
Praktyczne szkolenia na żywo z Stream Processing to kursy, pokazujące poprzez interaktywną dyskusję i ćwiczenia zagadnienia związane ze przetwarzaniem strumieniowym.
Szkolenie Stream Processing jest dostępne jako "szkolenie stacjonarne" lub "szkolenie online na żywo".
Szkolenie stacjonarne może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Polsce lub w ośrodkach szkoleniowych NobleProg w Polsce. Zdalne szkolenie online odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu DaDesktop .
NobleProg -- Twój lokalny dostawca szkoleń.
Zapytaj konsultanta NobleProg o dedykowane szkolenie dla Twojego zespołu.
Opinie uczestników
Szczegółowe poruszanie omawianych tematów, praktyczne przykłady i ćwiczenia dostosowane do tematów wykładu.
Piotr Marczyński, Centrum Zasobów Cyberprzestrzeni Sił Zbrojnych
Szkolenie: Stream Processing with Kafka Streams
temat JOIN'ów oraz windowingu, energia i gestykulacja prowadzącego
Piotr Marczyński, Centrum Zasobów Cyberprzestrzeni Sił Zbrojnych
Szkolenie: Stream Processing with Kafka Streams
Bardzo dobre przeniesienie teorii na praktykę dzięki przygotowanym przykładom.
Piotr Marczyński, Centrum Zasobów Cyberprzestrzeni Sił Zbrojnych
Szkolenie: Stream Processing with Kafka Streams
Duży plus za przygotowane zdalne środowisko testowe. Duży plus za wiedzę prowadzącego.
Weronika Goliszewska, GlobalLogic Poland Sp. z o.o
Szkolenie: Apache Kafka for Python Programmers
Opanowanie prowadzącego.
Weronika Goliszewska, GlobalLogic Poland Sp. z o.o
Szkolenie: Apache Kafka for Python Programmers
Wrzutki z użycia w prawdziwym życiu technologii, informacje jak coś uprodukcyjnić, otwartość na zmianę tematów, szczerość na temat braku wiedzy z jakiejś kategorii. Offtop był spoko przerywnikiem.
Rossmann SDP Sp. z o.o.
Szkolenie: Apache Flink Fundamentals
Live Coding
Marcin - Rossmann SDP Sp. z o.o.
Szkolenie: Apache Flink Fundamentals
Pytanka rozruchowe i ciekawostki oraz ogromna wiedza i chęć
Rossmann SDP Sp. z o.o.
Szkolenie: Apache Flink Fundamentals
Poruszanie ciekawych zagadnień
Emilia Szajda, Powszechna Kasa Oszczędności Bank Polski SA
Szkolenie: Unified Batch and Stream Processing with Apache Beam
Podkategorie Stream processing
Plany szkoleń z technologii Stream processing
-
Wykorzystanie Samza do uproszczenia kodu potrzebnego do tworzenia i konsumowania komunikatów.
Oddzielenie obsługi komunikatów od aplikacji.
Wykorzystanie Samza do implementacji asynchronicznych obliczeń w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
Wykorzystanie przetwarzania strumieniowego w celu zapewnienia wyższego poziomu abstrakcji w stosunku do systemów przesyłania komunikatów.
-
Deweloperzy
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
-
Tworzenie wydajnych aplikacji przetwarzania strumieniowego do obsługi dużych ilości danych
Przetwarzanie źródeł strumieniowych, takich jak Twitter i dzienniki serwerów internetowych
Wykorzystaj Tigon do szybkiego łączenia, filtrowania i agregowania strumieni
-
Deweloperzy
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
-
Deweloperzy
Administratorzy
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
-
Zrozumienie funkcji i zalet Kafka Streams w porównaniu z innymi strukturami przetwarzania strumieniowego
Przetwarzanie danych strumieniowych bezpośrednio w klastrze Kafka
Napisać aplikację lub mikrousługę w języku Java lub Scala, która integruje się z Kafka i Kafka Streams
Napisać zwięzły kod, który przekształca wejściowe tematy Kafka w wyjściowe tematy Kafka
Tworzenie, pakowanie i wdrażanie aplikacji
-
Deweloperzy
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
-
Instalowanie i konfigurowanie różnych Stream Processing frameworków, takich jak Spark Streaming i Kafka Streaming.
