Big Data Training Courses

Big Data Training Courses

Local, instructor-led live Big Data training courses start with an introduction to elemental concepts of Big Data, then progress into the programming languages and methodologies used to perform Data Analysis. Tools and infrastructure for enabling Big Data storage, Distributed Processing, and Scalability are discussed, compared and implemented in demo practice sessions.

Big Data training is available as "onsite live training" or "remote live training". Onsite live Big Data trainings in Norge can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers. Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop.

NobleProg -- Your Local Training Provider

Machine Translated

Testimonials

★★★★★
★★★★★

Big Data Kursplaner

Tittel
Varighet
Oversikt
Tittel
Varighet
Oversikt
21 timer
Oversikt
Apache Accumulo er en sortert, distribuert nøkkel / verdi-butikk som gir robust, skalerbar datalagring og gjenfinning. Den er basert på designet av Go ogles BigTable og drives av Apache Hadoop , Apache Zookeeper og Apache Thrift .

Dette instruktørledede, livekursene dekker arbeidsprinsippene bak Accumulo og leder deltakerne gjennom utviklingen av et eksempelapplikasjon på Apache Accumulo .

Kursets format

- Delforedrag, deldiskusjon, praktisk utvikling og implementering, sporadiske tester for å måle forståelse
21 timer
Oversikt
Unlike other technologies, IoT is far more complex encompassing almost every branch of core Engineering-Mechanical, Electronics, Firmware, Middleware, Cloud, Analytics and Mobile. For each of its engineering layers, there are aspects of economics, standards, regulations and evolving state of the art. This is for the firs time, a modest course is offered to cover all of these critical aspects of IoT Engineering.

Summary

-

An advanced training program covering the current state of the art in Internet of Things

-

Cuts across multiple technology domains to develop awareness of an IoT system and its components and how it can help businesses and organizations.

-

Live demo of model IoT applications to showcase practical IoT deployments across different industry domains, such as Industrial IoT, Smart Cities, Retail, Travel & Transportation and use cases around connected devices & things

Target Audience

-

Managers responsible for business and operational processes within their respective organizations and want to know how to harness IoT to make their systems and processes more efficient.

-

Entrepreneurs and Investors who are looking to build new ventures and want to develop a better understanding of the IoT technology landscape to see how they can leverage it in an effective manner.

Estimates for Internet of Things or IoT market value are massive, since by definition the IoT is an integrated and diffused layer of devices, sensors, and computing power that overlays entire consumer, business-to-business, and government industries. The IoT will account for an increasingly huge number of connections: 1.9 billion devices today, and 9 billion by 2018. That year, it will be roughly equal to the number of smartphones, smart TVs, tablets, wearable computers, and PCs combined.

In the consumer space, many products and services have already crossed over into the IoT, including kitchen and home appliances, parking, RFID, lighting and heating products, and a number of applications in Industrial Internet.

However, the underlying technologies of IoT are nothing new as M2M communication existed since the birth of Internet. However what changed in last couple of years is the emergence of number of inexpensive wireless technologies added by overwhelming adaptation of smart phones and Tablet in every home. Explosive growth of mobile devices led to present demand of IoT.

Due to unbounded opportunities in IoT business, a large number of small and medium sized entrepreneurs jumped on a bandwagon of IoT gold rush. Also due to emergence of open source electronics and IoT platform, cost of development of IoT system and further managing its sizable production is increasingly affordable. Existing electronic product owners are experiencing pressure to integrate their device with Internet or Mobile app.

This training is intended for a technology and business review of an emerging industry so that IoT enthusiasts/entrepreneurs can grasp the basics of IoT technology and business.

Course Objective

Main objective of the course is to introduce emerging technological options, platforms and case studies of IoT implementation in home & city automation (smart homes and cities), Industrial Internet, healthcare, Govt., Mobile Cellular and other areas.

-

Basic introduction of all the elements of IoT-Mechanical, Electronics/sensor platform, Wireless and wireline protocols, Mobile to Electronics integration, Mobile to enterprise integration, Data-analytics and Total control plane

-

M2M Wireless protocols for IoT- WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+ : When and where to use which one?

