Szkolenia Big Data w Wrocław

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Wrocław (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.

Uczestnicy, którzy ukończą to szkolenie prowadzone przez instruktora w Wrocław, 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Wrocław (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 Wrocław, 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 Wrocław (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 Wrocław (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 Wrocław (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Wrocław (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.

Trening prowadzony przez instruktora w języku Wrocław (online lub stacjonarnie) jest przeznaczony dla administratorów systemów od poziomu początkującego do średniozaawansowanego, którzy chcą wdrożyć, utrzymywać i optymalizować klastry Spark.

Na zakończenie szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Instalować i konfigurować Apache Spark w różnych środowiskach.
• Zarządzać zasobami klastra oraz monitorować aplikacje Spark.
• Optymalizować wydajność klastrów Spark.
• Wdrażać mechanizmy bezpieczeństwa i zapewniać wysoką dostępność.
• Diagnostykować i rozwiązywać typowe problemy związane ze Sparkiem.

W tym prowadzonym przez instruktora, żywym szkoleniu w Wrocław, uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z Pythona i Sparka jednocześnie do analizy dużych zbiorów danych, pracując nad ćwiczeniami praktycznymi.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Poznać sposoby użycia Sparka z Pythonem do analizy dużych zbiorów danych.
• Wykonać ćwiczenia symulujące przypadki z rzeczywistego świata.
• Stosować różne narzędzia i techniki do analizy dużych zbiorów danych za pomocą PySpark.

Podczas tego szkolenia prowadzonego przez instruktora w Wrocław, 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.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarny) skierowany jest do inżynierów danych, analityków oraz profesjonalistów działających w obszarze danych, którzy chcą korzystać z Databricks i PySpark do budowania skalowalnych potoków danych oraz migracji istniejących przepływów pracy opartych na SQL.

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.

Ten trzudniowy, praktyczny kurs koncentruje się na budowaniu i optymalizacji wydajnych obciążeń przetwarzania danych przy użyciu PySpark, Pandas oraz Polars w środowiskach opartych na Kubernetesie.

Uczestnicy zdobędą praktyczną wiedzę na temat tego, jak aplikacje Spark są wykonywane w Kubernetesie oraz jak decyzje dotyczące konfiguracji na poziomie aplikacji wpływają na wydajność, skalowalność, zużycie zasobów i koszty. Kurs obejmuje kluczowe obszary optymalizacji, takie jak rozmiar executorów, alokacja pamięci, dynamiczna alokacja, strategie partycjonowania, zachowanie shuffle, problem małych plików oraz wydajne przetwarzanie formatu Parquet.

Kurs porusza również typowe wyzwania związane z pracą w Pandasie, w tym ograniczenia pamięci i błędy przekroczenia pamięci (out-of-memory), wprowadzając Polarsa jako wysokowydajną alternatywę dla wybranych zadań przetwarzania danych. Dzięki ćwiczeniom praktycznym uczestnicy nauczą się diagnozować problemy z wydajnością i pamięcią, porównywać różne strategie konfiguracyjne oraz stosować techniki optymalizacji w realistycznych scenariuszach ETL i uczenia maszynowego.

Przez cały kurs kładziemy nacisk na praktyczne podejmowanie decyzji: rozumienie sposobów identyfikowania wąskich gardeł, wybierania odpowiednich narzędzi, efektywnej konfiguracji Sparka oraz utrzymywania równowagi między wydajnością a zużyciem zasobów infrastruktury i kosztami.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Wrocław (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 Wrocław (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.