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L'apprentissage mixte, qui rassemble le meilleur des formations à la demande et dispensée par un instructeur, est désormais disponible.

Conditions d'admission

Administrator : cette formation s'adresse aux administrateurs de systèmes et responsables informatiques qui ont une expérience Linux de base. Une connaissance préalable d'Apache Hadoop n'est pas nécessaire.

Data Analyst : cette formation s'adresse aux analystes de données, aux spécialistes de la BI, aux développeurs, aux architectes de système et aux administrateurs de bases de données. Il est nécessaire d'avoir des connaissances de base du SQL, ainsi qu'une familiarité avec les lignes de commande de base de Linux. La connaissance d'au moins un langage script (par exemple, Bash scripting, Perl, Python, Ruby) est utile mais non essentielle. Une connaissance préalable d'Apache Hadoop n'est pas nécessaire.

Developer for Spark & Hadoop : cette formation s'adresse aux développeurs et ingénieurs avec une expérience en programmation. Des exemples et exercices pratiques d'Apache Spark sont présentés sur Scala et Python, donc la capacité de programmation dans au moins un de ces langages est nécessaire. Des connaissances de base du SQL peuvent être utiles ; une connaissance préalable d'Hadoop n'est pas nécessaire.

Search : cette formation s'adresse aux aux développeurs et ingénieurs des données qui ont au moins les connaissances de base d'Hadoop et de l'expérience en programmation dans un langage d'usage général comme Java, C, C++, Perl ou Python. Les participants doivent être à l'aise avec la ligne de commande de Linux et doivent pouvoir exécuter des tâches simples comme la création et la suppression de répertoires, l'affichage et la modification des autorisations de fichiers, l'exécution de scripts et l'étude des fichiers de sortie. Aucune expérience préalable avec Apache Solr ou Cloudera Search n'est nécessaire, ni aucune avec HBase ou le SQL.

HBase : cette formation s'adresse surtout aux développeurs et aux administrateurs qui ont de l'expérience avec les bases de données et la modélisation des données, bien que cela ne soit pas indispensable. Une connaissance préalable d'Apache Hadoop n'est pas nécessaire.

Formation de data scientistes : Ce cours est conçu pour les data scientifiques qui utilisent actuellement les Python ou R pour travailler avec plus petits ensembles de données sur une seule machine et qui ont besoin d’intensifier leurs analyses et leurs modèles aux grands ensembles de machine learning sur machine distribué des grappes. Ingénieur de données et développeurs avec quelques connaissances de la science de données et apprentissage automatique peuvent aussi être utiles cet atelier. Participants à l’atelier devraient avoir une connaissance de base de Python ou R et certains expérience explorer et analyser les données et élaboration statistique ou modèles à apprentissage machine. Connaissance préalable d'Hadoop ou Spark n'est pas nécessaire.

Pour voir la configuration nécessaire à la formation, cliquez ici.

Pour toute question, veuillez contacter training-admin@cloudera.com.

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