-

Mobile/Desktop/Web app- for registration, data acquisition and control –Available M2M data acquisition platform for IoT-–Xively, Omega and NovoTech, etc.

-

Security issues and security solutions for IoT

-

Open source/commercial electronics platform for IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC etc

-

Open source /commercial enterprise cloud platform for AWS-IoT apps, Azure -IOT, Watson-IOT cloud in addition to other minor IoT clouds

-

Studies of business and technology of some of the common IoT devices like Home automation, Smoke alarm, vehicles, military, home health etc.
21 timer
Oversikt
MATLAB is a numerical computing environment and programming language developed by MathWorks.
7 timer
Oversikt
I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære kjernekonseptene bak MapR Stream Architecture når de utvikler en streaming-applikasjon i sanntid.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne bygge produsent- og forbrukerapplikasjoner for data-prosessering i sanntid.

Publikum

- Utviklere
- administratorer

Kursets format

- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Merk

- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
14 timer
Oversikt
Magellan er en open source distribuert utførelsesmotor for geospatial analytics på big data. Implementert på toppen av Apache Spark , utvider den Spark SQL og gir en relasjonell abstraksjon for geospatial analyse.

Denne instruktørledede liveopplæringen introduserer konsepter og tilnærminger for implementering av geospacial analytics og leder deltakerne gjennom opprettelsen av en prediktiv analyseapplikasjon ved bruk av Magellan on Spark.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

- Spørsmål, analyser og bli med geospatiale datasett på en effektiv måte
- Implementere geospatiale data i forretningsintelligens og prediktive analyseprogrammer
- Bruk romlig kontekst for å utvide mulighetene til mobile enheter, sensorer, logger og wearables

Kursets format

- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for tilpasning av kurset

- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
14 timer
Oversikt
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, 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
7 timer
Oversikt
Confluent KSQL is a stream processing framework built on top of Apache Kafka. It enables real-time data processing using SQL operations.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to implement Apache Kafka stream processing without writing code.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure Confluent KSQL.
- Set up a stream processing pipeline using only SQL commands (no Java or Python coding).
- Carry out data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization entirely in SQL.
- Design and deploy interactive, continuous queries for streaming ETL and real-time analytics.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
35 timer
Oversikt
KNIME is a free and open-source data analytics, reporting and integration platform. KNIME integrates various components for machine learning and data mining through its modular data pipelining concept. A graphical user interface and use of JDBC allows assembly of nodes blending different data sources, including preprocessing (ETL: Extraction, Transformation, Loading), for modeling, data analysis and visualization without, or with only minimal, programming. To some extent as advanced analytics tool KNIME can be considered as a SAS alternative.

Since 2006, KNIME has been used in pharmaceutical research, it also used in other areas like CRM customer data analysis, business intelligence and financial data analysis.
21 timer
Oversikt
KNIME Analytics-plattformen er et ledende open source-alternativ for datadrevet innovasjon, som hjelper deg med å oppdage potensialet som er skjult i dataene dine, mine for ny innsikt eller forutsi nye fremtider. Med mer enn 1000 moduler, hundrevis av klare eksempler, et omfattende utvalg av integrerte verktøy og det bredeste utvalg av avanserte algoritmer tilgjengelig, er KNIME Analytics Platform den perfekte verktøykassen for enhver dataforsker og forretningsanalytiker.

Dette kurset for KNIME Analytics-plattformen er en ideell mulighet for nybegynnere, avanserte brukere og KNIME eksperter å bli introdusert for KNIME , lære hvordan de kan bruke den mer effektivt, og hvordan lage klare, omfattende rapporter basert på KNIME arbeidsflyter
21 timer
Oversikt
Kunnskapsoppdagelse i databaser (KDD) er prosessen med å oppdage nyttig kunnskap fra en datasamling. Virkelige applikasjoner for denne data mining-teknikken inkluderer markedsføring, bedrageridetektering, telekommunikasjon og produksjon.

I dette instruktørledede, live-kurset introduserer vi prosessene som er involvert i KDD og gjennomfører en serie øvelser for å øve implementeringen av disse prosessene.

