Szkolenie online Big Data w Polsce

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.

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.

Przechowywanie danych to praktyka projektowania, budowania i zarządzania scentralizowanymi repozytoriami danych, które wspierają analizy, raportowanie i podejmowanie decyzji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych specjalistów ds. danych, którzy chcą modelować dane wymiarowe, budować solidne potoki ETL i optymalizować obciążenia analityczne.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wyjaśnić kluczowe koncepcje i architektury związane z przechowywaniem danych.
• Projektować modele wymiarowe i wybierać między schematami gwiazdy a płatka śniegu.
• Budować i zarządzać niezawodnymi potokami ETL i ELT.
• Rozróżniać obciążenia OLTP i OLAP oraz optymalizować je pod kątem analiz.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Liczne ćwiczenia i praktyka.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

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

Uczestnicy, którzy ukończą to szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce, zdobędą praktyczną, rzeczywistą wiedzę na temat Big Data oraz powiązanych technologii, metodologii i narzędzi.

Uczestnicy będą mieli okazję zastosować tę wiedzę w praktyce poprzez ćwiczenia praktyczne. Interakcja w grupie i feedback od instruktora stanowią ważny element zajęć.

Kurs rozpoczyna się od wprowadzenia do podstawowych pojęć Big Data, następnie przechodzi do języków programowania i metodologii używanych do analizy danych. Na koniec omawiamy narzędzia i infrastrukturę umożliwiające przechowywanie Big Data, przetwarzanie rozproszone i skalowalność.

Greenplum to platforma danych typu open-source oparta na masowo równoległym przetwarzaniu (MPP), zaprojektowana do analiz i środowisk dużych zbiorów danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do użytkowników technicznych na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą zrozumieć wewnętrzną architekturę Greenplum, budować zoptymalizowane modele danych i stosować wysokowydajny SQL w środowiskach rozproszonych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę typu shared-nothing i model równoległości Greenplum.
• Projektować rozproszone struktury tabel i partycje zoptymalizowane pod kątem wydajności zapytań.
• Stosować strategie indeksowania, formaty przechowywania i techniki projektowania fizycznego.
• Interpretować plany EXPLAIN i optymalizować zapytania zgodnie z najlepszymi praktykami.

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.

Greenplum to otwartoźródłowa platforma danych masowo równoległych oparta na PostgreSQL, zaprojektowana do zaawansowanej analizy i hurtowni danych na dużą skalę.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do administratorów na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą skutecznie instalować, konfigurować i zarządzać środowiskami Greenplum, w tym zarządzać aktualizacjami systemu i bibliotekami.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Instalować i konfigurować gotowy do produkcji klaster Greenplum.
• Zarządzać aktualizacjami systemu i bezpiecznie stosować łaty.
• Zarządzać bibliotekami Greenplum do analizy i rozszerzeń.
• Rozwiązywać problemy i monitorować systemy Greenplum.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne korzystanie z Greenplum w kontrolowanym środowisku laboratoryjnym.
• Prowadzone ćwiczenia skupiające się na konfiguracji klastra, procesach aktualizacji i rozszerzeniach systemu.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie do tego kursu na podstawie Twojego środowiska lub platformy danych, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

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 specjalistów IT na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności w zakresie architektury danych, zarządzania danymi, przetwarzania w chmurze oraz technologii Big Data, aby skutecznie zarządzać i analizować duże zbiory danych w celu migracji danych w swoich organizacjach.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje i komponenty różnych architektur danych.
• Zdobyć kompleksową wiedzę na temat zasad zarządzania danymi oraz ich znaczenia w środowiskach regulacyjnych.
• Wdrażać i zarządzać frameworkami zarządzania danymi, takimi jak Dama i Togaf.
• Wykorzystywać platformy chmurowe do efektywnego przechowywania, przetwarzania i zarządzania danymi.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów danych na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą nauczyć się, jak używać Azure Data Lake Storage Gen2 do efektywnych rozwiązań analitycznych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i kluczowe funkcje Azure Data Lake Storage Gen2.
• Optymalizować przechowywanie i dostęp do danych pod kątem kosztów i wydajności.
• Integrować Azure Data Lake Storage Gen2 z innymi usługami Azure do analizy i przetwarzania danych.
• Tworzyć rozwiązania przy użyciu interfejsu API Azure Data Lake Storage Gen2.
• Rozwiązywać typowe problemy i optymalizować strategie przechowywania.

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.