Zrozumienie i wybranie najbardziej odpowiedniego frameworka dla danego zadania.
Przetwarzanie danych w sposób ciągły, współbieżny i rekord po rekordzie.
Integracja Stream Processing rozwiązań z istniejącymi bazami danych, hurtowniami danych, jeziorami danych itp.
Integracja najbardziej odpowiedniej biblioteki przetwarzania strumieniowego z aplikacjami korporacyjnymi i mikrousługami.
-
Programiści
Architekci oprogramowania
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
-
Zainstaluj i skonfiguruj platformę Confluent.
Korzystaj z narzędzi i usług do zarządzania Confluent, aby łatwiej uruchamiać Kafkę.
Przechowywanie i przetwarzanie przychodzących danych strumieniowych.
Optymalizacja i zarządzanie klastrami Kafka.
Zabezpieczanie strumieni danych.
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Ten kurs jest oparty na wersji open source Confluent: Confluent Open Source.
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
-
Instalacja i konfiguracja Apachi NiFi.
Pozyskuj, przekształcaj i zarządzaj danymi z różnych, rozproszonych źródeł danych, w tym baz danych i dużych jezior danych.
Automatyzacja przepływu danych.
Włączanie analityki strumieniowej.
Stosować różne podejścia do pozyskiwania danych.
Przekształcanie danych Big Data w informacje biznesowe.
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
-
Zrozumieć architekturę NiFi i koncepcje przepływu danych.
Rozwijanie rozszerzeń przy użyciu NiFi i interfejsów API innych firm.
Rozwijać własny procesor Apache Nifi.
Pozyskiwanie i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym z różnych i nietypowych formatów plików i źródeł danych.
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
-
Apache Storm w kontekście Hadoop
Praca z nieograniczonymi danymi
Obliczenia ciągłe
Analityka w czasie rzeczywistym
Rozproszone przetwarzanie RPC i ETL
-
Deweloperzy oprogramowania i ETL
Specjaliści Mainframe
Naukowcy zajmujący się danymi
Analitycy dużych zbiorów danych
Specjaliści Hadoop
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
-
Zrozumieć koncepcje potoku przetwarzania danych, takie jak łączniki dla źródeł i zlewów, typowe transformacje danych itp.
Tworzenie, skalowanie i optymalizacja aplikacji Apex
Niezawodne przetwarzanie strumieni danych w czasie rzeczywistym z minimalnymi opóźnieniami
Korzystanie z Apex Core i biblioteki Apex Malhar w celu umożliwienia szybkiego tworzenia aplikacji
Korzystanie z interfejsu API Apex do pisania i ponownego wykorzystywania istniejącego Java kodu
Zintegruj Apex z innymi aplikacjami jako silnik przetwarzania
Dostrajanie, testowanie i skalowanie aplikacji Apex
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
-
Zainstalować i skonfigurować Apache Beam.
Wykorzystanie jednego modelu programowania do przetwarzania wsadowego i strumieniowego z poziomu aplikacji Java lub Python.
Wykonywanie potoków w wielu środowiskach.
-
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
-
Ten kurs będzie dostępny Scala w przyszłości. Prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.
-
Używaj Ignite do utrzymywania danych w pamięci, na dysku, a także jako czysto rozproszonej bazy danych w pamięci.
Osiągnięcie trwałości bez synchronizacji danych z powrotem do relacyjnej bazy danych.
Wykorzystanie Ignite do wykonywania SQL i rozproszonych złączeń.
Poprawa wydajności poprzez przeniesienie danych bliżej procesora, wykorzystując pamięć RAM jako pamięć masową.
Rozproszenie zestawów danych w klastrze w celu osiągnięcia skalowalności poziomej.
Integracja Ignite z RDBMS, NoSQL, Hadoop i procesorami uczenia maszynowego.
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
-
Instalacja i konfiguracja Confluent KSQL.
Konfiguracja potoku przetwarzania strumieniowego przy użyciu wyłącznie poleceń SQL (bez kodowania w języku Java lub Python).
Przeprowadzanie filtrowania danych, transformacji, agregacji, łączenia, okienkowania i sesjonowania w całości w języku SQL.
Projektowanie i wdrażanie interaktywnych, ciągłych zapytań dla strumieniowego ETL i analizy w czasie rzeczywistym.
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
-
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
-
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Last Updated: