Курс за обучение по Talend Big Data интеграция

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.

Apache NiFi е платформа с отворен код за интеграция на данни и обработка на събития, базирана на потоци. Тя позволява автоматизирано, в реално време маршрутизиране, трансформация и системно посредничество между разнородни системи, с уеб-базиран потребителски интерфейс и прецизен контрол.

Това обучение с инструктор на живо (на място или от разстояние) е насочено към администратори и инженери на средно ниво, които желаят да внедряват, управляват, защитават и оптимизират потоци от данни в NiFi в производствени среди.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да инсталират, конфигурират и поддържат клъстери на Apache NiFi.
• Да проектират и управляват потоци от данни от различни източници и приемници.
• Да внедряват автоматизация на потоци, маршрутизиране и логика за трансформация.
• Да оптимизират производителността, да наблюдават операциите и да отстраняват проблеми.

Формат на курса

• Интерактивна лекция с дискусия върху реална архитектура.
• Практически лабораторни упражнения: изграждане, внедряване и управление на потоци.
• Упражнения, базирани на сценарии, в среда с реална лабораторна установка.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.

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.

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 България (онлайн или на място) е насочено към системни администратори от начинаещо до средно ниво, които желаят да внедряват, поддържат и оптимизират Spark клъстери.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Apache Spark в различни среди.
• Управляват клъстерни ресурси и наблюдават Spark приложения.
• Оптимизират производителността на Spark клъстери.
• Прилагат мерки за сигурност и осигуряват висока достъпност.
• Дебъгват и отстраняват често срещани проблеми със Spark.

Кривата на обучение на Apache Spark в началото нараства бавно – нужни са значителни усилия, за да се постигнат първите резултати. Този курс цели да преодолее трудната начална фаза. След завършването му участниците ще разбират основите на Apache Spark, ще могат ясно да разграничават RDD от DataFrame, ще се запознаят с Python и Scala API, ще разберат какво представляват изпълнителите и задачите и др. Следвайки най-добрите практики, курсът поставя силен акцент върху внедряването в облак, Databricks и AWS. Участниците ще разберат и разликите между AWS EMR и AWS Glue – една от най-новите Spark услуги на AWS.

АУДИТОРИЯ:

Инженери по данни, DevOps специалисти, учени по данни

В това обучение с инструктор на живо в България участниците ще научат как да използват Python и Spark заедно за анализ на големи данни, докато работят по практически упражнения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Научат как да използват Spark с Python за анализ на големи данни.
• Работят по упражнения, които наподобяват реални случаи.
• Използват различни инструменти и техники за анализ на големи данни с 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.

Stratio е платформа, ориентирана към данните, която интегрира големи масиви от данни, изкуствен интелект и управление в едно решение. Нейните модули Rocket и Intelligence позволяват бързо изследване на данни, трансформация и усъвършенствана аналитика в корпоративни среди.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или присъствено) е насочено към специалисти по данни на средно ниво, които искат ефективно да използват модулите Rocket и Intelligence в Stratio с PySpark, като се фокусират върху циклични структури, дефинирани от потребителя функции и усъвършенствана логика за работа с данни.

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Да навигират и работят в платформата Stratio, използвайки модулите Rocket и Intelligence.
• Да прилагат PySpark в контекста на поглъщане, трансформация и анализ на данни.
• Да използват цикли и условна логика за контролиране на работни потоци с данни и задачи за създаване на характеристики.
• Да създават и управляват дефинирани от потребителя функции (UDF) за многократно използвани операции с данни в PySpark.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо изпълнение в среда с реална лаборатория.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговаряне.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е предназначено за системни администратори, специалисти по данни и бизнес анализатори, които желаят да настроят Talend Administration Center, за да внедряват и управляват ролите и задачите на организацията.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Talend Administration Center.
• Разбират и прилагат основите на управлението на Talend.
• Изграждат, внедряват и изпълняват бизнес проекти или задачи в Talend.
• Наблюдават сигурността на наборите от данни и разработват бизнес процедури, базирани на рамката на TAC.
• Получат по-широко разбиране за приложенията за големи данни.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни от начално до средно ниво, които желаят да задълбочат разбирането и уменията си за управление и подобряване на качеството на данните с помощта на Talend Data Stewardship.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Придобият цялостно разбиране за ролята на управлението на данни за поддържане на качеството на данните.
• Използват Talend Data Stewardship за управление на задачи, свързани с качеството на данните.
• Създават, възлагат и управляват задачи в рамките на Talend Data Stewardship, включително персонализиране на работния процес.
• Използват възможностите за отчитане и наблюдение на инструмента, за да проследяват усилията за качество на данните и управлението им.

В това обучение на живо, водено от инструктор в България, участниците ще се запознаят с използването на Talend Open Studio за ESB за създаване, свързване, медиация и управление на услуги и техните взаимодействия.

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Да интегрират, подобряват и доставят ESB технологии като единни пакети в разнообразни среди за внедряване.
• Да разбират и използват най-често срещаните компоненти на Talend Open Studio.
• Да интегрират всяко приложение, база данни, API или уеб услуги.
• Безпроблемно да интегрират хетерогенни системи и приложения.
• Да вграждат съществуващи библиотеки с Java код за разширяване на проекти.
• Да използват компоненти и код от общността за разширяване на проекти.
• Бързо да интегрират системи, приложения и източници на данни в среда на Eclipse чрез влачене и пускане.
• Да намалят времето за разработка и разходите за поддръжка чрез генериране на оптимизиран, многократно използваем код.