Big Data i Zaawansowana Analiza Danych to zastosowanie zaawansowanych technik i narzędzi do analizy dużych, złożonych zbiorów danych w celu uzyskania praktycznych wniosków i podejmowania strategicznych decyzji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych specjalistów ds. danych, którzy chcą wykorzystać najnowocześniejsze metody analityczne i technologie big data do analizy predykcyjnej, preskrypcyjnej i w czasie rzeczywistym.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować i wdrażać potoki przetwarzania danych na dużą skalę dla danych strukturalnych i niestrukturalnych.
• Stosować zaawansowane techniki uczenia maszynowego i głębokiego uczenia do ogromnych zbiorów danych.
• Wykorzystywać rozproszone frameworki obliczeniowe do analizy w czasie rzeczywistym i przetwarzania strumieniowego.
• Integrować analizę big data z systemami business intelligence i podejmowania decyzji.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych specjalistów IT, którzy chcą zdobyć kompleksową wiedzę na temat IBM DataStage z perspektywy zarówno administracyjnej, jak i programistycznej, umożliwiając im skuteczne zarządzanie i wykorzystywanie tego narzędzia w swoich miejscach pracy.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje DataStage.
• Nauczyć się, jak skutecznie instalować, konfigurować i zarządzać środowiskami DataStage.
• Łączyć się z różnymi źródłami danych i efektywnie ekstrahować dane z baz danych, plików płaskich i źródeł zewnętrznych.
• Wdrażać skuteczne techniki ładowania danych.

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.

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.

Postęp technologiczny i rosnąca ilość informacji zmieniają sposób prowadzenia biznesu w wielu branżach, w tym w sektorze rządowym. Tempo generowania danych przez rząd i ich cyfrowe archiwizowanie rośnie w związku z szybkim rozwojem urządzeń i aplikacji mobilnych, inteligentnych czujników i urządzeń, rozwiązań chmurowych oraz portali dla obywateli. W miarę jak informacje cyfrowe rozszerzają się i stają się bardziej złożone, zarządzanie, przetwarzanie, przechowywanie, bezpieczeństwo i utylizacja danych również stają się bardziej skomplikowane. Nowe narzędzia do pozyskiwania, wyszukiwania, odkrywania i analizy pomagają organizacjom czerpać wnioski z ich nieustrukturyzowanych danych. Rynek rządowy znajduje się w punkcie zwrotnym, uświadamiając sobie, że informacje są strategicznym aktywem, a rząd musi chronić, wykorzystywać i analizować zarówno dane strukturalne, jak i nieustrukturyzowane, aby lepiej służyć i spełniać wymagania misji. W miarę jak liderzy rządowi dążą do przekształcenia organizacji w oparte na danych, aby skutecznie realizować misje, kładą podwaliny pod korelację zależności między zdarzeniami, ludźmi, procesami i informacjami.

Wysokowartościowe rozwiązania rządowe będą tworzone z połączenia najbardziej innowacyjnych technologii:

• Urządzenia i aplikacje mobilne
• Usługi chmurowe
• Technologie społecznościowe i sieciowe
• Big Data i analityka

Big Data to jedno z inteligentnych rozwiązań przemysłowych, które pozwala rządowi podejmować lepsze decyzje, działając na podstawie wzorców ujawnionych przez analizę dużych ilości danych – powiązanych i niepowiązanych, strukturalnych i nieustrukturyzowanych.

Jednak osiągnięcie tych celów wymaga znacznie więcej niż tylko gromadzenia ogromnych ilości danych. „Zrozumienie tych ilości Big Data wymaga najnowocześniejszych narzędzi i technologii, które mogą analizować i wydobywać użyteczną wiedzę z ogromnych i różnorodnych strumieni informacji” – napisali Tom Kalil i Fen Zhao z Biura Polityki Naukowej i Technologicznej Białego Domu w poście na blogu OSTP.

Biały Dom podjął krok w kierunku pomocy agencjom w znalezieniu tych technologii, ustanawiając w 2012 roku Narodową Inicjatywę Badawczo-Rozwojową Big Data. Inicjatywa ta obejmowała ponad 200 milionów dolarów na maksymalne wykorzystanie eksplozji Big Data i narzędzi potrzebnych do jej analizy.

Wyzwania, jakie stawia Big Data, są niemal tak zniechęcające, jak obiecujące są jej perspektywy. Jednym z tych wyzwań jest efektywne przechowywanie danych. Jak zawsze, budżety są ograniczone, więc agencje muszą minimalizować koszt przechowywania na megabajt i zapewnić łatwy dostęp do danych, aby użytkownicy mogli je uzyskać, kiedy chcą i w potrzebnej formie. Tworzenie kopii zapasowych ogromnych ilości danych dodatkowo zwiększa to wyzwanie.

