas Druid es un almacén de datos distribuido orientado a columnas y de código abierto escrito en Java. Fue diseñado para ingerir rápidamente cantidades masivas de datos de eventos y ejecutar consultas OLAP de baja latencia en esos datos. Druid se usa comúnmente en aplicaciones de inteligencia empresarial para analizar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real. También es adecuado para alimentar cuadros de mandos analíticos rápidos e interactivos para usuarios finales. Druid es utilizado por compañías como Alibaba, Airbnb, Cisco, eBay, Netflix, Paypal y Yahoo. En este curso, exploramos algunas de las limitaciones de las soluciones de almacenamiento de datos y discutimos cómo Druid puede complementar esas tecnologías para formar una pila de análisis de transmisión flexible y escalable. Analizamos muchos ejemplos, ofreciendo a los participantes la oportunidad de implementar y probar soluciones basadas en Druid en un entorno de laboratorio. Audiencia     Desarrolladores de aplicaciones     Ingenieros de software     Consultores técnicos     Profesionales de DevOps     Ingenieros de arquitectura Formato del curso     Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa, pruebas ocasionales para medir la comprensión Introducción Instalando e iniciando Druid Arquitectura y diseño druida Ingestión de datos de eventos en tiempo real Sharding e indexación Cargando datos Consultar datos Visualización de datos Ejecutando un cluster distribuido Druida + Colmena Apache Druida + Apache Kafka Druida + otros Solución de problemas Tareas administrativas
osqlbgn Oracle SQL para Principiantes 21 horas Listeners This training is addressed for people starting to work with the SQL language in Oracle database The course answer for questions: How to build a query? What possibilities have SQL? What is a relational database? What is the structure and SQL commands Relational database models The structure of a relational database Connection types of tables The normalization and denormalization database Relational Operators Download the data Rules for writing SQL queries The syntax for the SELECT Selecting all columns Inquiries from arithmetic operations Aliases columns Literals Concatenation operator Limiting results The WHERE clause Comparison operators LIKE Condition Prerequisite BETWEEN ... AND IS NULL condition Condition IN Boolean operators AND, OR and NOT Many of the conditions in the WHERE clause The order of the operators. DISTINCT clause Sorting Data The ORDER BY clause Sorting by multiple columns or expressions SQL functions The differences between the functions of one and multilines Features text, numeric, date, Explicit and implicit conversion Conversion functions Nesting functions Viewing the performance of the functions - dual table Getting the current date function SYSDATE Handling of NULL values Aggregating data using the grouping Grouping functions How grouping functions treat NULL values Create groups of data - the GROUP BY clause Grouping multiple columns Limiting the function result grouping - the HAVING clause Retrieving data from multiple tables Types of connectors The use NATURAL JOIN Aliases tables Joins in the WHERE clause INNER JOIN Inner join External Merge LEFT, RIGHT, FULL OUTER JOIN Cartesian product Subqueries Place subqueries in the SELECT command Subqueries single and multi-lineage Operators Subqueries single-line Features grouping in subquery Operators Subqueries multi-IN, ALL, ANY How NULL values ​​are treated in subqueries Operators collective UNION operator UNION ALL operator INTERSECT operator MINUS operator Insert, update, and delete data INSERT command Copy data from another table UPDATE command DELETE command TRUNCATE command Transactions Commands COMMIT, ROLLBACK, and SAVEPOINT DDL commands The main database objects Rules for naming objects Creating tables The data types available for columns DEFAULT option Option NULL and NOT NULL Managing tables Referential integrity CHECK, PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, UNIQUE Create a table by the query Delete a table DROP TABLE DESCRIBE command Other schema objects Sequences Synonyms Views
osqladv Oracle SQL Avanzado 14 horas Listeners This course is designed for people who want to use the advanced features of SQL in Oracle The course answers the questions How to build advanced queries? How to create advanced reports? Control user access User Management System permissions and object Granting Receiving permission Roles Using the links Managing schema objects ALTER TABLE command Adding, modifying, and deleting columns Add, remove, turn off constraintów Create indexes Flashback operations External tables Operations on large data sets MERGE command DML operations of podzapytaniami DML operations with RETURNING clause INSERT command multi tables Conditional expressions CASE expression DECODE expression Generate reports by grouping related data The GROUP BY clause The HAVING clause Aggregating data - ROLLUP and CUBE operators Identification summaries - GROUPING function Aggregating data - GROUPING SETS operator Managing data in different time zones Time zones Variations TIMESTAMP Differences between DATE and TIMESTAMP Conversion operations Advanced subqueries Subqueries Multi-column subqueries The subquery in the FROM clause Correlated subqueries WITH clause - re-use query blocks Join tables Inequality in the WHERE clause and the FROM clause Semijoin Antijoin The processing of hierarchical data The tree structure hierarchical Queries Pseudo column Sort data in a hierarchical query Useful functions Regular expressions Simple and complex patterns
3057 Oracle SQL Language 14 horas The course answers questions How to build a query? What possibilities have SQL? What is a relational database? What is the structure and SQL commands Relational database models The structure of a relational database Connection types of tables The normalization and denormalization database Database Management System (RDBMS) Relational Operators Characteristics of declarative SQL language SQL Syntax Division language DQL, DML, DDL, DCL Language DQL (Data Query Language) SELECT queries Aliases columns, tables Service date (DATE types, display functions, formatting) Group Features Combining internal and external tables UNION operator Nested Subqueries (the WHERE clause, the table name, column name) Correlated subqueries Data Modification Language Inserting rows (INSERT clause) Inserting via query Updating rows (UPDATE) Removing rows (DELETE) Data Definition Language Create, change of ownership, remove tables (CREATE, ALTER, DROP) Creating tables by asking (CREATE TABLE .... AS SELECT ...) CONSTRAINTS Options NULL and NOT NULL CONSTRAINT clause Condition PRIMARY KEY Condition UNIQUE Condition FOREIGN KEY DEFAULT clause Transactions The command COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT Language DCL Granting and revoking permissions (GRANT, REVOKE) Roles Creating Users sequences Synonyms The views (perspective)

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