Publikum

- Dataanalytikere eller andre som er interessert i å lære å tolke data for å løse problemer

Kursets format

- Etter en teoretisk diskusjon av KDD, vil instruktøren presentere virkelighetssaker som krever bruk av KDD for å løse et problem. Deltakerne vil utarbeide, velge og rense utvalgte datasett og bruke deres forkunnskaper om dataene til å foreslå løsninger basert på resultatene fra deres observasjoner.
7 timer
Oversikt
Kafka Streams er et bibliotek på klientsiden for å bygge applikasjoner og mikroservices hvis data sendes til og fra et Kafka-meldingssystem. Tradisjonelt har Apache Kafka vært avhengig av Apache Spark eller Apache Storm å behandle data mellom meldingsprodusenter og forbrukere. Ved å kalle Kafka Streams API fra en applikasjon, kan data behandles direkte i Kafka, og omgå behovet for å sende dataene til en egen klynge for behandling.

I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære å integrere Kafka Streams i et sett med Java applikasjoner som sender data til og fra Apache Kafka for strømbehandling.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

- Forstå Kafka Streams funksjoner og fordeler i forhold til andre rammeverk for prosessering av strømmer
- Behandle data direkte i en Kafka-klynge
- Skriv en Java eller Scala applikasjon eller mikroservice som integreres med Kafka og Kafka Streams
- Skriv kortfattet kode som forvandler input Kafka-emner til output Kafka-emner
- Bygg, pakke og distribuer applikasjonen

Publikum

- Utviklere

Kursets format

- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Merknader

- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale
21 timer
Oversikt
Stream Processing refererer til sanntidsbehandling av "data in motion", det vil si å utføre beregninger på data når de mottas. Slike data blir lest som kontinuerlige strømmer fra datakilder som sensorhendelser, brukeraktivitet på nettstedet, finansielle handler, kredittkortveksler, Stream Processing , etc. Stream Processing kan lese store mengder innkommende data og gi verdifull innsikt nesten øyeblikkelig.

I denne instruktørledede, liveopplæringen (på stedet eller fjernkontrollen) vil deltakerne lære å sette opp og integrere forskjellige Stream Processing rammer med eksisterende store datalagringssystemer og relaterte programvareapplikasjoner og mikroservices.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

- Installer og konfigurer forskjellige Streaming Stream Processing rammer, for eksempel Spark Streaming og Kafka Streaming.
- Forstå og velg de mest passende rammene for jobben.
- Behandle data kontinuerlig, samtidig og på en post-for-post måte.
- Integrer Stream Processing med eksisterende databaser, datavarehus, datasjøer, etc.
- Integrer det mest passende strømbehandlingsbiblioteket med bedriftsapplikasjoner og mikroservices.

Publikum

- Utviklere
- Programvarearkitekter

Kursets format

- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Merknader

- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
28 timer
Oversikt
Mem SQL er et internt, distribuert, SQL databasesystem for sky og lokale. Det er et datalager i sanntid som umiddelbart leverer innsikt fra levende og historiske data.

I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære det vesentlige av Mem SQL for utvikling og administrasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

- Forstå nøkkelbegrepene og egenskapene til Mem SQL
- Installere, designe, vedlikeholde og betjene Mem SQL
- Optimaliser skjemaer i Mem SQL
- Forbedre spørsmål i Mem SQL
- Benchmark-ytelse i Mem SQL
- Bygg dataprogrammer i sanntid ved hjelp av Mem SQL

Publikum

- Utviklere
- administratorer
- Operasjonsingeniører

Kursets format

- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
14 timer
Oversikt
Audience

- Developers

Format of the Course

- Lectures, hands-on practice, small tests along the way to gauge understanding
21 timer
Oversikt
Cloudera Impala er en open source massively parallel processing (MPP) SQL spørringsmotor for Apache Hadoop klynger.

Impala gjør det mulig for brukere å sende ut SQL spørsmål med lav latens til data som er lagret i Hadoop Distribuerte filsystem og Apache Hbase uten å kreve databevegelse eller transformasjon.

Publikum

Dette kurset er rettet mot analytikere og dataforskere som utfører analyse av data som er lagret i Hadoop via Business Intelligence eller SQL verktøy.

