RapidMiner Radoop Datenanalyse

• Einführung in RapidMiner Radoop: Machen Sie sich mit dem Zweck, den Funktionen und Möglichkeiten von RapidMiner Radoop vertraut, das Hadoop mit RapidMiner Studio für Big Data Analysen integriert.
• Überprüfung der Systemanforderungen: Stellen Sie sicher, dass Ihr System alle Anforderungen für die Installation und den Betrieb von RapidMiner Radoop erfüllt, einschließlich der notwendigen Hadoop-Cluster und Hardware-Spezifikationen.
• Installation: Laden Sie RapidMiner Studio herunter und installieren Sie es zusammen mit der Radoop-Erweiterung. Stellen Sie sicher, dass die Umgebung korrekt für die Integration mit Hadoop konfiguriert ist.
• Konfiguration: Konfigurieren Sie die RapidMiner Radoop Umgebung, indem Sie RapidMiner Studio mit Hadoop-Clustern verbinden, Hadoop-Knoten einrichten und sicherstellen, dass die Konfiguration für die Datenverarbeitung korrekt ist.
• Integration von Datenquellen: Integrieren Sie Datenquellen mit RapidMiner Radoop, wie z.B. HDFS (Hadoop Distributed File System), Hive und andere Hadoop Komponenten, um eine nahtlose Datenaufnahme und -verarbeitung zu ermöglichen.
• Datenvorbereitung: Bereiten Sie die eingelesenen Daten für die Analyse vor, indem Sie sie bereinigen, transformieren und strukturieren, indem Sie die Datenvorbereitungsoperatoren von RapidMiner verwenden und die verteilte Verarbeitungsleistung von Hadoop nutzen.
• Analyse-Konfiguration: Konfigurieren Sie Analyseeinstellungen und Parameter, um fortgeschrittene Algorithmen für maschinelles Lernen, prädiktive Analysen und Data Mining direkt auf dem Hadoop-Cluster mit RapidMiner Radoop durchzuführen.
• Verwendung von Operatoren: Lernen Sie, wie Sie die wichtigsten Radoop-Operatoren wie HDFS Reader, Hive Query und MapReduce verwenden, um große Datenmengen innerhalb des Hadoop-Ökosystems zu analysieren.
• Workflow-Design und -Ausführung: Erstellen und Ausführen von Datenanalyse-Workflows in RapidMiner Studio unter Verwendung der Hadoop-Umgebung für verteilte Berechnungen und Verarbeitung.
• Optimierung: Optimieren Sie Radoop-Workflows für die Leistung, indem Sie Hadoop-Einstellungen anpassen, Aufgaben parallelisieren und MapReduce-Konfigurationen abstimmen, um große Daten effizienter zu verarbeiten.
• Fehlerbehandlung und Fehlerbehebung: Lernen Sie, wie Sie Fehler behandeln, Workflows debuggen und Probleme beheben, die während der Ausführung von Datenanalyseaufgaben in RapidMiner Radoop auftreten können.
• Überwachung und Wartung: Überwachen Sie regelmäßig die Leistung des Hadoop-Clusters und der RapidMiner Radoop Workflows, um einen effizienten Betrieb zu gewährleisten. Führen Sie Wartungsaufgaben durch, um einen reibungslosen Betrieb der Umgebung zu gewährleisten.
• Sicherheitsmanagement: Implementieren Sie Sicherheitspraktiken wie Datenverschlüsselung, Authentifizierung und Zugriffskontrolle, um sensible Daten in der Radoop-Umgebung zu schützen.
• Optimierung der Leistung: Feinabstimmung der Leistung von RapidMiner Radoop durch Optimierung der Ressourcennutzung, Anpassung der Parameter und Sicherstellung einer effizienten Datenverarbeitung.
• Upgrades und Updates: Halten Sie sich über neue Versionen von RapidMiner Radoop und Apache Hadoop auf dem Laufenden und führen Sie regelmäßige Upgrades durch, um den Zugriff auf neue Funktionen und verbesserte Sicherheit zu gewährleisten.

Diese Liste ist nicht vollständig und es gibt noch viele weitere Themen, die in einem Seminar für RapidMiner Radoop Datenanalyse behandelt werden können, abhängig von den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen der Teilnehmer.