Skuteczna analiza danych to kolejne duże wyzwanie. Wiele agencji wykorzystuje komercyjne narzędzia, które pozwalają im przeszukiwać góry danych, wykrywając trendy, które mogą pomóc im działać bardziej efektywnie. (Ostatnie badanie przeprowadzone przez MeriTalk wykazało, że federalni dyrektorzy IT uważają, że Big Data może pomóc agencjom zaoszczędzić ponad 500 miliardów dolarów, jednocześnie realizując cele misji.).

Niestandardowe narzędzia Big Data również pozwalają agencjom zaspokoić potrzebę analizy ich danych. Na przykład, Grupa Analityki Danych Obliczeniowych Oak Ridge National Laboratory udostępniła swój system analizy danych Piranha innym agencjom. System ten pomógł badaczom medycznym znaleźć związek, który może ostrzegać lekarzy o tętniakach aorty, zanim one wystąpią. Jest również używany do bardziej przyziemnych zadań, takich jak przeszukiwanie życiorysów w celu połączenia kandydatów z menedżerami ds. zatrudnienia.

Podczas tego szkolenia prowadzonego przez instruktora w Polsce, uczestnicy nauczą się, jak podejść do technologii Big Data, ocenić ich wpływ na istniejące procesy i polityki oraz wdrożyć te technologie w celu identyfikacji działalności przestępczej i zapobiegania przestępczości. Przeanalizowane zostaną studia przypadków z organizacji ścigania na całym świecie, aby uzyskać wgląd w ich podejścia do adopcji, wyzwania i wyniki.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Połączyć technologię Big Data z tradycyjnymi procesami gromadzenia danych, aby złożyć w całość historię podczas śledztwa.
• Wdrożyć przemysłowe rozwiązania do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych do analizy danych.
• Przygotować propozycję adopcji najbardziej odpowiednich narzędzi i procesów umożliwiających podejście oparte na danych w śledztwach kryminalnych.

Big Data to termin odnoszący się do rozwiązań przeznaczonych do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych. Rozwiązania te, początkowo opracowane przez Google, ewoluowały i zainspirowały inne podobne projekty, z których wiele jest dostępnych jako oprogramowanie open-source. R jest popularnym językiem programowania w branży finansowej.

Przegląd kursu

Ten kurs zapewnia praktyczne i uporządkowane wprowadzenie do budowania systemów przetwarzania strumieniowego danych w czasie rzeczywistym. Obejmuje kluczowe koncepcje, wzorce architektoniczne oraz narzędzia branżowe stosowane do przetwarzania ciągłych danych na dużą skalę. Uczestnicy nauczą się projektować, implementować i optymalizować potoki strumieniowe przy użyciu nowoczesnych frameworków. Kurs przechodzi od podstawowych pojęć do praktycznych zastosowań, umożliwiając uczestnikom pewne budowanie gotowych do produkcji rozwiązań w czasie rzeczywistym.

Format szkolenia

• Sesje prowadzone przez instruktora z wyjaśnieniami

 • Omówienie koncepcji z przykładami z rzeczywistego świata

 • Praktyczne demonstracje i ćwiczenia programistyczne  

• Postępowe laboratoria dostosowane do codziennych tematów

 • Interaktywne dyskusje i sesje pytań i odpowiedzi   

Cele kursu

• Zrozumienie koncepcji przetwarzania strumieniowego danych w czasie rzeczywistym i architektury systemów

 • Różnicowanie między modelami przetwarzania danych wsadowego i strumieniowego  

• Projektowanie skalowalnych i odpornych na błędy potoków strumieniowych  

• Praca z rozproszonymi narzędziami i frameworkami do przetwarzania strumieniowego  

• Stosowanie przetwarzania czasu zdarzeń, technik okienkowych i operacji stanowych  

Budowanie i optymalizacja rozwiązań przetwarzania danych w czasie rzeczywistym dla przypadków biznesowych  

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.

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do osób technicznych, które chcą wdrożyć Talend Open Studio for Big Data w celu uproszczenia procesu odczytywania i przetwarzania dużych zbiorów danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Talend Open Studio for Big Data.
• Połączyć się z systemami Big Data, takimi jak Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR i Apache.
• Zrozumieć i skonfigurować komponenty i złącza Big Data w Open Studio.
• Skonfigurować parametry do automatycznego generowania kodu MapReduce.
• Wykorzystać interfejs typu drag-and-drop w Open Studio do uruchamiania zadań Hadoop.
• Tworzyć prototypy potoków danych Big Data.
• Automatyzować projekty integracji danych Big Data.