Etter dette kurset vil delegatene kunne

- Trekk ut meningsfull informasjon fra Hadoop klynger med Impala .
- Skriv spesifikke programmer for å lette Business Intelligence i Impala SQL Dialect.
- Feilsøk Impala .
7 timer
Oversikt
Dette kurset dekker hvordan du bruker Hive SQL språk (AKA: Hive HQL, SQL on Hive , Hive QL) for folk som henter ut data fra Hive
21 timer
Oversikt
Hortonworks Data Platform (HDP) er en åpen kildekode-støtteplattform for Apache Hadoop som gir et stabilt grunnlag for å utvikle big data-løsninger på Apache Hadoop økosystemet.

Denne instruktørledede, live trening (på stedet eller ekstern) introduserer Hortonworks Data Platform (HDP) og leder deltakerne gjennom distribusjonen av Spark + Hadoop løsningen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

- Bruk Hortonworks for å pålitelig kjøre Hadoop i stor skala.
- Forene Hadoop sikkerhets-, styrings- og operasjonsevner med Sparks agile analytiske arbeidsflyter.
- Bruk Hortonworks til å undersøke, validere, sertifisere og støtte hver av komponentene i et Spark-prosjekt.
- Behandle forskjellige typer data, inkludert strukturert, ustrukturert, i bevegelse og hvile.

Kursets format

- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for tilpasning av kurset

- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
21 timer
Oversikt
Dette kurset introduserer HBase - en No SQL butikk på toppen av Hadoop . Kurset er beregnet på utviklere som skal bruke HBase til å utvikle applikasjoner, og administratorer som vil administrere HBase klynger.

Vi vil gå en utvikler gjennom HBase-arkitektur og datamodellering og applikasjonsutvikling på HBase. Den vil også diskutere bruk av MapReduce med HBase, og noen administrasjonsemner, relatert til ytelsesoptimalisering. Kurset er veldig praktisk med mange labøvelser.

Varighet : 3 dager

Publikum : Utviklere og administratorer
28 timer
Oversikt
Hadoop is a popular Big Data processing framework. Python is a high-level programming language famous for its clear syntax and code readibility.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to work with Hadoop, MapReduce, Pig, and Spark using Python as they step through multiple examples and use cases.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the basic concepts behind Hadoop, MapReduce, Pig, and Spark
- Use Python with Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, Pig, and Spark
- Use Snakebite to programmatically access HDFS within Python
- Use mrjob to write MapReduce jobs in Python
- Write Spark programs with Python
- Extend the functionality of pig using Python UDFs
- Manage MapReduce jobs and Pig scripts using Luigi

Audience

- Developers
- IT Professionals

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 timer
Oversikt
Publikum:

Dette kurset er ment å avmystifisere big data / hadoop-teknologi og for å vise at det ikke er vanskelig å forstå.
14 timer
Oversikt
As more and more software and IT projects migrate from local processing and data management to distributed processing and big data storage, Project Managers are finding the need to upgrade their knowledge and skills to grasp the concepts and practices relevant to Big Data projects and opportunities.

This course introduces Project Managers to the most popular Big Data processing framework: Hadoop.

In this instructor-led training, participants will learn the core components of the Hadoop ecosystem and how these technologies can be used to solve large-scale problems. In learning these foundations, participants will also improve their ability to communicate with the developers and implementers of these systems as well as the data scientists and analysts that many IT projects involve.

Audience

- Project Managers wishing to implement Hadoop into their existing development or IT infrastructure
- Project Managers needing to communicate with cross-functional teams that include big data engineers, data scientists and business analysts

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
21 timer
Oversikt
Hadoop is the most popular Big Data processing framework.
21 timer
Oversikt
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 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
7 timer
Oversikt
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at technical persons who wish to learn how to implement a machine learning strategy while maximizing the use of big data.