• Einführung in Hadoop
  • Verteilungen
  • Allgemeine Infrastruktur
• Hadoop-Integration mit RapidMiner: Radoop
• Einführung in Radoop GUI
• Verbinden mit einem Hadoop-Cluster
• Integration von In-Cluster-Analysen in RapidMiner Prozesse
  • Algorithmen zur Modellierung
  • Natürliche Aggregation
  • In-Memory-Training, In-Hadoop-Auswertung
• Daten erforschen
  • Tabellen durchsuchen
  • Anzeigen von Statistiken und Informationen auf hoher Ebene
• Datenextraktion und Laden von Daten
  • Formulierung von Abfragen
  • Übertragen von Daten nach Hadoop
• Weiteres
  • Chunking
  • Abstimmen
  • Hadoop-interne Modellierung
  • Clustering

Grundsätzlich wird immer die letzte vom Hersteller freigegebene Version geschult.

https://marketplace.rapidminer.com/UpdateServer/faces/product_details.xhtml?productId=rmx_radoop

Das RapidMiner Radoop Datenanalyse Training ist für die folgenden Personengruppen geeignet:

Datenwissenschaftler und Analysten: Fachleute, die mit großen Datensätzen arbeiten und verteiltes Rechnen nutzen wollen, um ihre Datenanalyse und maschinellen Lernaufgaben mit Hadoop innerhalb der RapidMiner Umgebung zu skalieren.

Big-Data-Ingenieure: Personen, die für die Verwaltung und Verarbeitung großer Dateninfrastrukturen verantwortlich sind. Dieses Training wird ihnen helfen, Hadoop mit RapidMiner zu integrieren, um eine effizientere Datenverarbeitung und -analyse zu ermöglichen.

Business Intelligence-Fachleute: Personen in Funktionen, die sich darauf konzentrieren, Erkenntnisse aus komplexen Daten zu gewinnen. Dieses Training wird ihnen helfen, RapidMiner Radoop zu nutzen, um große Datenmengen zu analysieren und aussagekräftige Business Intelligence zu generieren.

Dateningenieure: Fachleute, die Daten-Workflows entwerfen und verwalten. Das Training lehrt sie, wie sie große Datenverarbeitungsworkflows mit RapidMiner Radoop integriert mit Hadoop erstellen und ausführen können.

IT- und Systemadministratoren: Personen, die die Konfiguration, Einrichtung und Optimierung von Hadoop und verwandten Big-Data-Systemen verwalten. Das Verständnis der Integration mit RapidMiner Radoop wird ihre Fähigkeit zur Unterstützung von Big-Data-Analytik-Initiativen verbessern.

Datenintegrations-Spezialisten: Fachleute, die an der Integration verschiedener Datenquellen in Big-Data-Systeme beteiligt sind. Dieses Training wird ihnen helfen zu verstehen, wie man Datenquellen effektiv in das Hadoop Ökosystem integriert und verwaltet, indem man RapidMiner verwendet.

Ingenieure für maschinelles Lernen: Personen, die an der Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens auf große Datenmengen unter Verwendung von verteiltem Rechnen interessiert sind. Dieses Training vermittelt ihnen die Fähigkeiten, um prädiktive Analysen auf Hadoop-Daten mit RapidMiner durchzuführen.

IT-Manager und Teamleiter: Manager, die für die Beaufsichtigung von Teams verantwortlich sind, die mit Big Data Analytics und maschinellem Lernen arbeiten. Dieses Training wird sie in die Lage versetzen, ihre Teams bei der Nutzung von RapidMiner Radoop für die Analyse großer Datenmengen anzuleiten.

Studenten und Absolventen in den Bereichen Data Science oder Big Data: Jeder, der in den Bereich Big Data Analytics, maschinelles Lernen oder Data Science einsteigen möchte und seine Fähigkeiten durch praktisches Training in RapidMiner und Hadoop Integration verbessern möchte.

Allgemeine Voraussetzungen, die Teilnehmer erfüllen sollten, um von einem solchen Seminar optimal zu profitieren:

Grundkenntnisse in Data Science und Analytics: Es wird erwartet, dass die Teilnehmer ein grundlegendes Verständnis von Data Science, Datenanalyse und maschinellem Lernen haben. Kenntnisse in statistischer Analyse und Datenmodellierung sind von Vorteil.

Erfahrung mit RapidMiner Studio: Teilnehmer sollten bereits mit RapidMiner Studio vertraut sein, da das Training auf der Nutzung dieser Software zur Erstellung und Durchführung von Workflows basiert.

Kenntnisse in Hadoop und Big Data: Da RapidMiner Radoop auf Hadoop aufbaut, sind Grundkenntnisse in der Hadoop-Architektur, einschließlich HDFS, MapReduce und YARN, erforderlich. Grundlegendes Verständnis von verteiltem Rechnen und großen Datensätzen ist von Vorteil.

Programmierkenntnisse (optional): Während das Training hauptsächlich auf der Verwendung von RapidMiner und seinen grafischen Workflows basiert, kann es hilfreich sein, Grundkenntnisse in Programmiersprachen wie Java oder Python zu haben, um bei Bedarf benutzerdefinierte Funktionen zu erstellen.

Grundverständnis von Datenbanken und SQL: Teilnehmer sollten in der Lage sein, mit relationalen Datenbanken zu arbeiten und SQL-Abfragen zu schreiben, da das Training auch die Integration von Daten aus Hadoop-Komponenten wie Hive umfasst.

Systemanforderungen: Teilnehmer müssen über einen funktionierenden RapidMiner Studio und eine Hadoop-Umgebung (z. B. eine lokale oder Cloud-basierte Hadoop-Installation) verfügen, um das Training vollständig umsetzen zu können.

Technische Infrastruktur: Eine funktionierende IT-Infrastruktur mit Zugriff auf Hadoop und ausreichend Rechenleistung wird empfohlen, um die Leistungsfähigkeit von RapidMiner Radoop bei der Verarbeitung von großen Datenmengen optimal zu nutzen.

Es gibt verschiedene Zertifizierungen im Bereich RapidMiner Radoop Datenanalyse, die Sie durch die Teilnahme an einem entsprechenden Seminar oder Training erwerben können. Die bekanntesten Zertifizierungen sind:

RapidMiner Certified Expert
RapidMiner Certified Data Scientist
RapidMiner Radoop Data Analytics Certification

Diese Zertifizierungen decken verschiedene Aspekte der Datenanalyse mit RapidMiner ab, einschließlich der Integration mit Hadoop für die Verarbeitung von Big Data, der Erstellung von Workflows und der Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens auf große Datensätze.

Um die Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie eine oder mehrere Prüfungen bestehen, die Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in diesem Bereich bewerten. Die genauen Anforderungen und Prüfungen variieren je nach Zertifizierung. Es ist daher wichtig, sich im Voraus über die Anforderungen und Prüfungen zu informieren, um auf die Zertifizierung hinzuarbeiten.

Bitte beachten Sie, dass unsere Seminare Sie auf Ihre tägliche Arbeit vorbereiten. Eine Zertifizierung ist nicht unser Ziel, dazu sind die Seminare zu starr strukturiert.

Wenn Sie als Unternehmen in die Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter im Bereich der RapidMiner Radoop Datenanalyse investieren, gibt es verschiedene Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass sich diese Investition langfristig auszahlt:

Setzen Sie klare Ziele: Legen Sie gemeinsam mit Ihrem Mitarbeiter klare Ziele fest, die Sie durch die Teilnahme am Seminar erreichen möchten. Stellen Sie sicher, dass diese Ziele mit den Unternehmenszielen und -bedürfnissen in Einklang stehen.

Wählen Sie das richtige Seminar: Stellen Sie sicher, dass das Seminar, das Sie für Ihren Mitarbeiter auswählen, die Fähigkeiten und Kenntnisse vermittelt, die für die Erreichung der definierten Ziele erforderlich sind.

Bieten Sie Unterstützung und Ressourcen: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter alle Ressourcen und Unterstützung erhält, die er benötigt, um das Seminar erfolgreich abzuschließen. Dazu können beispielsweise Zeit für das Selbststudium, Schulungsmaterialien oder technische Unterstützung gehören.

Planen Sie die Umsetzung der erworbenen Kenntnisse: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten in der Praxis anwenden kann. Planen Sie beispielsweise Schulungen oder Projekte, bei denen er seine neuen Fähigkeiten einsetzen und vertiefen kann.

Verfolgen Sie den Fortschritt: Stellen Sie sicher, dass Sie den Fortschritt Ihres Mitarbeiters im Auge behalten und regelmäßig Feedback geben. Dadurch können Sie sicherstellen, dass die investierte Zeit und das Geld in eine qualitativ hochwertige Schulung langfristig zurückzahlen.

