Talend Big Data Integration - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do zaawansowanych specjalistów ds. danych, którzy chcą optymalizować przepływy pracy związane z przetwarzaniem danych, zapewnić integralność danych oraz wdrażać solidne rozwiązania typu data lakehouse, zdolne poradzić sobie ze złożonością współczesnych aplikacji big data.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zdobyć dogłębną wiedzę na temat architektury Iceberg, w tym zarządzania metadanymi i układu plików.
• Skonfigurować Iceberg w celu uzyskania optymalnej wydajności w różnych środowiskach i zintegrować go z wieloma silnikami przetwarzania danych.
• Zarządzać tabelami Iceberg na dużą skalę, wprowadzać złożone zmiany schematów i zarządzać ewolucją partycji.
• Opanować techniki optymalizacji wydajności zapytań i efektywności skanowania danych dla dużych zbiorów danych.
• Wdrożyć mechanizmy zapewniające spójność danych, zarządzanie gwarancjami transakcyjnymi oraz obsługę awarii w środowiskach rozproszonych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w Polsce, jest skierowane do profesjonalistów zajmujących się danymi na poziomie początkującym, którzy chcą zdobyć wiedzę i umiejętności niezbędne do efektywnego wykorzystania Apache Iceberg do zarządzania dużymi zbiorami danych, zapewnienia integralności danych i optymalizacji przepływów pracy związanych z przetwarzaniem danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zdobyć dogłębną wiedzę na temat architektury, funkcji i zalet Apache Iceberg.
• Poznać formaty tabel, partycjonowanie, ewolucję schematów oraz możliwości podróży w czasie.
• Zainstalować i skonfigurować Apache Iceberg w różnych środowiskach.
• Tworzyć, zarządzać i manipulować tabelami Iceberg.
• Zrozumieć proces migracji danych z innych formatów tabel do Iceberg.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów, którzy chcą wykorzystać Google Colab i Apache Spark do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować środowisko do pracy z dużymi danymi przy użyciu Google Colab i Spark.
• Efektywnie przetwarzać i analizować duże zbiory danych za pomocą Apache Spark.
• Wizualizować duże zbiory danych w środowisku współpracy.
• Integrować Apache Spark z narzędziami chmurowymi.

Apache NiFi to platforma do integracji danych i przetwarzania zdarzeń oparta na przepływach, dostępna jako oprogramowanie open-source. Umożliwia automatyczne, w czasie rzeczywistym, routowanie, transformację i mediację danych między różnymi systemami, oferując interfejs webowy oraz szczegółową kontrolę.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do administratorów i inżynierów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrażać, zarządzać, zabezpieczać i optymalizować przepływy danych NiFi w środowiskach produkcyjnych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Instalować, konfigurować i utrzymywać klastry Apache NiFi.
• Projektować i zarządzać przepływami danych z różnych źródeł i miejsc docelowych.
• Implementować automatyzację przepływów, routowanie i logikę transformacji.
• Optymalizować wydajność, monitorować operacje i rozwiązywać problemy.

Format kursu

• Interaktywny wykład z omówieniem architektury w oparciu o rzeczywiste przypadki.
• Praktyczne laboratoria: budowanie, wdrażanie i zarządzanie przepływami.
• Ćwiczenia oparte na scenariuszach w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Szkolenie to zapewnia praktyczne wprowadzenie do budowania skalowalnych procesów przetwarzania danych i przepływów pracy w zakresie uczenia maszynowego przy użyciu PySpark. Uczestnicy dowiedzą się, jak Apache Spark działa w ramach nowoczesnych ekosystemów Big Data oraz jak efektywnie przetwarzać duże zbiory danych, korzystając z zasad obliczeń rozproszonych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą skonfigurować i wdrożyć system Apache Spark do przetwarzania bardzo dużych ilości danych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Apache Spark.
• Szybko przetwarzać i analizować bardzo duże zbiory danych.
• Zrozumieć różnicę między Apache Spark a Hadoop MapReduce oraz kiedy używać którego z nich.
• Zintegrować Apache Spark z innymi narzędziami do uczenia maszynowego.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do administratorów systemów na poziomie podstawowym i średniozaawansowanym, którzy chcą wdrażać, utrzymywać i optymalizować klastry Spark.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Apache Spark w różnych środowiskach.
• Zarządzać zasobami klastra i monitorować aplikacje Spark.
• Optymalizować wydajność klastrów Spark.
• Wdrażaæ środki bezpieczeństwa i zapewniać wysoką dostępność.
• Debugować i rozwiązywać typowe problemy związane z Spark.

Krzywa uczenia się Apache Spark na początku rośnie powoli, wymaga wiele wysiłku, aby uzyskać pierwsze rezultaty. Ten kurs ma na celu przeskoczenie przez tę trudną początkową fazę. Po ukończeniu tego kursu uczestnicy zrozumieją podstawy Apache Spark, będą wyraźnie rozróżniać RDD od DataFrame, nauczą się korzystać z API Pythona i Scali, zrozumieją rolę executorów i zadań itp. Ponadto, zgodnie z najlepszymi praktykami, kurs silnie koncentruje się na wdrożeniu w chmurze, Databricks i AWS. Uczestnicy zrozumieją również różnice między AWS EMR a AWS Glue, jednym z najnowszych usług Spark oferowanych przez AWS.

