Oбучения по Големи данни в София

Това обучение с инструктор, провеждано на живо в София (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни и инженери на средно ниво, които желаят да използват Google Colab и Apache Spark за обработка и анализ на големи данни.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Създават среда за големи данни с помощта на Google Colab и Spark.
• Обработват и анализират ефективно големи масиви от данни с Apache Spark.
• Визуализират големи данни в среда за съвместна работа.
• Интегрират Apache Spark с облачно базирани инструменти.

Участниците, които завършат това обучение с инструктор на живо в София, ще придобият практическо и реалистично разбиране за Big Data и свързаните с тях технологии, методологии и инструменти.

Участниците ще имат възможност да приложат тези знания на практика чрез упражнения. Груповата работа и обратната връзка от инструктора са важна част от курса.

Курсът започва с въведение в основните концепции на Big Data, след което преминава към езиците за програмиране и методологиите, използвани за анализ на данни. Накрая разглеждаме инструментите и инфраструктурата, които осигуряват съхранението на Big Data, разпределената обработка и мащабируемостта.

Това обучение с инструктор на живо в София (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на напреднало ниво, които искат да оптимизират работните потоци за обработка на данни, да осигурят целостта на данните и да внедрят стабилни решения за data lakehouse, способни да се справят със сложността на съвременните приложения за големи данни.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Придобият задълбочено разбиране за архитектурата на Iceberg, включително управление на метаданни и файлова структура.
• Конфигурират Iceberg за оптимална производителност в различни среди и да го интегрират с множество машини за обработка на данни.
• Управляват мащабни Iceberg таблици, да извършват сложни промени на схемата и да се справят с еволюцията на дяловете.
• Овладеят техники за оптимизиране на производителността на заявките и ефективността на сканиране на данни за големи набори от данни.
• Внедрят механизми за осигуряване на консистентност на данните, управление на транзакционни гаранции и справяне с откази в разпределени среди.

Това обучение с инструктор на живо в София (онлайн или на място) е насочено към начинаещи специалисти по данни, които искат да придобият знанията и уменията, необходими за ефективно използване на Apache Iceberg за управление на мащабни набори от данни, осигуряване на целостта на данните и оптимизиране на работните процеси за обработка на данни.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Придобият задълбочено разбиране на архитектурата, функциите и предимствата на Apache Iceberg.
• Научат за табличните формати, партиционирането, еволюцията на схеми и възможностите за пътуване във времето.
• Инсталират и конфигурират Apache Iceberg в различни среди.
• Създават, управляват и манипулират Iceberg таблици.
• Разберат процеса на мигриране на данни от други таблични формати към Iceberg.

Това обучение с инструктор на живо в София (онлайн или на място) е насочено към ИТ специалисти на средно ниво, които желаят да развият уменията си в областта на архитектурата на данни, управлението на данни, облачните изчисления и технологиите за големи данни, за да управляват и анализират ефективно големи масиви от данни за целите на миграцията на данни в техните организации.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции и компоненти на различни архитектури на данни.
• Придобият цялостно разбиране за принципите на управление на данни и тяхното значение в регулаторни среди.
• Внедряват и управляват рамки за управление на данни като Dama и Togaf.
• Използват облачни платформи за ефективно съхранение, обработка и управление на данни.

Това обучение с инструктор на живо в София (онлайн или на място) е насочено към инженери по данни на средно ниво, които желаят да научат как да използват Azure Data Lake Storage Gen2 за ефективни решения за анализ на данни.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата и ключовите характеристики на Azure Data Lake Storage Gen2.
• Оптимизират съхранението и достъпа до данни за по-добра цена и производителност.
• Интегрират Azure Data Lake Storage Gen2 с други услуги на Azure за анализ и обработка на данни.
• Разработват решения, използвайки API на Azure Data Lake Storage Gen2.
• Отстраняват често срещани проблеми и оптимизират стратегиите за съхранение.

Това обучение с инструктор на живо в София (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват и интегрират Spark, Hadoop и Python, за да обработват, анализират и трансформират големи и сложни набори от данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настроят необходимата среда за започване на обработка на големи данни със Spark, Hadoop и Python.
• Да разберат характеристиките, основните компоненти и архитектурата на Spark и Hadoop.
• Да се научат как да интегрират Spark, Hadoop и Python за обработка на големи данни.
• Да изследват инструментите в екосистемата на Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka и Flume).
• Да изградят системи за препоръки с колаборативно филтриране, подобни на Netflix, YouTube, Amazon, Spotify и Google.
• Да използват Apache Mahout за мащабиране на алгоритми за машинно обучение.

Това обучение с инструктор на живо в София (онлайн или присъствено) е насочено към ИТ специалисти на средно ниво, които желаят да придобият задълбочено разбиране за IBM DataStage както от административна, така и от развойна гледна точка, което им позволява да управляват и използват ефективно този инструмент на работното си място.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции на DataStage.
• Научат как ефективно да инсталират, конфигурират и управляват среди на DataStage.
• Свързват се с различни източници на данни и извличат данни ефикасно от бази данни, плоски файлове и външни източници.
• Прилагат ефективни техники за зареждане на данни.

