Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Podstawy Inżynierii Platform Data-Intensywnych
- Wprowadzenie do aplikacji data-intensive
- Wyzwania w inżynierii platform dla big data
- Przegląd architektur przetwarzania danych
Modelowanie i Zarządzanie Danych
- Zasady modelowania danych dla skalowalności
- Opcje i optymalizacja przechowywania danych
- Zarządzanie cyklem życia danych w środowisku rozproszonym
Ramy Obliczeniowe Big Data
- Przegląd narzędzi przetwarzania big data (Hadoop, Spark, Flink)
- Przetwarzanie w partiach vs. strumieniowe
- Konfiguracja potoku przetwarzania big data
Platformy Analizy W Realtime
- Architektura dla analizy w czasie rzeczywistym
- Silniki przetwarzania strumieniowego (Kafka Streams, Apache Storm)
- Budowanie panelów sterowania i wizualizacji w czasie rzeczywistym
Orchestracja Potoków Danych
- Zarządzanie przepływem pracy z Apache Airflow i innymi
- Automatyzacja potoków danych dla wydajności
- Monitorowanie i alertowanie dla potoków danych
Bezpieczeństwo i Zgodność Platform
- Najlepsze praktyki bezpieczeństwa dla platform danych
- Zapewnienie prywatności danych i zgodności z przepisami
- Wdrażanie bezpiecznych kontroli dostępu do danych
Optymalizacja i Dostrajanie Wydajności
- Techniki optymalizacji przepustowości i opóźnienia danych
- Strategie skalowania dla platform data-intensive
- Testowanie wydajności i monitorowanie
Przypadki Użycia i Najlepsze Praktyki
- Analiza udanych wdrożeń platform danych
- Wnioski z doświadczenia liderów branży
- Wschodzące trendy w inżynierii platform data-intensive
Projekt Koronacyjny
- Projektowanie rozwiązania platformowego dla aplikacji data-intensive
- Wdrażanie prototypu potoku przetwarzania danych
- Ocena wydajności i skalowalności platformy
Podsumowanie i Następne Kroki
Wymagania
- Zrozumienie podstawowych struktur danych i algorytmów
- Doświadczenie w programowaniu w językach Java, Scala lub Python
- Znajomość podstawowych pojęć dotyczących baz danych i SQL
Grupa docelowa
- Programiści
- Inżynierowie danych
- Kierownicy techniczni
21 godzin