Wir unterstützen Sie dabei, Ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter nach dem Seminarbesuch an Ihr Unternehmen zu binden, indem wir ihnen die bestmöglichen Rahmenbedingungen bieten, um das Gelernte in die Praxis umzusetzen und mit Ihrem Unternehmen verbunden zu bleiben. Bitte kontaktieren Sie uns: investitionensichern@scngmbh.de

Dieses Seminar hat den Level "Administration / Basis".

Wenn Sie sich nicht sicher sind ob dieser Kurs das richtige Niveau für Sie hat, dann können Sie dies vorab mit dem Trainer abstimmen.

• Basiskenntnisse über Apache Cassandra – Apache Cassandra Cluster Administrator
• Erweiterte Kenntnisse über  Big Data – Big Data in Amazon Web Services (AWS)
• Basiskenntnisse über Cloudera – Cloudera Search Einsteiger
• Erweiterte Kenntnisse über Datenintegration – Datenintegration für Fortgeschrittene
• Basiskenntnisse über MongoDB– MongoDB für Administratoren
• RapidMiner Server –  RapidMiner Server Einsatz und Web Apps

IBM Big Data

IBM Big SQL: IBM Big SQL Administration
IBM Open Platform: IBM Open Platform mit Apache Hadoop

IBM Cloud und Data Platform

IBM Datacap: IBM Datacap Administration
IBM InfoSphere: IBM InfoSphere DataStage engine Administration for Information Server

IBM Data: IBM Data Studio / Optim

IBM DB2

IBM DB2 Administration: IBM DB2 Administration Linux
IBM DB2 Backup: IBM DB2 Backup und Recovery

Informatica

Informatica Data: Informatica DataQuality Administration
Informatica Master: Informatica Master Data Manager Administration

Jaspersoft

JasperSoft Studio: JasperSoft Studio Reports
JasperReport: JasperReport Server komplett

KNIME

KNIME Analytics: KNIME Analytics für Data Wranglers Aufbau
KNIME Server: KNIME Server Administrator

MicroStrategy Data

MicroStrategy Visual: MicroStrategy Visual Data Discovery
MicroStrategy Data-Warehouse-Schema-Design

Pentaho

Pentaho Data: Pentaho Data Integration
Pentaho Report: Pentaho Report Data Modeling

PostgreSQL / PostGIS

PostgreSQL: PostgreSQL Administration
PostgreSQL / PostGIS: PostgreSQL - PostGIS für Entscheider

Qlik

QlikView: QlikView Server Administrator
QlikView Tuning: QlikView Tuning und Skalieren

SAS

SAS Administration: SAS Metadata Administration
SAS Daten Management: SAS Daten Integration

Microsoft SQL Server

SQL Server: SQL Server Administration
SQL Server Admin: SQL Server Admin Update

Wir bieten Ihnen Seminare mit einem hohen Praxisbezug an. Die Inhalte und Übungen sind auf Ihre täglichen Aufgaben im Unternehmen ausgerichtet und verzichten vollständig auf Werbehinweise anderer Produkte des Softwareherstellers.

Alle Trainings bei uns sind herstellerunabhängig. Dies ermöglicht es uns kritische Betrachtungen zu den Produkten selbst und Vergleiche zu Wettbewerbern des Herstellers im Seminar anzubieten. Die Kursinhalte sind eigene Inhalte und aus den praktischen Erfahrungen unserer Trainer in Projekten abgeleitet.

Selbstverständlich können die Inhalte bei Firmenseminaren individuell an Ihre Bedürfnisse angepasst werden. Bitte sprechen Sie uns einfach an.

• Durchführungsgarantie - Durchführungsgarantie ab zwei Teilnehmern
• Mobile Klassenräume - die ideale Ergänzung bei Firmenseminaren
• Kostenfreier Support - für Fragen nach Seminarende
• Lieferung auf Rechnung - keine Vorkasse erforderlich
• Gespräch mit dem Trainer / Qualitätssicherung - lernen Sie den Trainer vorab kennen und einschätzen
• Klären der Seminarvorrausetzungen - sprechen Sie Ihre Kenntnisse mit dem Trainer durch
• Unterstützung bei den Reisekosten - bei Hotelübernachtungen übernehmen wir einen Teil der Kosten
• Verpflegung - ganztägig Kalt- / Warmgetränke und ein vollwertiges Mittagessen im Restaurant
• Lage der Schulungszentren - immer zentral gelegen und sehr gut erreichbar
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