Това обучение с инструктор в София (онлайн или на място) е предназначено за системни администратори с ниво от начинаещо до междинно, които желаят да внедряват, поддържат и оптимизират Spark кластери.

Крайът на обучението, участниците ще могат да:

• Да инсталират и конфигурират Apache Spark в различни среди.
• Да управляват ресурсите на кластера и да наблюдават Spark приложенията.
• Да оптимизират производителността на Spark кластерите.
• Да внедрят мерки за сигурност и да осигурят висока достъпност.
• Да диагностицират и отстраняват често срещани проблеми със Spark.

В това живо обучение, водено от инструктор в София, участниците ще научат как да използват Python и Spark заедно за анализ на Big Data, като работят по практически упражнения.

В края на обучението участниците ще могат да:

• Изучат как да използват Spark с Python за анализ на Big Data.
• Работят по упражнения, които имитират реални сценарии.
• Използват различни инструменти и техники за анализ на Big Data чрез PySpark.

В това, водено от инструктор, обучение на живо в София, участниците ще усвоят нагласата, с която да подходят към технологиите за големи данни, ще оценят тяхното въздействие върху съществуващите процеси и политики и ще внедрят тези технологии с цел идентифициране на престъпна дейност и превенция на престъпления. Ще бъдат разгледани казуси от правоприлагащи организации от цял свят, за да се придобие представа за техните подходи за внедряване, предизвикателства и резултати.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да комбинират технологията за големи данни с традиционните процеси за събиране на данни, за да сглобят история по време на разследване.
• Да внедряват индустриални решения за съхранение и обработка на големи данни за анализ на данни.
• Да подготвят предложение за приемане на най-подходящите инструменти и процеси за осигуряване на подход, базиран на данни, към криминалното разследване.

Този обучителен курс с инструктор (онлайн или на място) е насочен към инженери по данни, анализатори на данни и специалисти по данни, които искат да използват Databricks и PySpark за изграждане на мащабируеми потоци от обработка на данни и прехвърляне на съществуващи SQL работни потоци.

Това обучение предоставя практическо въведение в изграждането на мащабируеми процеси за обработка на данни и машинно обучение с помощта на PySpark. Участниците научават как Apache Spark функционира в съвременните Big Data екосистеми и как ефективно да обработват големи набори от данни, използвайки принципите на разпределените изчисления.

Този тридневен практически курс се фокусира върху изграждането и оптимизацията на ефективни работни натоварвания за обработка на данни, използвайки PySpark, Pandas и Polars в Kubernetes-базирани среди.

Участниците ще развият практично разбиране на начина, по който Spark приложенията се изпълняват в Kubernetes и как решенията за конфигурация на ниво приложение влияят върху ефективността, мащабируемостта, потреблението на ресурси и разходите. Курсът обхваща ключови области за оптимизация, включително размериране на изпълнителите (executors), разпределение на паметта, динамично разпределение, стратегии за партициониране, поведение при shuffle, проблемите с малките файлове и ефективната обработка на Parquet./p>

Курсът също така адресира общите предизвикателства при работа с Pandas, включително ограниченията на паметта и грешките при изчерпване на паметта (out-of-memory), и въвежда Polars като алтернатива с висока ефективност за избрани работни натоварвания за обработка на данни. Чрез практически упражнения участниците ще диагностицират проблеми с ефективността и паметта, ще сравнят различни стратегии за конфигурация и ще приложат техники за оптимизация в реалистични сценарии за ETL и машинно обучение.

Акцентът в курса е върху практическото вземане на решения: разбирането как да се идентифицират слабите места, да се избере подходящият инструмент, да се конфигурира Spark ефективно и да се постигне баланс между ефективността, потреблението на инфраструктурни ресурси и разходите.

Това обучение с инструктор на живо в <България> (онлайн или на място) е предназначено за инженери, които желаят да настроят и внедрят Apache Spark система за обработка на много големи обеми от данни.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Apache Spark.
• Бързо обработват и анализират много големи масиви от данни.
• Разбират разликата между Apache Spark и Hadoop MapReduce и кога кое да използват.
• Интегрират Apache Spark с други инструменти за машинно обучение.

Това обучение с инструктор, на живо в София (онлайн или на място), е насочено към технически лица, които желаят да внедрят Talend Open Studio for Big Data, за да опростят процеса по четене и обработка на големи данни.

След завършване на това обучение участниците ще могат:

• Да инсталират и конфигурират Talend Open Studio for Big Data.
• Да се свързват със системи за големи данни като Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR и Apache.
• Да разбират и настройват компонентите и конекторите за големи данни на Open Studio.
• Да конфигурират параметри за автоматично генериране на MapReduce код.
• Да използват drag-and-drop интерфейса на Open Studio за изпълнение на Hadoop задачи.
• Да създават прототипи на потоци за големи данни.
• Да автоматизират проекти за интеграция на големи данни.