Data Warehouse Training in София

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към инженери по данни на средно ниво, които искат да се научат как да използват Azure Data Lake Storage Gen2 за ефективни решения за анализ на данни. До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете архитектурата и ключовите характеристики на Azure Data Lake Storage Gen2.
• Оптимизирайте съхранението на данни и достъпа за цена и производителност.
• Интегрирайте Azure Data Lake Storage Gen2 с други Azure услуги за анализ и обработка на данни.
• Разработване на решения с помощта на Azure Data Lake Storage Gen2 API.
• Отстранете често срещани проблеми и оптимизирайте стратегиите за съхранение.

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към ИТ специалисти на средно ниво, които желаят да имат цялостно разбиране на IBM DataStage както от административна, така и от гледна точка на разработка, което им позволява да управляват и използват това инструмент ефективно на съответните им работни места. До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните концепции на DataStage.
• Научете как ефективно да инсталирате, конфигурирате и управлявате DataStage среди.
• Свържете се с различни източници на данни и извличайте данни ефективно от бази данни, плоски файлове и външни източници.
• Приложете ефективни техники за зареждане на данни.

Apache Kylin е екстремен, разпределен аналитичен двигател за големи данни. В това обучение, ръководено от инструктори, участниците ще научат как да използват Apache Kylin за създаване на съхранение на данни в реално време. В края на обучението участниците ще могат да:

• Консумиране на данни в реално време с помощта на Kylin
• Използвайте мощни функции Apache Kylin's,богат SQL интерфейс, спарк кубиране и вторична латентност за запитване

Забележка

• Ние използваме най-новата версия на Кайлин (по този текст, Apache Kylin v2.0)

публиката

• Big Data инженери
• [ 0 ] Аналитиците

Формат на курса

• Частна лекция, частна дискусия, упражнения и тежка практика

Amazon Redshift е петабайтова услуга за съхранение на данни, базирана на облак в AWS.В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще научат основите на Amazon Redshift.До края на това обучение участниците ще могат:

Инсталиране и конфигуриране Amazon Redshift Зареждане, конфигуриране, внедряване, запитване и визуализиране на данни с Amazon Redshift

Публика

Разработчици ИТ специалисти

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.

Курсът е част от набора от умения за Data Scientist (Домейн: Данни и технологии).

Apache Druid е разпределено хранилище за данни с отворен код, ориентирано към колони, написано на Java. Той е проектиран да поглъща бързо огромни количества данни за събития и да изпълнява OLAP заявки с ниска латентност върху тези данни. Druid обикновено се използва в приложения за бизнес разузнаване за анализиране на големи обеми данни в реално време и исторически данни. Също така е много подходящ за захранване на бързи, интерактивни, аналитични табла за управление за крайни потребители. Druid се използва от компании като Alibaba, Airbnb, Cisco, eBay, Netflix, Paypal и Yahoo.В този воден от инструктори курс на живо ние изследваме някои от ограниченията на решенията за съхранение на данни и обсъждаме как Druid може да допълни тези технологии, за да формира гъвкав и мащабируем стек за анализи на поточно предаване. Разглеждаме много примери, предлагайки на участниците шанса да внедрят и тестват базирани на Druid решения в лабораторна среда.Формат на курсаЧастична лекция, частична дискусия, тежка практическа практика, случайни тестове за измерване на разбирането

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да създадат многовъзлова база данни Greenplum.До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Pivotal Greenplum.
• Моделирайте данните в съответствие с настоящите нужди и бъдещи планове за разширяване.
• Изпълнете различни техники за разпространение на данни в множество възли.
• Подобрете производителността на базата данни чрез настройка.
• Наблюдавайте и отстранявайте неизправности в база данни на Greenplum.

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към администратори, които желаят да настроят Greenplum Database решения за бизнес разузнаване и съхранение на данни.До края на това обучение участниците ще могат:

• Адресирайте нуждите от обработка с Greenplum.
• Извършване на ETL операции за обработка на данни.
• Използвайте съществуващите инфраструктури за обработка на заявки.

MemSQL е разпределена SQL система за управление на база данни в паметта за облак и локално. Това е склад за данни в реално време, който незабавно предоставя прозрения от реални и исторически данни.В това обучение на живо, водено от инструктор, участниците ще научат основните неща на MemSQL за разработка и администриране.До края на това обучение участниците ще могат:

Разберете ключовите понятия и характеристики на MemSQL Инсталирайте, проектирайте, поддържайте и работете MemSQL Оптимизирайте схеми в MemSQL Подобрете заявките в MemSQL Сравнете производителността в MemSQL Изградете приложения за данни в реално време с помощта на MemSQL

Публика

Разработчици Администратори Оперативни инженери

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

В това водено от инструктор обучение на живо в София участниците ще се научат как да изградят Data Vault.До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете концепциите за архитектурата и дизайна зад Data Vault 2.0 и взаимодействието му с Big Data, NoSQL и AI.
• Използвайте техники за съхранение на данни, за да активирате одит, проследяване и проверка на исторически данни в хранилище за данни.
• Разработете последователен и повторяем ETL (извличане, трансформиране, зареждане) процес.
• Изграждайте и разгръщайте високо мащабируеми и повтарящи се складове.