By the end of this training, participants will:

- Understand the evolution and trends for machine learning.
- Know how machine learning is being used across different industries.
- Become familiar with the tools, skills and services available to implement machine learning within an organization.
- Understand how machine learning can be used to enhance data mining and analysis.
- Learn what a data middle backend is, and how it is being used by businesses.
- Understand the role that big data and intelligent applications are playing across industries.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
28 timer
Oversikt
Apache Hadoop er den mest populære rammen for behandling av Big Data på klynger av servere. Dette kurset vil introdusere en utvikler til ulike komponenter (HDFS, MapReduce, Pig, Hive og HBase) Hadoop økosystem.
7 timer
Oversikt
Spark SQL er Apache Spark modul for arbeid med strukturerte og ustrukturerte data. Spark SQL gir informasjon om strukturen til dataene samt beregningen som blir utført. Denne informasjonen kan brukes til å utføre optimaliseringer. To vanlige bruksområder for Spark SQL er:
- for å utføre SQL spørsmål.
- å lese data fra en eksisterende Hive installasjon.

I denne instruktørledede, liveopplæringen (på stedet eller fjernkontrollen) vil deltakerne lære å analysere ulike typer datasett ved å bruke Spark SQL .

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

- Installer og konfigurer Spark SQL .
- Utfør dataanalyse ved å bruke Spark SQL .
- Forespørselsdatasett i forskjellige formater.
- Visualiser data og spørreresultater.

Kursets format

- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for tilpasning av kurset

- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
14 timer
Oversikt
Apache Zeppelin er en nettbasert notisbok for å fange, utforske, visualisere og dele Hadoop og Spark-baserte data.

Denne instruktørledede liveopplæringen introduserer konseptene bak interaktiv dataanalyse og leder deltakerne gjennom distribusjonen og bruken av Zeppelin i et enkeltbruker- eller flerbrukermiljø.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

- Installer og konfigurer Zeppelin
- Utvikle, organisere, utføre og dele data i et nettleserbasert grensesnitt
- Visualiser resultater uten å referere til kommandolinjen eller klyngedetaljene
- Utfør og samarbeid om lange arbeidsflyter
- Arbeid med noen av en rekke plug-in-språk / databehandlings-backends, for eksempel Scala (med Apache Spark ), Python (med Apache Spark ), Spark SQL , JDBC, Markdown og Shell.
- Integrer Zeppelin med Spark, Flink og Map Reduce
- Sikre flerbrukerforekomster av Zeppelin med Apache Shiro

Publikum

- Dataingeniører
- Dataanalytikere
- Data forskere
- Programvareutviklere

Kursets format

- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
14 timer
Oversikt
Vespa is an open-source big data processing and serving engine created by Yahoo. It is used to respond to user queries, make recommendations, and provide personalized content and advertisements in real-time.

This instructor-led, live training introduces the challenges of serving large-scale data and walks participants through the creation of an application that can compute responses to user requests, over large datasets in real-time.

By the end of this training, participants will be able to:

- Use Vespa to quickly compute data (store, search, rank, organize) at serving time while a user waits
- Implement Vespa into existing applications involving feature search, recommendations, and personalization
- Integrate and deploy Vespa with existing big data systems such as Hadoop and Storm.

Audience

- Developers

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 timer
Oversikt
Tigon is an open-source, real-time, low-latency, high-throughput, native YARN, stream processing framework that sits on top of HDFS and HBase for persistence. Tigon applications address use cases such as network intrusion detection and analytics, social media market analysis, location analytics, and real-time recommendations to users.

This instructor-led, live training introduces Tigon's approach to blending real-time and batch processing as it walks participants through the creation a sample application.

By the end of this training, participants will be able to:

- Create powerful, stream processing applications for handling large volumes of data
- Process stream sources such as Twitter and Webserver Logs
- Use Tigon for rapid joining, filtering, and aggregating of streams

Audience

- Developers

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
21 timer
Oversikt
Teradata er en av de populære Relational Database Management System. Den er hovedsakelig egnet for å bygge applikasjoner i stor skala. Teradata oppnår dette ved begrepet parallellisme.

Dette kurset introduserer delegatene til Teradata .
Helg Big Data kurs, kveld Big Data trening, Big Data boot camp, Big Data instruktørledet, Helg Big Data trening, Kveld Big Data kurs, Big Data coaching, Big Data instruktør, Big Data trener, Big Data kurs, Big Data klasser, Big Data on-site, Big Data private kurs, Big Data tomannshånd trening

Course Discounts

Course Discounts Newsletter

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Some of our clients

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Norway!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Norway
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!