PUBLICZNOŚĆ:

Inżynierowie danych, DevOps, Data Scientist

Podczas tego szkolenia prowadzonego przez instruktora na żywo w Polsce, uczestnicy nauczą się, jak używać Pythona i Sparka razem do analizy dużych zbiorów danych, pracując nad praktycznymi ćwiczeniami.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Nauczyć się, jak używać Sparka z Pythonem do analizy dużych zbiorów danych.
• Pracować nad ćwiczeniami, które odzwierciedlają rzeczywiste przypadki.
• Stosować różne narzędzia i techniki do analizy dużych zbiorów danych za pomocą PySpark.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą wykorzystywać i integrować Spark, Hadoop i Python do przetwarzania, analizy i transformacji dużych i złożonych zbiorów danych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko do rozpoczęcia przetwarzania dużych zbiorów danych za pomocą Spark, Hadoop i Python.
• Zrozumieć funkcje, główne komponenty i architekturę Spark i Hadoop.
• Nauczyć się, jak integrować Spark, Hadoop i Python do przetwarzania dużych zbiorów danych.
• Poznać narzędzia w ekosystemie Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka i Flume).
• Budować systemy rekomendacji oparte na filtrowaniu współpracującym, podobne do tych używanych przez Netflix, YouTube, Amazon, Spotify i Google.
• Wykorzystać Apache Mahout do skalowania algorytmów uczenia maszynowego.

Stratio to platforma zorientowana na dane, która integruje big data, sztuczną inteligencję i zarządzanie w jednym rozwiązaniu. Jej moduły Rocket i Intelligence umożliwiają szybkie eksplorowanie, przekształcanie i zaawansowaną analizę danych w środowiskach przedsiębiorstw.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów od danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą efektywnie korzystać z modułów Rocket i Intelligence w Stratio z wykorzystaniem PySpark, koncentrując się na strukturach pętlowych, funkcjach zdefiniowanych przez użytkownika oraz zaawansowanej logice danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Poruszać się i pracować w platformie Stratio, korzystając z modułów Rocket i Intelligence.
• Stosować PySpark w kontekście pozyskiwania, przekształcania i analizy danych.
• Używać pętli i logiki warunkowej do kontrolowania przepływów danych i zadań inżynierii cech.
• Tworzyć i zarządzać funkcjami zdefiniowanymi przez użytkownika (UDF) do wielokrotnego wykorzystania operacji na danych w PySpark.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do administratorów systemów, naukowców zajmujących się danymi oraz analityków biznesowych, którzy chcą skonfigurować Talend Administration Center w celu wdrażania i zarządzania rolami oraz zadaniami w organizacji.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Zainstalować i skonfigurować Talend Administration Center.
• Zrozumieć i wdrożyć podstawy zarządzania Talend.
• Tworzyć, wdrażać i uruchamiać projekty biznesowe lub zadania w Talend.
• Monitorować bezpieczeństwo zbiorów danych i rozwijać procedury biznesowe oparte na frameworku TAC.
• Zdobyć szersze zrozumienie aplikacji big data.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych na poziomie podstawowym i średniozaawansowanym, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę i umiejętności w zakresie zarządzania i poprawy jakości danych przy użyciu Talend Data Stewardship.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zdobyć kompleksowe zrozumienie roli zarządzania danymi w utrzymaniu jakości danych.
• Korzystać z Talend Data Stewardship do zarządzania zadaniami związanymi z jakością danych.
• Tworzyć, przypisywać i zarządzać zadaniami w Talend Data Stewardship, w tym dostosowywać przepływy pracy.
• Korzystać z funkcji raportowania i monitorowania narzędzia do śledzenia jakości danych i działań związanych z zarządzaniem danymi.

W ramach tego szkolenia prowadzonego przez instruktora na żywo w Polsce, uczestnicy nauczą się, jak używać Talend Open Studio for ESB do tworzenia, łączenia, mediacji i zarządzania usługami oraz ich interakcjami.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Integrować, rozszerzać i dostarczać technologie ESB jako pojedyncze pakiety w różnych środowiskach wdrażania.
• Zrozumieć i wykorzystać najczęściej używane komponenty Talend Open Studio.
• Integrować dowolną aplikację, bazę danych, API lub usługi internetowe.
• Bezproblemowo integrować heterogeniczne systemy i aplikacje.
• Osadzać istniejące biblioteki kodu Java w celu rozszerzenia projektów.
• Wykorzystywać komponenty i kod społecznościowy do rozszerzania projektów.
• Szybko integrować systemy, aplikacje i źródła danych w środowisku Eclipse z funkcją przeciągania i upuszczania.
• Skrócić czas rozwoju i obniżyć koszty utrzymania poprzez generowanie zoptymalizowanego, wielokrotnego użycia kodu.