Курс за обучение по Поточно предаване на данни и обработка на данни в реално време

Това обучение с инструктор на живо в България (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 България (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, провеждано на живо в България (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.

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 в България (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 България, 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.

Това обучение с инструктор на живо в България (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.